import cProfile
import random
class SortAlgorithm:
def __init__(self,unsortedlist=[]):
self.unsortedlist = unsortedlist or [i for i in random.sample(range(10000),100)]
self.length = len(self.unsortedlist) def bubble_sort(self):
'''
冒泡排序:从第一个元素开始,每每相邻的两个元素进行比较,若前者比后者大则交换位置。最后两个相邻元素比较完成后,最大的元素形成,
然后再次从头开始进行比较,若元素个数为n个,则总共需要进行n-1轮比较就可完成排序。一般情况下算法复杂度是平方级。
'''
for i in range(self.length-1):
for j in range(self.length-i-1):
if self.unsortedlist[j]>self.unsortedlist[j+1]:
self.unsortedlist[j],self.unsortedlist[j+1] = self.unsortedlist[j+1],self.unsortedlist[j] return self.unsortedlist def selection_sort(self):
'''
选择排序:从未排序的序列中找到一个最小的元素,放到第一位,再从剩余未排序的序列中找到最小的元素,放到第二位,依此类推,直到所有元素都已排序完毕。
假设序列元素总共n个,则我们需要找n-1轮,就可以使该序列排好序。时间复杂度是平方级。
'''
for i in range(self.length-1):
for j in range(i+1,self.length):
if self.unsortedlist[i]>self.unsortedlist[j]:
self.unsortedlist[i],self.unsortedlist[j] = self.unsortedlist[j],self.unsortedlist[i]
return self.unsortedlist def insert_sort(self):
'''
插入排序:把序列的第一个元素当成已排序列表中的元素,接着从第二个元素开始,与已排序列表中的元素一一比较,并放到合适的位置。假设有n个元素需要排序,则需要n-1轮插入就可排好序。
时间复杂度为平方级。
'''
for i in range(1,self.length):
for j in range(i):
if self.unsortedlist[i]<self.unsortedlist[j]:
self.unsortedlist.insert(j,self.unsortedlist.pop(i))
break
return self.unsortedlist def merge_sort(self,lists=None,divid=None):
'''
归并排序:归并排序是约翰·冯·诺伊曼发明,是一种典型的分治法(Divide and Conquer),把一个无序列表一分为二,对每个子序列再一分为二,继续下去,直到无法再进行划分为止。
然后,就开始合并的过程,对每个子序列和另外一个子序列的元素进行比较,依次把小元素放入结果序列中进行合并,最终完成归并排序。时间复杂度是线性对数级。
'''
lists = lists or self.unsortedlist
if len(lists)<=1:
return lists
divid = divid or len(lists)//2
left_list = self.merge_sort(lists=lists[:divid])
right_list = self.merge_sort(lists=lists[divid:]) result = []
l,r=0,0
while len(left_list)>l and len(right_list)>r:
if left_list[l]<right_list[r]:
result.append(left_list[l])
l+=1
else:
result.append(right_list[r])
r+=1
result+=left_list[l:]
result+=right_list[r:]
return result def quick_sort(self,lists=None):
'''
快速排序:快速排序也是一种分治思想,基本思想是先随便在无序列表中找一个元素,以这个元素为基准,其他所有元素都跟该元素比,比该元素小的成为一个子序列,比该元素大的成为另一个子序列,
这样其中一部分数据都比另一部分小,然后再按照此方法分别进行快速排序,最终达到排序效果。时间复杂度一般为线性对数级。
'''
lists = lists or self.unsortedlist
if len(lists)<=1:
return lists
small = []
large = []
divid = lists.pop(0)
for each in lists:
if each<divid:
small.append(each)
else:
large.append(each)
self.quick_sort(small)
self.quick_sort(large)
return self.quick_sort(small)+[divid]+self.quick_sort(large) if __name__=='__main__':
sort = SortAlgorithm()
#result = sort.bubble_sort()
#result = sort.selection_sort()
#result = sort.insert_sort()
#result = sort.merge_sort()
result = sort.quick_sort()
print(result)

Python之基本排序算法的实现的更多相关文章

  1. Python学习(三) 八大排序算法的实现(下)

    本文Python实现了插入排序.基数排序.希尔排序.冒泡排序.高速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序的后面四种. 上篇:Python学习(三) 八大排序算法的实现(上) 1.高速排序 描写叙述 通过 ...

