九大常用排序算法 python
1.冒泡排序
import random
from timewrap import *
@cal_time
def bubble_sort(li):
for i in range(len(li)-1): for j in range(len(li)-i-1):
if li[j] > li[j+1]:
li[j],li[j+1]=li[j+1],li[j] @cal_time
def bubble_sort_2(li):
'''改良版'''
for i in range(len(li)-1):
flag = False
for j in range(len(li)-i-1):
if li[j] > li[j+1]:
li[j],li[j+1]=li[j+1],li[j]
flag=True
if not flag:
return li = list(range(10000))
random.shuffle(li)
# print(li)
# bubble_sort(li)#12.725000143051147
bubble_sort_2(li)#12.974000215530396
print(li)
2.选择排序
import random from timewrap import * @cal_time
def select_sort(li):
'''选择数值最小的数放在前面'''
for i in range(len(li)-1):
min_index = i
for j in range(i+1,len(li)):
if li[j] < li[min_index]:
min_index = j
li[i],li[min_index] = li[min_index],li[i] li = list(range(10000))
random.shuffle(li)
print(li)
select_sort(li)
print(li)
3.插入排序
import random from timewrap import * @cal_time
def insert_sort(li):
for i in range(1,len(li)):
tmp = li[i]
j = i-1
while li[j] > tmp and j >= 0:
li[j+1] = li[j]
j-=1
li[j+1] = tmp li = list(range(10000))
random.shuffle(li)
print(li)
insert_sort(li)
print(li)
4.快速排序
import random
import sys from 排序算法.timewrap import * sys.setrecursionlimit(100000) def partition(li, left, right):
# ri = random.randint(left, right)
# li[left], li[ri] = li[ri], li[left]
tmp = li[left]
while left < right:
while left < right and li[right] >= tmp:
right -= 1
li[left] = li[right]
while left < right and li[left] <= tmp:
left += 1
li[right] = li[left]
li[left] = tmp
return left def _quick_sort(li, left, right):
if left < right: # 至少有两个元素
mid = partition(li, left, right)
_quick_sort(li, left, mid-1)
_quick_sort(li, mid+1, right) @cal_time
def quick_sort(li):
return _quick_sort(li, 0, len(li)-1) @cal_time
def sys_sort(li):
li.sort() li = list(range(10000))
random.shuffle(li) #sys_sort(li1)
quick_sort(li)
5.堆排序
import random from 排序算法.timewrap import * def _sift(li, low, high):
"""
:param li:
:param low: 堆根节点的位置
:param high: 堆最有一个节点的位置
:return:
"""
i = low # 父亲的位置
j = 2 * i + 1 # 孩子的位置
tmp = li[low] # 原省长
while j <= high:
if j + 1 <= high and li[j + 1] > li[j]: # 如果右孩子存在并且右孩子更大
j += 1
if tmp < li[j]: # 如果原省长比孩子小
li[i] = li[j] # 把孩子向上移动一层
i = j
j = 2 * i + 1
else:
li[i] = tmp # 省长放到对应的位置上(干部)
break
else:
li[i] = tmp # 省长放到对应的位置上(村民/叶子节点) def sift(li, low, high):
"""
:param li:
:param low: 堆根节点的位置
:param high: 堆最有一个节点的位置
:return:
"""
i = low # 父亲的位置
j = 2 * i + 1 # 孩子的位置
tmp = li[low] # 原省长
while j <= high:
if j + 1 <= high and li[j+1] > li[j]: # 如果右孩子存在并且右孩子更大
j += 1
if tmp < li[j]: # 如果原省长比孩子小
li[i] = li[j] # 把孩子向上移动一层
i = j
j = 2 * i + 1
else:
break
li[i] = tmp @cal_time
def heap_sort(li):
n = len(li)
# 1. 建堆
for i in range(n//2-1, -1, -1):
sift(li, i, n-1)
# 2. 挨个出数
for j in range(n-1, -1, -1): # j表示堆最后一个元素的位置
li[0], li[j] = li[j], li[0]
# 堆的大小少了一个元素 (j-1)
sift(li, 0, j-1) li = list(range(10000))
random.shuffle(li)
heap_sort(li)
print(li) # li=[2,9,7,8,5,0,1,6,4,3]
# sift(li, 0, len(li)-1)
# print(li)
6.并归排序
import random def merge(li, low, mid, high):
i = low
j = mid + 1
ltmp = []
while i <= mid and j <= high:
if li[i] < li[j]:
ltmp.append(li[i])
i += 1
else:
ltmp.append(li[j])
j += 1
while i <= mid:
ltmp.append(li[i])
i += 1
while j <= high:
ltmp.append(li[j])
j += 1
li[low:high+1] = ltmp def _merge_sort(li, low, high):
if low < high: # 至少两个元素
mid = (low + high) // 2
_merge_sort(li, low, mid)
_merge_sort(li, mid+1, high)
merge(li, low, mid, high)
print(li[low:high+1]) def merge_sort(li):
return _merge_sort(li, 0, len(li)-1) li = list(range(16))
random.shuffle(li)
print(li)
merge_sort(li) print(li)
7.希尔排序
def insert_sort(li):
for i in range(1, len(li)):
# i 表示无序区第一个数
tmp = li[i] # 摸到的牌
j = i - 1 # j 指向有序区最后位置
while li[j] > tmp and j >= 0:
#循环终止条件: 1. li[j] <= tmp; 2. j == -1
li[j+1] = li[j]
j -= 1
li[j+1] = tmp def shell_sort(li):
d = len(li) // 2
while d > 0:
for i in range(d, len(li)):
tmp = li[i]
j = i - d
while li[j] > tmp and j >= 0:
li[j+d] = li[j]
j -= d
li[j+d] = tmp
d = d >> 1
8.内置堆模块排序
import heapq, random li = [5,8,7,6,1,4,9,3,2] heapq.heapify(li)
print(heapq.heappop(li))
print(heapq.heappop(li)) def heap_sort(li):
heapq.heapify(li)
n = len(li)
new_li = []
for i in range(n):
new_li.append(heapq.heappop(li))
return new_li li = list(range(10000))
random.shuffle(li)
# li = heap_sort(li)
# print(li) print(heapq.nlargest(100, li))
9.计数排序
# 0 0 1 1 2 4 3 3 1 4 5 5
import random
import copy
from timewrap import * @cal_time
def count_sort(li, max_num = 100):
count = [0 for i in range(max_num+1)]
for num in li:
count[num]+=1
li.clear()
for i, val in enumerate(count):
for _ in range(val):
li.append(i) @cal_time
def sys_sort(li):
li.sort() li = [random.randint(0,100) for i in range(100000)]
li1 = copy.deepcopy(li)
count_sort(li)
sys_sort(li1)
print(li)
九大常用排序算法 python的更多相关文章
- 排序算法——(2)Python实现十大常用排序算法
上期为大家讲解了排序算法常见的几个概念: 相关性:排序时是否需要比较元素 稳定性:相同元素排序后是否可能打乱 时间空间复杂度:随着元素增加时间和空间随之变化的函数 如果有遗忘的同学可以看排序算法——( ...
