python 排序 归并排序
算法思想
迭代法:
def merge_sort5(collection):
length=len(collection)
#定义合并数组函数,参数是两个数组,返回一个包含两个数组的结果集
def merge(collection1,collection2):#数组长度可能不相等
result=[]
while collection1 and collection2:
# while len(collection1)>=1 and len(collection2)>=1:#不要这样写
result.pop(collection1.pop(0) if collection1[0]<=collection2[0] else collection2.pop(0))
# result.append(collection1.pop(0)) if collection1[0]<=collection2[0] else result.append(collection2.pop(0))
return result+collection1+collection2#比下面的好
# result.extend(collection1+collection2)
# return result
temps=[pow(2,i) for i in range(15)]
#定义存放根据步长切分后多余的,当有多余的让他和前面多余的进行合并
superfluous=[]
for temp in temps:
flage=True
left_index=-1
while left_index+2*temp<length:#减一是因为截取的时候不到右边
#这里可能会出错哦
flage=False
collection[left_index+1:left_index+2*temp+1]=merge(collection[left_index+1:left_index+temp+1],collection[left_index+temp+1:left_index+2*temp+1])
left_index+=2*temp
superfluous=merge(superfluous,collection[left_index+1:])#将多余的放到这里,当有新的多余的和老的合并
del(collection[left_index+1:])
if flage:
break
return superfluous
算法分析:稳定排序,需要O(n)额外空间、时间复杂度(一共有log(2,N)次外循环,内层循环分别为(n/1,n/2,n/4....n/temp)而(每次内循环中的归并操作的时间复杂度都是temp,)所有内层循环的时间复杂度是N(即n/temp*temp)所以T(n)=nlog(2,n),根据换地公式,log(2,n)=log(1,n)/log(1,2),考虑到取同数量级时不考虑系数,所以T(n)=O(nlogn)
比较
仍然没有快排快:随机数据 时间是快排的两倍
(sort) λ python some_sort.py
详细数据:[0.00100016594, 0.00299906731, 0.00100016594, 0.00299859047, 0.00100040436, 0.00299811363, 0.00199818611, 0.00199770927, 0.00200009346, 0.00199866295, 0.00199770927, 0.00099945068, 0.00200
009346, 0.00099825859, 0.0019993782, 0.0030002594, 0.00099873543, 0.00199723244, 0.00100016594, 0.00199866295, 0.00199818611, 0.00099897385, 0.00299787521, 0.00100016594, 0.00199890137, 0.0009996891, 0.00199961662, 0.00099992752, 0.00199794769, 0.00099301338, 0.00299859047, 0.00099921227, 0.0019993782, 0.00099992752, 0.00199961662, 0.00199913979, 0.00100040436, 0.0019993782, 0.0009996891, 0.00199961662, 0.00199842453, 0.00099873543, 0.0029976368, 0.00100016594, 0.00299835205, 0.00099921227, 0.00299882889, 0.0009996891, 0.00299835205, 0.00200009346, 0.00199985504, 0.00299835205, 0.0009996891, 0.00199866295, 0.00199961662, 0.00299930573, 0.00099873543, 0.00199985504, 0.00301456451, 0.00099849701, 0.00299859047, 0.00099825859, 0.00200128555, 0.00199866295, 0.0009996891, 0.00199723244, 0.00199913979, 0.00199866295, 0.00100016594, 0.00199961662, 0.00099992752, 0.00199842453, 0.00099921227, 0.00199842453, 0.00099897385, 0.00199890137, 0.00199866295, 0.00199866295, 0.00099921227, 0.00199985504, 0.00099873543, 0.00199913979, 0.00099945068, 0.00199890137, 0.00299787521, 0.00199866295, 0.00199818611, 0.00099992752, 0.00199818611, 0.00099921227, 0.00199866295, 0.00099992752, 0.00199794769, 0.00100040436, 0.00299906731, 0.00099992752, 0.00199818611, 0.00099945068, 0.00199866295, 0.00099992752]
运行了100次,平均运行时间差(me-other)/(bubble-quick)(正数代表你是个弟弟)是:0.00176918983
前者(插入排序)平均运行时间0.00361800909,后者(快排)平均运行时间0.00184881926,前者约是后者的1.9569倍
比插入快一个数量级:
详细数据:[-0.02898788452, -0.02898383141, -0.02898526192, -0.02896666527, -0.02997136116, -0.02898812294, -0.02801847458, -0.02900123596, -0.02998185158, -0.02995634079, -0.02994823456, -0.02992892
265, -0.02899622917, -0.10892653465, -0.03997755051, -0.02798676491, -0.02946019173, -0.02899646759, -0.02998185158, -0.02795672417, -0.02894616127, -0.03098273277, -0.02894926071, -0.02896404266, -0.02900695801, -0.02801513672, -0.02901649475, -0.02798366547, -0.09094834328, -0.04997181892, -0.02819728851, -0.02898263931, -0.02879166603, -0.02898216248, -0.02898240089, -0.02900052071, -0.02798342705, -0.02898788452, -0.03598976135, -0.02799391747, -0.0279853344, -0.02898383141, -0.02896499634, -0.02799677849, -0.03098726273, -0.02698349953, -0.02898192406, -0.02800416946, -0.02898788452, -0.02897882462, -0.02699589729, -0.02898049355, -0.02898478508, -0.02797055244, -0.03001332283, -0.02898716927, -0.02798342705, -0.02899360657, -0.02898335457, -0.02797985077, -0.02797579765, -0.02797961235, -0.02798891068, -0.02898812294, -0.02796649933, -0.02997922897, -0.02796721458, -0.02697610855, -0.02898406982, -0.02798390388, -0.02801299095, -0.02999520302, -0.03098082542, -0.0290017128, -0.02898097038, -0.02995085716, -0.02899312973, -0.02798342705, -0.02799725533, -0.02898263931, -0.02898335457, -0.02794861794, -0.03400492668, -0.03496909142, -0.03293538094, -0.03296351433, -0.03296232224, -0.02998614311, -0.02898216248, -0.02798914909, -0.02898836136, -0.02896380424, -0.02897286415, -0.03096866608, -0.02999520302, -0.02998280525, -0.02898335457, -0.03000807762, -0.02799677849, -0.03100776672]
运行了100次,平均运行时间差(me-other)/(bubble-quick)(正数代表你是个弟弟)是:-0.03094664574
前者(归并迭代法排序)平均运行时间0.00373820066,后者(快排)平均运行时间0.03468484640,前者约是后者的0.1078倍
递归法
def merge_sort6(collection):
'''自己写的(递归法)'''
#巧妙之处在于要想到能把merge和merge_sort6结合起来递归,思考的线索是根据参数的格式
def merge(left,right):
result=[]
while left and right:
result.append(left.pop(0) if left[0]<=right[0] else right.pop(0))
return result+left+right
#递归
length=len(collection)
if length==1:
return collection
while True:
mid=length//2
return(merge(merge_sort6(collection[:mid]),merge_sort6(collection[mid:])))
对比
与采用迭代法的相比,速度慢了一半,但胜在代码简单
详细数据:[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0009996891, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0
, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0009996891, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, -0.00099945068, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
运行了100次,平均运行时间差(me-other)/(bubble-quick)(正数代表你是个弟弟)是:0.00000999928
前者(归并迭代法排序)平均运行时间0.00001999378,后者(递归法)平均运行时间0.00000999451,前者约是后者的2.0005倍
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