• 02.python实现排序算法


    一、列表排序

      将无序列表变为有序列表

      应用场景: 榜单,表格, 给二分查找用,给其他算法用

    二、python实现三种简单排序算法

    时间复杂度O(n^2), 空间O(1)

    1、冒泡排序

    思路:

      列表每两个相邻的数,如果前面的比后面的大,那么交换这两个数

    代码实现:

    # 冒泡排序
    @cal_time  # 测试执行时间
    def bubble_sort(li):
        for i in range(len(li)-1): # i表示第i趟
            # 第i趟无序区位置【0,n-i-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]
    
    # 最好情况 O(n^2)
    # 平均情况 O(n^2)
    # 最坏情况 O(n^2)
    
    
    # 优化改进>>>
    # 思路:如果冒泡排序中执行一趟而没有交换,则列表已经是有序状态,可以直接结束算法。
    @cal_time
    def bubble_sort2(li):
        for i in range(len(li)):  # 表示第i趟
            exchange = 0
            # 第i趟无序区的位置【0,n-i-1】 n是列表长度
            for j in range(len(li)-i-1):
                if li[j] > li[j+1]:
                    li[j], li[j+1] = li[j+1], li[j]
                    exchange = 1
            if not exchange:  # 如果遍历一遍没有发生交换,则已经有序,直接返回
                return
    
    # 最好情况 O(n)
    # 平均情况 O(n^2)
    # 最坏情况 O(n^2)

    2、选择排序

    思路:

      一趟遍历记录最小的数,放到第一个位置;

      再一趟遍历记录剩余列表中最小的数,继续放置;

      ...

    问题:

      怎么选出最小的数

    # 找最小值
    def find_min(li):
        min_num = li[0]
        for i in range(1,len(li)):
            if li[i] < min_num:
                min_num = li[i]
        return min_num
    
    # 找最小值的下标
    def find_min_pos(li):
        min_pos = 0
        for j in range(1,len(li)):
            if li[j] < li[min_pos]:
                min_pos = j
        return min_pos
    
    
    li = [2,5,8,9,11,15,5,1]
    print(find_min(li))  # 1
    print(find_min_pos(li))  # 7

    选择排序:

    def select_sort(li):
        for i in range(len(li)-1):  # 第i趟遍历,从0开始
            # 第i趟 无序区【i, len(li)-1】
            # 找无序区最小数位置,和无序区第一个数交换
            min_pos = i
            for j in range(i+1, len(li)):  # 从无序区第二个开始找
                if li[j] < li[min_pos]:
                    min_pos = j
            li[min_pos], li[i] = li[i], li[min_pos]
    
    li = list(range(100))
    random.shuffle(li)   # 打乱列表次序
    print(li)
    select_sort(li)
    print(li)

    比冒泡排序快。

    3、插入排序

    思路:

      列表被分为有序区和无序区两个部分。最初有序区只有一个元素。每次从无序区选择一个元素,插入到有序区的位置,直到无序区变空。

    代码:

    def insert_sort(li):
        for i in range(1, len(li)):  # i表示第i趟,还表示无序区第一个数的位置
            tmp = li[i]
            j = i - 1  # j 从后往前遍历有序区的指针
            while j >= 0 and li[j] > tmp:  # j遍历结束或无序区第一位大于j指向的数时跳出循环
                li[j + 1] = li[j]  # 有序区的第j位往后挪一位
                j -= 1  # j 向前指一位
            li[j + 1] = tmp  # 将tmp插入到有序区j后面一位

    三、python实现三种较复杂排序算法

     1、快速排序

    时间复杂度: O(nlogn)

    思路:

      取一个元素p(第一个元素),使元素p归位;

      列表被p分成两部分,左边都比p小,右边都比p大;

      左右两边递归完成排序。

    方法一(经典方法):

    归位思路:

      将要归位的数p存起来,此时左游标left指向空

      将游标指向的数与p比较,大于放右边,小于放左边(详细操作:

