冒泡排序


# 冒泡排序
def bubble_sort(l):
length = len(l)
# 外层循环 length遍,内层循环少一遍
while length:
for j in range(length - 1):
# 找出最大值,然后交换位置到最后
if l[j] > l[length - 1]:
l[j], l[length - 1] = l[length - 1], l[j]
length -= 1 if __name__ == "__main__":
l = [5, 1, 9, 3, 2, 7]
bubble_sort(l)
print l

插入排序

"""
插入排序和冒泡排序的区别在于:
插入排序的前提是:左边是有序的数列
而冒泡排序:相邻的值进行交换,一共进行n次交换
""" def insert_sort(l):
# 循环 除第一个数字组成的有序数组 以外的数字
for i in range(1, len(l)):
# 每一个数字,依次和有序数组进行比较
print l[:i]
for j in range(len(l[:i])):
if l[i] < l[j]:
l[i], l[j] = l[j], l[i] if __name__ == "__main__":
l = [5, 1, 9, 3, 2, 7]
print l
insert_sort(l)
print("result: " + str(l))

归并排序

def MergeSort(lists):
if len(lists) <= 1:
return lists
num = int(len(lists) / 2)
# 从中间,进行数据的拆分, 递归的返回数据进行迭代排序
left = MergeSort(lists[:num])
right = MergeSort(lists[num:])
print left
print "*" * 20
print right
print "_" * 20
return Merge(left, right) def Merge(left, right):
r, l = 0, 0
result = []
while l < len(left) and r < len(right):
if left[l] < right[r]:
result.append(left[l])
l += 1
else:
result.append(right[r])
r += 1
result += right[r:]
result += left[l:]
print 'result:', result
return result if __name__ == "__main__":
print MergeSort([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 90, 21, 23, 45])

快速排序

def quick_sort(l, start, end):
i = start
j = end
# 结束排序
if i >= j:
return
# 保存首个数值
key = l[i]
# 一次排序,i和j的值不断的靠拢,然后最终停止,结束一次排序
while i < j:
# 和最右边的比较,如果>=key,然后j-1,慢慢的和前一个值比较;如果值<key,那么就交换位置
while i < j and key <= l[j]:
print key, l[j], '*' * 30
j -= 1
l[i] = l[j]
# 交换位置后,然后在和最左边的值开始比较,如果<=key,然后i+1,慢慢的和后一个值比较;如果值>key,那么就交换位置
while i < j and key >= l[i]:
print key, l[i], '*' * 30
i += 1
l[j] = l[i]
l[i] = key
# 左边排序
quick_sort(l, start, j-1)
# 右边排序
quick_sort(l, i+1, end) if __name__ == "__main__":
l = [5, 1, 9, 3, 2, 7]
quick_sort(l, 0, len(l) - 1)
print l

选择排序

"""
选择排序和冒泡排序的区别在于:
选择排序的前提是:找到最大值的位置,最后才进行1次交换
而冒泡排序:相邻的值进行交换,一共进行n次交换
""" def selection_sort(l):
length = len(l) - 1 while length:
index = length
# 第一个数字,和后面每一个数字进行对比,找出最大值,放到最后!!
for j in range(length):
if l[j] > l[index]:
index = j
l[length], l[index] = l[index], l[length]
print len(l) - length, l
length -= 1 if __name__ == "__main__":
l = [5, 1, 9, 3, 2, 7]
print l
selection_sort(l)
print("result: " + str(l))

希尔排序

def insert_sort(l, start, increment):
for i in range(start+increment, len(l), increment):
for j in range(start, len(l[:i]), increment):
if l[i] < l[j]:
l[i], l[j] = l[j], l[i]
print increment, '--',l
return l def shell_sort(l, increment):
# 依次进行分层
while increment:
# 每一层,都进行n次插入排序
for i in range(0, increment):
insert_sort(l, i, increment)
increment -= 1
return l if __name__ == "__main__":
l = [5, 2, 9, 8, 1, 10, 3, 4, 7]
increment = len(l)/3+1 if len(l)%3 else len(l)/3
print "开始", l
l = shell_sort(l, increment)
print "结束", l

树递归

class Node():
def __init__(self, value, left=None, right=None):
self.value = value
self.left = left
self.right = right def midRecusion(node):
if node is None:
return
midRecusion(node.left)
print node.value,
midRecusion(node.right) def midIterator(node):
stack = []
while stack or node:
if node is not None:
stack.append(node)
node = node.left
else:
node = stack.pop(-1)
print node.value,
node = node.right if __name__ == "__main__":
node = Node("D", Node("B", Node("A"), Node("C")), Node("E", right=Node("G", left=Node("F")))) print('\n中序遍历<递归>:')
midRecusion(node) print('\n中序遍历<迭代>:')
midIterator(node)

