一、冒泡排序
class Sort: def __init__(self, input_list): self.List = input_list self.length = len(self.List) def bubble(self): if not self.List: return [] for i in range( 1, self.length ): for j in range( self.length - 1): if self.List[j] > self.List[j+1]: self.List[j], self.List[j+1] = self.List[j+1], self.List[j] return self.List input_list = [4, 7 ,8 ,2 ,3 ,5] S = Sort(input_list) print('Bubble Sort:'.rjust(30), S.bubble())
二、选择排序
class Sort: def __init__(self, input_list): self.List = input_list self.length = len(self.List) def selection_sort(self): if not self.List: return [] for i in range(self.length-1): for j in range(i+1, self.length): if self.List[i] > self.List[j]: self.List[i], self.List[j] = self.List[j], self.List[i] return self.List input_list = [4, 7 ,8 ,2 ,3 ,5] S = Sort(input_list) print('Selection Sort:'.rjust(30), S.selection_sort())
三、插入排序
快速排序
基本思想: 通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列
实现: 设要排序的数组是A[0]……A[N-1],首先任意选取一个数据(通常选用第一个数据)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序。值得注意的是,快速排序不是一种稳定的排序算法,也就是说,多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。
一趟快速排序的算法是:
1)设置两个变量i、j,排序开始的时候:i=0,j=N-1;
2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即 key=A[0];
3)从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j -- ),找到第一个小于key的值A[j],A[i]与A[j]交换;
4)从i开始向后搜索,即由前开始向后搜索(i ++ ),找到第一个大于key的A[i],A[i]与A[j]交换;
5)重复第3、4、5步,直到 I=J; (3,4步是在程序中没找到时候j=j-1,i=i+1,直至找到为止。找到并交换的时候i, j指针位置不变。另外当i=j这过程一定正好是i+或j-完成的最后令循环结束)
def parttion(v, left, right): key = v[left] low = left high = right while low < high: while (low < high) and (v[high] >= key): high -= 1 v[low] = v[high] while (low < high) and (v[low] <= key): low += 1 v[high] = v[low] v[low] = key return low def quicksort(v, left, right): if left < right: p = parttion(v, left, right) quicksort(v, left, p-1) quicksort(v, p+1, right) return v s = [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6] print("before sort:",s) s1 = quicksort(s, left = 0, right = len(s) - 1) print("after sort:",s1)
代码示例结果:
before sort: [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6]
after sort: [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 8, 9, 11, 15]