      先将右游标right指向的数与p比较,大于p,位置不变,右游标往左移一位,继续比较;小于p,放到left指向的空位置,此时right指向空,然后移left

      再将left游标往右移一位指向的数与p比较,小于p,位置不变,left往右移一位,继续比较;大于p,放到right指向的空位置,此时left指向空,然后移right)

      当左游标等于右游标时,游标指向的位置就是p要归的位置

      注意处理最坏情况(列表倒序)导致递归达到最大深度,从列表中随机取一个与第一个交换位置

    代码:

    def quick_sort(li, left, right):
        if left < right:  # 递归区域至少有两个元素
            mid = partition(li, left, right)  # 归位
            quick_sort(li, left, mid-1)  # 左边
            quick_sort(li, mid+1, right)  # 右边
    
    
    def partition(li, left, right): 
        i = random.randint(left, right)  # 防止最坏情况(列表有序或倒序)导致递归达到最大深度,从列表中随机取一个与第一个交换位置 
        li[i], li[left] = li[left], li[i]
        tmp = li[left]  # 将要归位的数存起来
        while left < right:
            while left < right and li[right] >= tmp:
                right -= 1   # 右边的数大于等于tmp就不动,right游标往左走
            li[left] = li[right]     # 右边的数小于tmp就往左放
            while left < right and li[left] <= tmp:
                left += 1     # 左边的数小于等于tmp就不动,left游标往右走
            li[right] = li[left]       # 左边的数大于tmp就往右放
        li[left] = tmp  # left=right 将tmp归位
        return left

    方法二(算法导论中的归位方法):

    归位思路:

      取最后一个元素r归位,

      分两个区域,将小于r的数都放到区域一, 剩下的就是大于r的区域二

      然后将r与区域二的第一个数交换,就归位成功了

      与方法1一样也有python递归最大深度的问题

    代码实现:

    def partition2(li, left, right):
        # 区域1:[left, i] 区域2:[i+1, j-1]
        i = left - 1  # 初始区域1和区域2都空,i指向区域1最后一个数
        for j in range(left, right):
            if li[j] < li[right]:  # 放到区域1,i往后移一位
               i += 1
               li[i], li[j] = li[j], li[i]  # 与区域2的第一个数(i+1)交换归为区域1,
        li[right], li[i+1] = li[i+1], li[right]  # 归位
        return i+1   # 返回mid

     方法三(占用空间的方法):

    思路:

      每次都取中间的数为归位,尽可能的避免最坏情况导致python递归达最大深度的问题

      开三个列表,一个放大于归位数的,一个放小于归位数的,一个放等于归位数的

      然后将三个列表拼起来

      递归结束条件,列表长度小于等于1, 

    代码:

    def quick_sort3(li):
        if len(li) <= 1:
            return li
        m = li[len(li)//2]  # 防止列表本来就是有序或倒序的,导致递归达到最大深度,不取li[0]
        left = [item for item in li if item < m]
        right = [item for item in li if item > m]
        x = [i for i in li if i == m]
        return quick_sort3(left) + x + quick_sort3(right)

    一行实现快速排序:

    quick_sort4 = lambda li: li if len(li) <= 1 else quick_sort4([item for item in li[1:] if item <= li[0]]) + [li[0]] + quick_sort4([item for item in li[1:] if item > li[0]])

    2、堆排序

    堆的概念:

      堆是完全二叉树,完全二叉树可以用列表来存储,通过规律可以从父亲找到孩子或从孩子找到父亲,堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值

      大根堆:一棵完全二叉树,满足任一节点都比其孩子节点大

      小根堆:一棵完全二叉树,满足任一节点都比其孩子节点小

    堆排序利用了堆向下调整的特征:节点的左右子树都是堆,但自身不是堆。

    向下调整,挨个出数;

