1. 冒泡排序

  算法描述:1. 比较相邻的两个数,对升序(/降序)而言,若当前数小于(大于)后一个数则交换两者的位置。

       2.那么循环长度为L的列表,从第一个元素到倒数第(L-1)元素进行第1步操作,其结果是第L个元素必定是最小值;也就是说单次循环确定了一个数的排序位置,单次循环次数为(L-1);

       3. 要确定所有元素的排序位置,还需要L-1次,因为每次循环确定了一个元素的位置,当第(L-1)次循环时,L-1个元素的位置都被确定了,剩下的一个自然被确定。

  图片演示:

  

  代码实现:

# coding:utf-8
import timeit def bubble_sort(seq:list):
"""冒泡排序, seq为有效待排序列表"""
for i in range(len(seq)-1):
for j in range(len(seq)-1):
if seq[j] < seq[j+1]:
seq[j], seq[j+1] = seq[j+1], seq[j]
return seq if __name__ == '__main__':
print(bubble_sort([i for i in range(10)]))
# t = timeit.Timer("bubble_sort([i for i in range(1000)])", "from __main__ import bubble_sort")
# print(t.timeit())

  运行结果:

  

  最优时间复杂度:O(N)

  最坏时间复杂度:O(N^2)

  稳定性:稳定

2. 选择排序

  算法描述:1. 将当前元素与其后所有元素进行比较,若大于(小于)则置换两个元素;

       2. 对于长度为L的列表,第1步操作完成能确定一个元素的位置;

       3.要确定L个元素的位置,则需循环L-1次;

  图片演示:

  

  代码实现:

# coding:utf-8

def select_sort(seq:list):
"""选择排序(降序)"""
for i in range(len(seq)-1):
# 暂存待置换的元素的值
cur_max = seq[i]
for j in range(i+1, len(seq)):
if seq[j] > cur_max:
cur_max = seq[j]
seq[i], seq[j] = seq[j], seq[i]
return seq if __name__ == '__main__':
print(select_sort([i for i in range(10)]))  

  最优时间复杂度:O(N^2)

  最坏时间复杂度:O(N^2)

  稳定性:不稳定

3. 插入排序

  算法描述:选择排序的关键在于向后比较,而插入排序与之相反,是向前比较并调整相应元素位置

       1. 对于列表长度为L的列表而言,循环从第N个数开始向前与第N-1进行比较,若大于(小于)则交换位置;

       2. 要实现所有的数排序,另加一层L-1次的循环;

  图片演示:

  

  代码实现:

# coding:utf-8

def insert_sort(seq:list):
"""插入排序(降序)"""
for i in range(len(seq)):
for j in range(i, 0, -1):
# 倒序交换相邻两个的取值
if seq[j] > seq[j-1]:
seq[j], seq[j-1] = seq[j-1], seq[j]
return seq if __name__ == '__main__':
print(insert_sort([i for i in range(10)]))

  最优时间复杂度:O(N)

  最坏时间复杂度:O(N^2)

  稳定性:稳定

4. 快速排序

  算法描述:       

  一趟快速排序的算法是:
  1)设置两个变量i、j,排序开始的时候:i=0,j=N-1;
  2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key=A[0];
  3)从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j--),找到第一个小于key的值A[j],将A[j]和A[i]的值交换;
  4)从i开始向后搜索,即由前开始向后搜索(i++),找到第一个大于key的A[i],将A[i]和A[j]的值交换;
  5)重复第3、4步,直到i=j; (3,4步中,没找到符合条件的值,即3中A[j]不小于key,4中A[i]不大于key的时候改变j、i的值,使得j=j-1,i=i+1,直至找到为止。找到符合条件的值,进行交换的时候i, j指针位置不变。另外,i==j这一过程一定正好是i+或j-完成的时候,此时令循环结束)。

  图片演示:

  

  

  代码实现:

# coding:utf-8

def fast_sort(seq:list, left, right):
"""
快速排序(升序)
:param left:左部起始位置
:param right: 右部起始位置
"""
if right<=left:
return low = left
high = right # 基准值
mid = seq[left] while low < high:
# 从右扫描找出小于基准值的数
while low<high and seq[high]>mid:
high -= 1
seq[low] = seq[high]
# 向左扫描找出大于基准值的数
while low<high and seq[low]<=mid:
low += 1
seq[high] = seq[low] # 此时low=high, 确定了基准值在序列中的排序位置
seq[low] = mid # 递归排序low左右两边的序列
fast_sort(seq, low+1, right)
fast_sort(seq, left, low-1) if __name__ == '__main__':
seq = [i for i in range(10,0,-1)]
fast_sort(seq, 0, len(seq)-1)
print(seq)

  最优时间复杂度:O(NlogN)

  最坏时间复杂度:O(N^2)

  稳定性:不稳定

5. 希尔排序

  算法描述:

      希尔排序是对插入排序的一种优化,主要在于设置了以步长来比较两个元素的值;

      1. 

  图片演示:

 

  代码实现:

  

  最优时间复杂度:O(NlogN)

  最坏时间复杂度:O(N^2)

  稳定性:不稳定

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