写在前面 排序是查找是算法中最重要的两个概念,我们大多数情况下都在进行查找和排序.科学家们穷尽努力,想使得排序和查找能够更加快速.本篇文章用Python实现十大排序算法. 干货儿 排序算法从不同维度可以分为好多类别,从其排序思想(排序思想一般决定了其时间复杂度的量级)来看,主要可以分为四类: 双层循环比较排序:平方级排序 分治策略比较排序:对数级排序 另辟蹊径的非比较方式排序:线性级排序 笑死人不偿命的其它排序:有着天马行空的时间复杂度,难以描述. 平方级排序 冒泡排序 从数组的第一个元素开始,…

写在前面 本系列目的:一篇文章,不求鞭辟入里,但使得心应手. 迭代是数据处理的基石,在扫描内存无法装载的数据集时,我们需要一种惰性获取数据的能力(即一次获取一部分数据到内存).在Python中,具有这种能力的对象就是迭代器.生成器是迭代器的一种特殊表现形式. 个人认为生成器是Python中最有用的高级特性之一(甚至没有之一).虽然初级编码中使用寥寥,但随着学习深入,会发现生成器是协程,异步等高级知识的基石.Python最有野心的asyncio库,就是用协程砌造的. 注:生成器和协程本质相同.PE…

写在前面 本系列目的:希望可以通过一篇文章,不望鞭辟入里,但求在工程应用中得心应手. 装饰器模式是鼎鼎大名的23种设计模式之一.装饰器模式可以在不改变原有代码结构的情况下,扩展代码功能. Python将装饰器作为Python的一种特性,内置了对装饰器的支持,使得Python使用者在使用装饰器时更加方便,合理使用装饰器,可以使Python代码极具美感. 由于设计模式是一套被反复使用的代码设计经验,并不是编码必备的技能.所以在编码过程中,完全放弃使用装饰器.但是如果你不写出pythonic风格的,没…

# author:sevenduke # 2019-06-11 # 一.交换排序 # 排序算法的温故:冒泡排序 def dubblesort(arr): for i in range(0, len(arr)-1): for j in range(0, len(arr) - 1 - i): if arr[j] > arr[j+1]: #Python的变量并不直接存储值,而只是引用一个内存地址,交换变量时,只是交换了引用的地址. arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]…

Python实现的选择排序算法原理与用法实例分析 这篇文章主要介绍了Python实现的选择排序算法,简单描述了选择排序的原理,并结合实例形式分析了Python实现与应用选择排序的具体操作技巧,需要的朋友可以参考下 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完. 比如在一个长度为N的无序数组中,在第一趟遍历N个数据,找出其中最小的数值与第一个元素交换,第二趟…

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——(1)简介这篇文章复习一下. 今天将为大家介绍常用的十大排序算法中最简单的五种(冒泡.选择.插入.希尔.归并),主要从:过程图解.算法思想.代码实现.算法分析这四个方面讲解,建议大家看完之后自己动手练习加强记忆!注:本文使用的复杂度均为最坏复杂度 一.冒泡排序 冒泡排序(Bubble Sort),是一…

十大排序算法(Python实现)一. 算法介绍及相关概念解读 算法分类十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排序. 线性时间非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此称为线性时间非比较类排序. 相关概念稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面.不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会…

十大排序算法(Python实现)一. 算法介绍及相关概念解读 算法分类十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排序. 线性时间非比较类排序:不通过比较来决定元素间的相对次序,它可以突破基于比较排序的时间下界,以线性时间运行,因此称为线性时间非比较类排序. 相关概念稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面.不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后 a 可能会…

每日一个知识点系列的目的是针对某一个知识点进行概括性总结,可在一分钟内完成知识点的阅读理解,此处不涉及详细的原理性解读. img 看图说话 关键点1: 总线嗅探器(MESI 缓存一致性原理 ) 关键点2: 总线锁.缓存锁,为了解决并发问题,会在内存区域的值加锁(内存锁),是在store 之前会给总线内的值加一个锁,write 完成后在解锁(这里大部分是缓存行锁的,总线锁看情况). 关键点3: 就是为了使一个CPU上运行的线程能够读取到另外一个CPU线程的共享变量更新.这个CPU必须先根据无效化队…

Python实现十大经典排序算法 代码最后面会给出完整版,或者可以从我的Githubfork,想看动图的同学可以去这里看看: 小结: 运行方式,将最后面的代码copy出去,直接python sort.py运行即可: 代码中的健壮性没有太多处理,直接使用的同学还要检查检查: 对于希尔排序,gap的选择至关重要,需要结合实际情况更改: 在我的测试中,由于待排序数组很小,长度仅为10,且最大值为10,因此计数排序是最快的,实际情况中往往不是这样: 堆排序没来得及实现,是的,就是懒了: 关键在于理解算法…