    通过父节点找子节点:父节点下标为i

      则:孩子节点为,2i+1 和 2i+2

    通过孩子节点找父节点:孩子节点为j

      子节点为左节点,父节点为:(j-1) / 2

      子节点为右节点,父节点为:(j-2) / 2

      不知道为左子节点还是右子节点: (j-1) // 2

    代码:

    def sift(li, low, high):
        '''
        向下调整
        :param li:
        :param low: 堆顶下标
        :param high: 堆中最后一个元素下标
        :return:
        '''
        tmp = li[low]
        i = low
        j = 2 * i + 1  # i, j 两个游标,初始i指向堆顶,j指向堆顶的左孩子
        while j <= high:   # 第二个结束循环的条件,没有孩子和tmp竞争i这个位置
            if j+1 <= high and li[j+1] > li[j]:  # 如果右孩子存在并且比左孩子大 j指向右孩子
                j += 1
            if li[j] > tmp:
                li[i] = li[j]  # 大的数往上调整
                i = j  # i指向下一个要调整的堆的堆顶
                j = 2 * i + 1  # j指向调整堆的堆顶的左孩子
            else:
                break  # 第一种循环退出情况,tmp比目前两个孩子都大
        li[i] = tmp  # i就是tmp要调整到的位置
    
    
    def heap_sort(li):
        '''
        堆排序
        :param li:
        :return:
        '''
        # 1. 从列表构造堆,low的值和high的值
        n = len(li)
        # 子节点找父节点: low = (i-1)//2 --> (n-2)//2 --> n//2-1
        for low in range(n//2-1, -1, -1):
            sift(li, low, n-1)
        # 2. 挨个出数 利用原来的空间存储下来的值,但是这些值不属于堆
        for high in range(n-1, -1, -1):  # 或range(n-1, 0, -1)
            li[high], li[0] = li[0], li[high]  # 1.把最大的调下来 2.high对应的数调上去
            sift(li, 0, high - 1)  # 3.调整,high 往前移一个,low为0

    3、归并排序

    思路:

      假设现在的列表分两段有序,如何将其合成一个有序列表, 这个操作称为一次归并。

    有了归并之后怎么用?

      分解 :将列表越分越小,直至分成一个元素

         终止条件:一个元素是有序的。

      合并:将两个有序列表归并,列表越来越大。

    一次归并:

    def merge(li, low, mid, high):
        '''
        归并
        :param li:
        :param low:
        :param mid:
        :param high:
        :return:
        '''
        i = low
        j = mid + 1
        li_tmp = []
        while i <= mid and j <= high:  # 两边都有数
            if li[i] <= li[j]:
                li_tmp.append(li[i])
                i += 1
            else:
                li_tmp.append(li[j])
                j += 1
        # i<=mid 和 j<=high 两个条件 只能有一个满足
        while i <= mid:
            li_tmp.append(li[i])
            i += 1
        while j <= high:
            li_tmp.append(li[j])
            j += 1
        # li_tmp 0~high-low 复制回li low~high
        for i in range(len(li_tmp)):
            li[low + i] = li_tmp[i]

    分解合并:

    def merge_sort(li, low, high):
        if low < high:  # 至少两个元素
            # print(li[low:high+1], '->', end=' ')
            mid = (low + high) // 2  # 分解
            # print(li[low:mid+1], li[mid+1: high+1])
            merge_sort(li, low, mid)  # 递归排序左边
            merge_sort(li, mid + 1, high)  # 递归排序右边
            # print(li[low:mid+1], li[mid+1: high+1], '->', end=' ')
            merge(li, low, mid, high)  # 一次归并 合并
            # print(li[low:high+1])

    小结:

  • 相关阅读:
    Internet上的音频/视频概述
    防火墙
    数据链路层安全
    两类密码体制
    Windows Terminal 美化分享
    2019.11.14 启用了FlagCounter
    检测一个App是不是有UWP血统
    UWP 记一次x64平台无法单步调试的bug
    UWP 使用FontIcon
    Git和Github简单教程
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zwq-/p/10864728.html
Copyright © 2020-2023  润新知