Python学习之---冒泡,选择,插入排序 最近学习了python基础,写一下3大排序练练手: 1 ''' 2 Created on 2013-8-23 3 4 @author: codegeek 5 ''' 6 7 def bubble_sort(seq): 8 for i in range(len(seq)): 9 for j in range(i,len(seq)): 10 if seq[j] < seq[i]: 11 tmp = seq[j] 12 seq[j] = seq[i] 13…

这个算法系列主要是自己学习算法过程中动手实践一下,写这个文章作为笔记和分享个人心得,如有错误请各位提出. 注:转载请说明出处 问题提出: 将以下数据升序排列:5, 2, 8, 6, 4, 9, 7, 3, 1 快速排序的原理: 快速排序的核心思想是(如下图) 1.先确定一个基准数,让后按照比较规则,如本例是升序排列,则将比基数大的放到右边,比基数小的放到左边. 2.接下来各边重复步骤1,直到全部排序完毕. 程序设计的思路就是(以上面的问题为例) 左右分别遍历比较 #非程序代码,只用来讲解 a =…

快速排序:首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个参数)作为关键数据,然后将比它小的数放在它前面,比它大的数放在后面,这个过程称之为快速排序 def quick_sort(l): if len(l) <= 1: return l left = [] right = [] base=l.pop() for x in l: if x <base: left.append() else: right.append() return quick_sort(left)+[base]+quick_sor…

''常见的排序算法\ 插入排序/希尔排序/直接排序/堆排序 冒泡排序/快速排序/归序排序/基数排序 给定一个列表,将这个列表进行排序,要求:> 时间复杂度要小于O(n^2) 复杂度:1.时间复杂度: 指 算法在计算的过程中,所需要的计算工作量2.空间复杂度: 指 算法在计算过程中,所需要的内存空间 常见的时间复杂度:常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n)线数对数阶O(nlogn2n),平方阶O(n^2),立方阶O(n^3)随着问题的规模n,不断的增大,上述的时间复杂度就不断增大意…

最近在公司的工作内容发生变化,短期内工作量变少了,这也让我有时间整理一些日常学习和工作中的收获或思路.所以申请了博客,并打算持续更新. 快速排序采用了分治的思想,基本思想是选取数组中一个数为基准数(一般选择数组中的第一个数),一次排序过程中,将比基准数小的都放在它左侧,比基准数大的放在它的右侧.经过这次排序后得到两个数组和一个基准数,数组1中全部元素小于基准数,数组2中的全部元素大于基准数,然后对数组1,2分别进行同样的排序(递归),最后直到剩下一个数字. 下面给出python代码实现 def…

一.快排思想 快速排序可以理解为是对冒泡排序的一种改进,把一组数,按照初始选定的标杆(参照数), 分别从两端开始排序,左端'i'只要小于标杆(参照数)的数,右端'j'只要大于标杆(参照数)的数, i----->middle<-----j 每一次排序循环条件为 i != j 左端 i 不等于右端 j, 每次排序,右端j先排,从右往左找,直到找到第一个比标杆(参照数)小的数就停下来. 而 i 从左往右,除了找到比自己大的数停下来之外,还要满足i<j的条件. 当i和j都停下来时,我们就交换索引…

快速排序(Quick Sort) 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法.在平均状况下,排序n个元素要O(nlogn)次比较.在最坏状况下则需要O(n^2)次比较,但这种状况并不常见.事实上,快速排序通常明显比其他O(nlogn)算法更快,因为它的内部循环可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来. 快速排序使用分治策略(Divide and Conquer)来把一个序列分为两个子序列.步骤为: 从序列中挑出一个元素,作为"基准"(pivot).一般使用第一个元素或最后一个元素作为比…

快速排序算法又称划分交换排序(partition-exchange sort),一种排序算法,最早由东尼·霍尔提出.在平均状况下, 排序n个项目要O(nlogn)次比较.在最坏状况下则需要O(n*2)次比较,但这种状况并不常见.事实上,快速排序通常明显比 其他算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来. 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个序列(list)分为两个子序列(sub-lists). 步骤为: 从数列中挑…

1.时间复杂度 常数时间的操作:一个操作如果和数据量没有关系,每次都是固定时间内完成的操作,叫做常数操作. 时间复杂度为一个算法流程中,常数操作数量的指标.常用O(读作big O)来表示. 具体来说,在常数操作数量的表达式中,只要高阶项,不要低阶项,也不要高阶项的系数,剩下的部分如果记为f(N),那么时间复杂度为O(f(N)). 评价一个算法流程的好坏,先看时间复杂度的指标,然后再分析不同数据样本下的实际运行时间,也就是常数项时间. 例子一:理解时间复杂度 一个简单的理解时间复杂度的例子 一个有…

本文主要介绍用python实现基本的快速排序算法,体会一下python的快排代码可以写得多么简洁. 1. 三言两语概括算法核心思想 先从待排序的数组中找出一个数作为基准数(取第一个数即可),然后将原来的数组划分成两部分:小于基准数的左子数组和大于等于基准数的右子数组.然后对这两个子数组再递归重复上述过程,直到两个子数组的所有数都分别有序.最后返回"左子数组" + "基准数" + "右子数组",即是最终排序好的数组. 2. Talk is chea…