目录 冒泡排序 快速排序 简单插入排序 希尔排序 简单选择排序 堆排序 二路归并排序 多路归并排序 计数排序 桶排序 基数排序 写在前面: 参考文章:十大经典排序算法 本文的逻辑顺序基于从第一篇参考博文上借鉴过来的图,并且都是按照升序排序写的程序,程序语言采用python. 冒泡排序 思路: 冒泡排序的基本思想就是让小的数逐渐'浮上来'.也就是说: 第一次冒泡:将最小的数调换到最前面: 第二次冒泡:将第二小的数调换到最小的数的后面,也就是数组中的第二位: 第三次冒泡,将第三小的数调换到数组中的第…

顶先最后推荐:哈哈,意思是放到顶部强调其重要性,但是应该我总结的六种算法看完了后再看的一篇醍醐灌顶的文章 一:冒泡排序(Bubble Sort) 原理:假设有n个数,第一轮时:从第一个元素开始,与相邻的元素比较,如果前面的元素小就交换,直到第n-1个元素时,这样的结果是将最大的元素放到了最后,同理,第二轮还是从第一个元素开始比较,直到第n-2个元素,这样能够把剩下的n-1个数中的最大的数放到第n-1的位置,一直这样进行n-1轮就能够完成排序. def Bublesort(seq): i = 0…

一些常用的排序 #系统内置排序算法#list.sort()#heapq模块 def sys_heap_sort(list): import heapq heap = [] for i in range(len(list)): heapq.heappush(heap,list[i]) for i in range(len(heap)): list[i] = heapq.heappop(heap) #python操作列表的方法,它们的时间复杂度 #insert() --->  O(n) #remov…

Python 类型系统的特点是拥有强大.灵活的类型操作. 维基百科上对此作出的阐述. 而存在一个不争而有趣的事实是, Python 是比Java更加强类型的. Java 对于原生类型和对象区分了类型系统,它让null存在于一个灰色地带. 另一方面,现代的 Python 拥有一个统一的强类型系统, 其中什么都没有(None) 的类型是明确指定的. 更进一步的,JVM自身也是动态类型的,因为可以把它的 根源 追溯到由Sun所收购的Smalltalk VM的一个实现. Python的类型系统 很棒,但…

十大经典排序算法(python实现)(原创) 使用场景: 1,空间复杂度 越低越好.n值较大: 堆排序 O(nlog2n) O(1) 2,无空间复杂度要求.n值较大: 桶排序 O(n+k) O(n+k) 经典排序算法图解: 经典排序算法的复杂度: 大类一(比较排序法): 1.冒泡排序(Bubble Sort)[前后比较-交换] python代码实现: 1 d0 = [2, 15, 5, 9, 7, 6, 4, 12, 5, 4, 2, 64, 5, 6, 4, 2, 3, 54, 45, 4,…

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,如果觉得不错的话,推荐给身边的朋友吧. 插入排序 思路 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序: 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描: 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置: 重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置: 将新元素插入到该位置: 重复步…

排序 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 1.冒泡排序 基本思想:比较相邻的元素大小,将小的前移,大的后移,就像水中的气泡一样,最小的元素经过几次移动,会最终浮到水面上.原地排序,不需要返回值. import random import time def bubbleSort(list1): for i in range(len(list1)-1): for j in range(i+1,len(list1)): if list1[i] > list1[j]: list1[i],…

冒泡排序 冒泡排序算法又称交换排序算法,是从观察水中气泡变化构思而成,原理是从第一个元素开始比较相邻元素的大小,若大小顺序有误,则对调后再进行下一个元素的比较,就仿佛气泡逐渐从水底逐渐冒升到水面一样.如此扫描一次之后就可以确保最后一个元素位于正确的位置.接着再逐步进行第二次扫描,直到完成所有元素的排序关系为止. Python代码: import random #构造数据 data = list() for i in range(10): data.append(random.randint(0,…

学习笔记 排序算法 目录 学习笔记 排序算法 1.冒泡排序 2.选择排序 3.插入排序 4.希尔排序 5.快速排序 6.归并排序 7.堆排序 排序分为两类,比较类排序和非比较类排序,比较类排序通过比较来决定元素间的相对次序,其时间复杂度不能突破O(nlogn):非比较类排序可以突破基于比较排序的时间下界,缺点就是一般只能用于整型相关的数据类型,需要辅助的额外空间. 要求能够手写时间复杂度位O(nlogn)的排序算法:快速排序.归并排序.堆排序 1.冒泡排序 思想:相邻的两个数字进行比较,大的向下…