更新冒泡排序

'''
迭代使用的是循环结构。
递归使用的是选择结构。
''' # 递归求解
def calculate(l):
if len(l) <= 1:
return l[0]
value = calculate(l[1:])
return 10**(len(l) - 1) * l[0] + value # 迭代求解
def calculate2(l):
result = 0
while len(l) >= 1:
result += 10 ** (len(l)-1) * l[0]
l = l[1:]
return result l1 = [1, 2, 3]
l2 = [4, 5]
sum = 0
result = calculate(l1) + calculate(l2)
# result = calculate2(l1) + calculate2(l2)
print(result)

各种排序算法-用Python实现的更多相关文章

  1. 八大排序算法的 Python 实现

    转载: 八大排序算法的 Python 实现 本文用Python实现了插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序. 1.插入排序 描述 插入排序的基本操作就是将一个 ...

  2. 常用排序算法的python实现和性能分析

    常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试 ...

  3. 十大经典排序算法总结 (Python)

    作业部落:https://www.zybuluo.com/listenviolet/note/1399285 以上链接是自己在作业部落编辑的排序算法总结- Github: https://github ...

  4. 一些排序算法的Python实现

    ''' Created on 2016/12/16 Created by freeol.cn 一些排序算法的Python实现 @author: 拽拽绅士 ''' '''值交换''' def swap( ...

  5. 基本排序算法的Python实现

    本篇主要实现九(八)大排序算法,分别是冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序,计数排序.希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助. 为了防止误导读者,本文所有概念性 ...

  6. 经典排序算法及python实现

    今天我们来谈谈几种经典排序算法,然后用python来实现,最后通过数据来比较几个算法时间 选择排序 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是每一次从待排序的数据 ...

  7. python基础===八大排序算法的 Python 实现

    本文用Python实现了插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序. 1.插入排序 描述 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一 ...

  8. 八大排序算法---基于python

    本文节选自:http://python.jobbole.com/82270/ 本文用Python实现了插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序. 1.插入排序 ...

  9. 十大经典排序算法(python实现)(原创)

    个人最喜欢的排序方法是非比较类的计数排序,简单粗暴.专治花里胡哨!!! 使用场景: 1,空间复杂度 越低越好.n值较大: 堆排序 O(nlog2n) O(1) 2,无空间复杂度要求.n值较大: 桶排序 ...

  10. 十大经典排序算法的python实现

    十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排序.包括:冒泡排序.选择排序.归并排序.快速 ...

随机推荐

  1. 160823、ionic上拉/下拉更新数据

    <!DOCTYPE html> <html ng-app="myApp"> <head> <meta charset="UTF- ...

  2. 巨蟒python全栈开发linux之cento9

    1.docker入门学习 查看机器中已经启动的所有的进程. ps -ef 2.docker常用命令学习 3.docker学习3 4.dockerfile与镜像 5.docker私有仓库 6.rabbi ...

  3. Go语言的一些问题

    1.go 运行错误expected 'package', found 'EOF'解决? 只要将文件保存一下,再运行就ok了. 2.问题如下: D:\goprojects>go buildcan' ...

  4. http-proxy-middleware使用方法和实现原理(源码解读)

    本文主要讲http-proxy-middleware用法和实现原理. 一 简介 http-proxy-middleware用于后台将请求转发给其它服务器. 例如:我们当前主机A为http://loca ...

  5. 解释一下python的and-or语法

    与C表达式 bool ? a : b类似,但是bool and a or b,当 a 为假时,不会象C表达式 bool ? a : b 一样工作应该将 and-or 技巧封装成一个函数: def ch ...

  6. W5100硬件设计和调试要点

    文章来源:成都浩然 与MCU的接口 W5100与MCU接口採用并行总线方式(假设要使用SPI接口,建议採用W5200),因此W5100与MCU的接口设计相对简单.以AT89C52为例,例如以下图所看到 ...

  7. RedHat安装yum+配置国内yum源

      新安装了redhat6.5安装后,登录系统,使用yum update 更新系统.提示: This system is not registered to Red Hat Subscription ...

  8. 脉冲神经网络及有监督学习算法Tempotron

    接下来一段时间开启脉冲神经网络模型的探索之旅.脉冲神经网络有更强的生物学基础,尽可能地模拟生物神经元之间的连接和通信方式.其潜在能力较强,值得踏进一步探索. 构建脉冲神经网络模型,至少需要考虑三点:1 ...

  9. jQuery:自学笔记(3)——操作DOM

    jQuery:自学笔记(3)——操作DOM 修改元素的属性 获取元素属性 设置元素属性 修改元素的内容 说明 有三种方式可以获取HTML元素的内容,分别是 ☐ text():设置或返回所选元素的文本内 ...

  10. dockfile

    dockerfile是对镜像的描述 新建一个dockfile文件 docker inspect