python 算法 day7 排序
冒泡排序
冒泡排序需要对一个列表进行多次重复性遍历,他要比较相邻的两项,并且交换排错的项,每对列表进行一次遍历,就有一个最大的项排在正确的位置
def bubble(num_list): index = len(num_list) for j in range(index-1,0,-1):#最大值拿到后列表排序长度减一 for i in range(j):# 每次循环拿出一个最大值 if num_list[i]>num_list[i+1]: temp = num_list[i] num_list[i] = num_list[i+1] num_list[i+1] = temp return num_list print(bubble([2,3,21,3,1]))
此时的冒泡排序需要在最终位置找到之前不断交换数据项,因此也被认为是最低效的排序方法,
改良版的冒泡排序,循环过程中发现没有交换,我们就可以断定列表已经排好,在发现列表已经排好时立马结束循环,通常也被称为“短路冒泡排序”
def shortbubble(alist): exchange = True #判断是否排好 poi = len(alist) while exchange and poi>0: exchange = False for i in range(poi-1): if alist[i]>alist[i+1]: exchange = True temp = alist[i] alist[i] = alist[i+1] alist[i+1] = temp poi = poi-1 return alist
选择排序
选择排序提高了冒泡排序的性能,它每遍历一次列表只交换一次数据,即进行遍历时找到最大的项,第二次找次大的项放到正确位置
def selectSort(alist): last_index = len(alist) for i in range(last_index-1,0,-1): positionmax = 0 for j in range(0,i): max = alist[positionmax] if max<alist[j]: max = alist[j] positionmax = j #需要位置参数记录最大值所在位置 alist[positionmax] = alist[i] alist[i] = max return alist
插入排序
插入排序算法复杂度仍然是O(n2) 他总是保持一个位置靠前的已排好的子表,然后新来的数据项插入字表中
def insertSort(alist): for index in range(1,len(alist)): currentvalue = alist[index] position = index while currentvalue<alist[index-1] and position>0: alist[position] = alist[position-1] position = position-1 alist[position] = currentvalue return alist
希尔排序
希尔排序以插入排序为基础,将原来要排序的列表划分成一些子列表,再对每个子列表进行插入排序,从而实现对算法的改进 ,主要是确定划分间隔
def shellSort(alist): sublistcount = len(alist)//4 print(sublistcount) while sublistcount>0: for startposition in range(sublistcount): gapinsertSort(alist,startposition,sublistcount) sublistcount = sublistcount -1 #最后gap成1 变成插入排序 return alist def gapinsertSort(alist,start,gap): for i in range(start+gap,len(alist),gap): currentvalue = alist[i] position = i while position>=gap and alist[position-gap]>currentvalue: alist[position] = alist[position-gap] position=position-gap alist[position] =currentvalue return alist
希尔排序的算法时间复杂度 大致介于O(n)和O(n 2 )之间