Markdown 是一种轻量级的标记语言,用户可以使用诸如 * # 等简单的标记符号以最小的输入代价生成极富表现力的文档,目前也被越来越多的写作爱好者,撰稿者广泛使用.本文希望用直观的方法来讲述Markdown的语法. 一.创建标题 在Markdown中创建标题的语法很简单,只需要用对应个数的"#"加上文字就可以了,示例如下(左边的语法的标签写法,右边是生成的样式,下同): 二.创建项目文字列表 创建项目文字列表的语法很简单,只需在每个列表文字前加上"*"或者&qu…

三.插入排序 基本思想:插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2).是稳定的排序方法.插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才有插入的位置),而第二部分就只包含这一个元素(即待插入元素).在第一部分排序完成后,再将这个最后元素插入到已排好序的第一部分中. 算法实现: ​ #coding: utf-8 #!/usr/bin/…

六.堆排序 ​堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进. ​堆的定义下:具有n个元素的序列 (h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1) (i=1,2,...,n/2)时称之为堆.在这里只讨论满足前者条件的堆.由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项(大顶堆).完全二 叉树可以很直观地表示堆的结构.堆顶为根,其它为左子树.右子树. ​基本思想:初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储…

四.归并排序 基本思想:归并(Merge)排序法是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的.然后再把有序子序列合并为整体有序序列.归并过程:比较a[i]和a[j]的大小,若a[i]≤a[j],则将第一个有序表中的元素a[i]复制到r[k]中,并令i和k分别加上1:否则将第二个有序表中的元素a[j]复制到r[k]中,并令j和k分别加上1,如此循环下去,直到其中一个有序表取完,然后再将另一个有序表中剩余的元素复制到r中从下标k到下标t的单元.…

#coding: utf-8 #!/usr/bin/python import randomimport math #随机生成0~100之间的数值def get_andomNumber(num): lists=[] i=0 while i<num: lists.append(random.randint(0,100)) i+=1 return lists # 选择排序def select_sort(lists): count = len(lists) for i in range(0, coun…

八.基数排序 基本思想:基数排序(radix sort)属于"分配式排序"(distribution sort),又称"桶子法"(bucket sort)或bin sort,顾名思义,它是透过键值的部份资讯,将要排序的元素分配至某些"桶"中,藉以达到排序的作用,基数排序法是属于稳定性的排序,其时间复杂度为O (nlog(r)m),其中r为所采取的基数,而m为堆数,在某些时候,基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法. 算法实现: #coding:…

五.快速排序 基本思想:  通过一趟排序将待排序记录分割成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分关键字小,则分别对这两部分继续进行排序,直到整个序列有序. 算法实现: ​ #coding: utf-8 #!/usr/bin/python import random #随机生成0~100之间的数值 def get_andomNumber(num): lists=[] i=0 while i<num: lists.append(random.randint(0,100)) i+=1 ret…

二.冒泡排序 基本思想:它的思路很有特点循环,两两向后比较.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成. 算法实现: #coding: utf-8 #!/usr/bin/python import random #随机生成0~100之间的数值 def get_andomNumber(num): lists=[] i=0 while i<num: lists.append(random.…

一.选择排序 基本思想:选择排序的思想非常直接,不是要排序么?那好,我就从所有序列中先找到最小的,然后放到第一个位置.之后再看剩余元素中最小的,放到第二个位置--以此类推,就可以完成整个的排序工作了.可以很清楚的发现,选择排序是固定位置,找元素. 算法实现: #coding: utf-8 #!/usr/bin/python import random #随机生成0~100之间的数值 def get_andomNumber(num): lists=[] i=0 while i<num: lists…

def maopao(data: list): """ 两两比较 :param data: :return: """ length = len(data) for i in range(length - 1): flag = True for j in range(length - 1 - i): if data[j] > data[j + 1]: data[j], data[j + 1] = data[j + 1], data[j] fl…

#coding=utf-8 # 1 快速排序算法 def qksort(list): if len(list)<=1: return list else: pivot = list[0] less=[x for x in list[1:] if x<pivot] greater=[y for y in list[1:] if y>=pivot] return qksort(less)+[pivot]+qksort(greater) q=[1,3,8,3,2,6,5,3,5,7] t=qk…