- 十大经典排序算法(Python,Java实现)
参照:https://www.cnblogs.com/wuxinyan/p/8615127.html https://www.cnblogs.com/onepixel/articles/7674659 ...
- 常用排序算法的python实现和性能分析
常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试 ...
- 第四百一十五节,python常用排序算法学习
第四百一十五节,python常用排序算法学习 常用排序 名称 复杂度 说明 备注 冒泡排序Bubble Sort O(N*N) 将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”,较小的元素比较轻,从而要往上浮 ...
- 用Python实现十大经典排序算法-插入、选择、快速、冒泡、归并等
本文来用图文的方式详细讲解了Python十大经典排序算法 —— 插入排序.选择排序.快速排序.冒泡排序.归并排序.希尔排序.插入排序.桶排序.基数排序.计数排序算法,想要学习的你们,继续阅读下去吧,如 ...
- 十大经典排序算法最强总结(含Java、Python码实现)
引言 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法.排序算法在很多领域得到相当地重视,尤其是在大量数据的处理方面 ...
- Java常用排序算法+程序员必须掌握的8大排序算法+二分法查找法
Java 常用排序算法/程序员必须掌握的 8大排序算法 本文由网络资料整理转载而来,如有问题,欢迎指正! 分类: 1)插入排序(直接插入排序.希尔排序) 2)交换排序(冒泡排序.快速排序) 3)选择排 ...
- Java 常用排序算法/程序员必须掌握的 8大排序算法
Java 常用排序算法/程序员必须掌握的 8大排序算法 分类: 1)插入排序(直接插入排序.希尔排序) 2)交换排序(冒泡排序.快速排序) 3)选择排序(直接选择排序.堆排序) 4)归并排序 5)分配 ...
- Python实现常用排序算法
Python实现常用排序算法 冒泡排序 思路: 它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完 ...
随机推荐
- java使用POI解析2007以上的Excel表格
来自http://hao0610.iteye.com/blog/1160678 使用poi来解析Excel的xls和xlsx. 解析xls: package xls; import java.io.F ...
- RabbitMQ疑惑释义
MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法.应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信,而无需专用连接来链接它们.消息传递指的是程序之间 ...
- 论文阅读笔记四:CTPN: Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network(ECCV2016)
前面曾提到过CTPN,这里就学习一下,首先还是老套路,从论文学起吧.这里给出英文原文论文网址供大家阅读:https://arxiv.org/abs/1609.03605. CTPN,以前一直认为缩写一 ...
- Ubuntu下创建桌面快捷方式(以Pycharm为例)
之后要在Ubuntu虚拟机上玩PyTorch,安装了Pycharm. 然而每次打开Pycharm需要在其bin目录下进入终端,然后输入sh pycharm.sh,很麻烦.既然Ubuntu是桌面系统,为 ...
- A.Ocean的礼物线段树
A: Ocean的礼物 Time Limit: 2 s Memory Limit: 128 MB Submit My Status Problem Description 皇家理工存在一段很神 ...
- tensorflow实现RNN及Word2Vec
参考:<tensorflow实战> 首先介绍一下Word2Vec Word2Vec:从原始语料中学习字词空间向量的预测模型.主要分为CBOW(Continue Bags of Words) ...
- 支持向量机-SMO算法简化版
SMO:序列最小优化 SMO算法:将大优化问题分解为多个小优化问题来求解 SMO算法的目标是求出一系列的alpha和b,一旦求出这些alpha,就很容易计算出权重向量w,并得到分隔超平面 工作原理:每 ...
- EXcel vba 获取批注信息
Public Function pizhu(i As Range) pizhu = i.Cells.Comment.Text End Function EXcel VBA获取批注信息
- 'mysql' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。
1.C:\Users\Aiyufei>mysql -h 127.0.0.1 -u root'mysql' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件.解决方法: 配置环境变量即可,我的问 ...
- Git Flow,Git团队协作最佳实践
规范的Git使用 Git是一个很好的版本管理工具,不过相比于传统的版本管理工具,学习成本比较高, 实际开发中,如果团队成员比较多,开发迭代频繁,对Git的应用比较混乱,会产生很多不必要的冲突或者代码丢 ...