  2. 排序算法的实现之Javascript(常用)

    排序算法的实现之Javascript 话不多说,直接代码. 1.冒泡排序 1.依次比较相邻的两个数,如果前一个比后一个大,则交换两者的位置,否则位置不变 2.按照第一步的方法重复操作前length-1 ...

  3. python排序算法的实现-插入

    1.算法: 设有一组关键字{ K 1 , K 2 ,…, K n }:排序开始就认为 K 1 是一个有序序列:让 K 2 插入上述表长为 1 的有序序列,使之成为一个表长为 2 的有序序列:然后让 K ...

  4. python排序算法的实现-快速排序

    1. 算法描述: 1.先从数列中取出一个数作为基准数. 2.分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边. 3.再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数. 2.pyth ...

  5. python排序算法的实现-选择

    1.算法: 对于一组关键字{K1,K2,…,Kn}, 首先从K1,K2,…,Kn中选择最小值,假如它是 Kz,则将Kz与 K1对换: 然后从K2,K3,… ,Kn中选择最小值 Kz,再将Kz与K2对换 ...

  6. python排序算法的实现-冒泡

    1.算法描述: (1)共循环 n-1 次 (2)每次循环中,如果 前面的数大于后面的数,就交换 (3)设置一个标签,如果上次没有交换,就说明这个是已经好了的. 2.代码 #!/usr/bin/pyth ...

  7. 基于python的几种排序算法的实现

    #!usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/3/28 10:26 # @Author : Yosef-夜雨声烦 # @Email ...

  8. 排序算法的实现(归并,快排,堆排,希尔排序 O(N*log(N)))

    今天跟着左老师的视频,理解了四种复杂度为 O(N*log(N))的排序算法,以前也理解过过程,今天根据实际的代码,感觉基本的算法还是很简单的,只是自己写的时候可能一些边界条件,循环控制条件把握不好. ...

  9. 排序算法的实现(C/C++实现)

    存档: #include <iostream> #include <stdlib.h> #include <sort.h> #define maxsize 20 u ...

随机推荐

  1. UVA 10328(DP,大数,至少连续)

    http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=19825 这道题和http://www.cnblogs.com/qlky/p/ ...

  2. 第2章 css边框属性

    圆角效果 border-radius border-radius是向元素添加圆角边框. 使用方法: border-radius:10px; /* 所有角都使用半径为10px的圆角 */ border- ...

  3. BBS登录与注册功能

    登录功能 视图函数 def my_login(request): if request.method == 'GET': return render(request, 'login.html') el ...

  4. JS常见的几种数组去重方法

    总结一下JS中用到的数组去重的方法  方法一: 该方法利用对象的属性值不能相同: function arrDelLikeElement (array) { const result = []; con ...

  5. HTML学习笔记《二》 ----HTML部分标签应用

    HTML 部分标签应用 一.HTML中的注释.标签语法以及颜色表示方式 1.HTML中注释: <!-- .... --> 注释的目的:1. 辅助说明 2.代码调试(不同编程语言,注释方式略 ...

  6. hdu 1010 Tempter of the Bone(dfs)

    Tempter of the Bone Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Othe ...

  7. 二、Flex 布局教程:实例篇

    注:本文转自大神阮一峰,自己加了少许改动~ 上一篇文章介绍了Flex布局的语法,今天介绍常见布局的Flex写法. 你会看到,不管是什么布局,Flex往往都可以几行命令搞定. 我只列出代码,详细的语法解 ...

  8. ST Link 调试问题总结

    用过ST Link调试工具的同事都应该知道,ST Link是一个很不错的调试工具,它具有小并且功能齐全,价格便宜等特点,现在市场上普遍是下面这两种ST Link, 但如果用的比较多,会发现有时候会存在 ...

  9. 基于bootstrap的单选(radio)或者多选(checkbox)的选择框组

    完成的效果如下图所示: html代码如下: <!-- 两行组 --> <div class="box"> <ul class="list-g ...

  10. Stack vs Heap

    http://gribblelab.org/CBootcamp/7_Memory_Stack_vs_Heap.html Table of Contents Stack vs Heap The Stac ...