• python 的常见排序算法实现


    python 的常见排序算法实现

    参考以下链接:https://www.cnblogs.com/shiluoliming/p/6740585.html

    算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

    一个算法应该具有以下七个重要的特征:

    ①有穷性(Finiteness):算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止;

    ②确切性(Definiteness):算法的每一步骤必须有确切的定义;

    ③输入项(Input):一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输     入是指算法本身定出了初始条件;

    ④输出项(Output):一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。没       有输出的算法是毫无意义的;

    ⑤可行性(Effectiveness):算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行       的操作步,即每个计算步都可以在有限时间内完成(也称之为有效性);

    ⑥高效性(High efficiency):执行速度快,占用资源少;

    ⑦健壮性(Robustness):对数据响应正确

    import random
    #冒泡排序
    def bubbleSort(L):
        assert (type(L)==type(['']))
        length=len(L)
        if length<=1:
            return L
    
        for i in range(length-1):
            for j in range(length-1-i):
                if L[j]<L[j+1]:
                    L[j],L[j+1]=L[j+1],L[j]
    
        return L
    #选择排序
    def selectSort(L):
        assert (type(L)==type(['']))
        length=len(L)
        if length<=1:
            return L
    
        def _max(s):
            largest=s
            for i in range(s,length):
                if L[i]>L[largest]:
                    largest=i
            return largest
    
        for i in range(length):
            largest=_max(i)
            if i!=largest:
                L[i],L[largest]=L[largest],L[i]
    
        return L
    
    #插入排序
    def insertSort(L):
        assert (type(L) == type(['']))
        length = len(L)
        if length <= 1:
            return L
    
        for i in range(1,length):
            value=L[i]
            j=i-1
            while j>=0 and L[j]<value:
                L[j+1]=L[j]
                j-=1
            L[j+1]=value
        return L
    #归并排序法
    def mergeSort(l):
        length = len(l)
        if length <= 1:
            return l
    
        num=int(length/2)
        left=mergeSort(l[:num])
        right=mergeSort(l[num:])
        return merge(left,right)
    
    def merge(left,right):
        l,r=0,0
        result=[]
        while l<len(left) and r<len(right):
            if left[l]>right[r]:
                result.append(left[l])
                l+=1
            else:
                result.append(right[r])
                r+=1
        result+=left[l:]
        result+=right[r:]
    
        return result
    
    #快速排序
    def quickSort(l,s,e):
        if s<e:
            m=partition(l,s,e)
            quickSort(l,s,m-1)
            quickSort(l,m+1,e)
        return l
    
    def partition(l,start,end):
        pivot=l[start]
        leftmark=start+1
        rightmark=end
        while True:
            while l[leftmark]<=pivot:
                if leftmark==rightmark:
                    break
                leftmark+=1
            while l[rightmark]>pivot:
                rightmark-=1
            if leftmark<rightmark:
                l[leftmark],l[rightmark]=l[rightmark],l[leftmark]
            else:
                break
        l[start],l[rightmark]=l[rightmark],l[start]
        return rightmark
    
    lst=[random.randint(1,10) for x in range(10) ]
    print ('before sort:',lst)
    print ('after quickSort:',quickSort(lst,0,len(lst)-1))
    print ('after mergeSort:',mergeSort(lst))
    print ('after insertSort:',insertSort(lst))
    print ('after selectSort:',selectSort(lst))
    print ('after bubbleSort:',bubbleSort(lst))
    

      

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