1. python 的常见排序算法实现

参考以下链接:https://www.cnblogs.com/shiluoliming/p/6740585.html

算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

一个算法应该具有以下七个重要的特征:

①有穷性(Finiteness):算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止;

②确切性(Definiteness):算法的每一步骤必须有确切的定义;

③输入项(Input):一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输     入是指算法本身定出了初始条件;

④输出项(Output):一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。没       有输出的算法是毫无意义的;

⑤可行性(Effectiveness):算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行       的操作步,即每个计算步都可以在有限时间内完成(也称之为有效性);

⑥高效性(High efficiency):执行速度快,占用资源少;

⑦健壮性(Robustness):对数据响应正确

  1. import random
  2. #冒泡排序
  3. def bubbleSort(L):
  4. assert (type(L)==type(['']))
  5. length=len(L)
  6. if length<=1:
  7. return L
  8.  
  9. for i in range(length-1):
  10. for j in range(length-1-i):
  11. if L[j]<L[j+1]:
  12. L[j],L[j+1]=L[j+1],L[j]
  13.  
  14. return L
  15. #选择排序
  16. def selectSort(L):
  17. assert (type(L)==type(['']))
  18. length=len(L)
  19. if length<=1:
  20. return L
  21.  
  22. def _max(s):
  23. largest=s
  24. for i in range(s,length):
  25. if L[i]>L[largest]:
  26. largest=i
  27. return largest
  28.  
  29. for i in range(length):
  30. largest=_max(i)
  31. if i!=largest:
  32. L[i],L[largest]=L[largest],L[i]
  33.  
  34. return L
  35.  
  36. #插入排序
  37. def insertSort(L):
  38. assert (type(L) == type(['']))
  39. length = len(L)
  40. if length <= 1:
  41. return L
  42.  
  43. for i in range(1,length):
  44. value=L[i]
  45. j=i-1
  46. while j>=0 and L[j]<value:
  47. L[j+1]=L[j]
  48. j-=1
  49. L[j+1]=value
  50. return L
  51. #归并排序法
  52. def mergeSort(l):
  53. length = len(l)
  54. if length <= 1:
  55. return l
  56.  
  57. num=int(length/2)
  58. left=mergeSort(l[:num])
  59. right=mergeSort(l[num:])
  60. return merge(left,right)
  61.  
  62. def merge(left,right):
  63. l,r=0,0
  64. result=[]
  65. while l<len(left) and r<len(right):
  66. if left[l]>right[r]:
  67. result.append(left[l])
  68. l+=1
  69. else:
  70. result.append(right[r])
  71. r+=1
  72. result+=left[l:]
  73. result+=right[r:]
  74.  
  75. return result
  76.  
  77. #快速排序
  78. def quickSort(l,s,e):
  79. if s<e:
  80. m=partition(l,s,e)
  81. quickSort(l,s,m-1)
  82. quickSort(l,m+1,e)
  83. return l
  84.  
  85. def partition(l,start,end):
  86. pivot=l[start]
  87. leftmark=start+1
  88. rightmark=end
  89. while True:
  90. while l[leftmark]<=pivot:
  91. if leftmark==rightmark:
  92. break
  93. leftmark+=1
  94. while l[rightmark]>pivot:
  95. rightmark-=1
  96. if leftmark<rightmark:
  97. l[leftmark],l[rightmark]=l[rightmark],l[leftmark]
  98. else:
  99. break
  100. l[start],l[rightmark]=l[rightmark],l[start]
  101. return rightmark
  102.  
  103. lst=[random.randint(1,10) for x in range(10) ]
  104. print ('before sort:',lst)
  105. print ('after quickSort:',quickSort(lst,0,len(lst)-1))
  106. print ('after mergeSort:',mergeSort(lst))
  107. print ('after insertSort:',insertSort(lst))
  108. print ('after selectSort:',selectSort(lst))
  109. print ('after bubbleSort:',bubbleSort(lst))

  

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