3、计数排序,电影top100
1、计数排序
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/07/31 0031 11:32
# @Author : Venicid def count_sort(li, max_num):
count = [0 for i in range(max_num + 1)]
for num in li:
count[num] += 1
i = 0
for num, m in enumerate(count):
for j in range(m):
li[i] = num
i += 1 import random
data = []
for i in range(100000):
data.append(random.randint(0,100)) count_sort(data, 100)
print(data)
计数排序这么快,为什么不用计数排序呢?因为他是有限制的,你要知道列表中的最大数
如果一下来了一个很大的数,比如10000,那么占的空间就的这么大,
计数排序占用的空间和列表的范围有关系
解决这种问题的方法,可以用桶排序,都放进去可以在进行其他的排序。比如插入排序。
2、TOP10榜单:topk
(1)方式1:思路:插入排序 O(kn)
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/07/31 0031 11:59
# @Author : Venicid def insert(li, i):
"""一次insert"""
tmp = li[i]
j = i - 1
while j >= 0 and li[j] > tmp:
li[j + 1] = li[j]
j = j - 1
li[j + 1] = tmp def insert_sort(li):
for i in range(1, len(li)): # 从第二个位置,即下标为1的元素开始向前插入
insert(li,i) def topk(li, k):
top = li[0:k + 1] # top10, 多开辟一个存放,新进来的数据
insert_sort(top)
for i in range(k + 1, len(li)):
top[k] = li[i]
insert(top, k)
return top[:-1] # 去掉最后一个 import random
data = list(range(20))
topk_ = random.shuffle(data)
print(data) print(topk(data, 10))
(2)方式2:堆的应用:nlogk
def sift(data, low, high):
"""调整"""
i = low # 父亲的位置
j = 2 * i + 1 # 孩子的位置
tmp = data[i] # 原省长退休
while j <= high: # 孩子在堆里
if j + 1 <= high and data[j] < data[j + 1]: # if右孩子存在且右孩子更大
# if j + 1 <= high and data[j] > data[j + 1]: # if右孩子存在且右孩子更大
j += 1
if data[j] > tmp: # 孩子比最高领导大
# if data[j] < tmp: # 孩子比最高领导大
data[i] = data[j] # 孩子上移一层
i = j # 孩子成为新父亲
j = 2 * i + 1 # 新孩子
else:
break
data[i] = tmp # 省长放到对应的位置上(村民/叶子节点) def topn(li, n):
heap = li[0:n]
# 建堆
for i in range(n // 2 - 1, -1, -1):
sift(heap, i, n - 1) # 遍历
for i in range(n, len(li)):
if li[i] < heap[0]:
# if li[i] > heap[0]:
heap[0] = li[i]
sift(heap, 0, n - 1)
for i in range(n - 1, -1, -1): # i指向堆的最后
heap[0], heap[i] = heap[i], heap[0] # 领导退休,刁民上位
sift(heap, 0, i - 1) # 调整出新领导
return heap import random data = list(range(20))
topk_ = random.shuffle(data)
print(data) print(topn(data, 10))
3、heapq实现堆排序
python官方文档
https://docs.python.org/3/library/index.html
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/07/31 0031 15:07
# @Author : Venicid import heapq
import random h = []
data = list(range(10000))
random.shuffle(data)
# heapq.heappush(h,1) # [1] # 生成小栈堆
for num in data:
heapq.heappush(h, num)
print(h) #[0, 1, 2, 4, 3, 5, 7, 8, 6, 17, # 出数
for i in range(len(h)):
print(heapq.heappop(h)) # top最大 top最小的
print(heapq.nsmallest(10, data))
print(heapq.nlargest(10, data))
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