Python 八大排序算法速度比较
这篇文章并不是介绍排序算法原理的，纯粹是想比较一下各种排序算法在真实场景下的运行速度。
算法由 Python 实现，用到了一些语法糖，可能会和其他语言有些区别，仅当参考就好。
测试的数据是自动生成的，以数组形式保存到文件中，保证数据源的一致性。
排序算法
直接插入排序
- 时间复杂度：O(n²)
- 空间复杂度：O(1)
- 稳定性：稳定
def insert_sort(array): for i in range(len(array)): for j in range(i): if array[i] < array[j]: array.insert(j, array.pop(i)) break return array
希尔排序
- 时间复杂度：O(n)
- 空间复杂度：O(n√n)
- 稳定性：不稳定
def shell_sort(array): gap = len(array) while gap > 1: gap = gap // 2 for i in range(gap, len(array)): for j in range(i % gap, i, gap): if array[i] < array[j]: array[i], array[j] = array[j], array[i] return array
简单选择排序
- 时间复杂度：O(n²)
- 空间复杂度：O(1)
- 稳定性：不稳定
def select_sort(array): for i in range(len(array)): x = i # min index for j in range(i, len(array)): if array[j] < array[x]: x = j array[i], array[x] = array[x], array[i] return array
堆排序
- 时间复杂度：O(nlog₂n)
- 空间复杂度：O(1)
- 稳定性：不稳定
def heap_sort(array): def heap_adjust(parent): child = 2 * parent + 1 # left child while child < len(heap): if child + 1 < len(heap): if heap[child + 1] > heap[child]: child += 1 # right child if heap[parent] >= heap[child]: break heap[parent], heap[child] = \ heap[child], heap[parent] parent, child = child, 2 * child + 1 heap, array = array.copy(), [] for i in range(len(heap) // 2, -1, -1): heap_adjust(i) while len(heap) != 0: heap[0], heap[-1] = heap[-1], heap[0] array.insert(0, heap.pop()) heap_adjust(0) return array
冒泡排序
- 时间复杂度：O(n²)
- 空间复杂度：O(1)
- 稳定性：稳定
def bubble_sort(array): for i in range(len(array)): for j in range(i, len(array)): if array[i] > array[j]: array[i], array[j] = array[j], array[i] return array
快速排序
- 时间复杂度：O(nlog₂n)
- 空间复杂度：O(nlog₂n)
- 稳定性：不稳定
def quick_sort(array): def recursive(begin, end): if begin > end: return l, r = begin, end pivot = array[l] while l < r: while l < r and array[r] > pivot: r -= 1 while l < r and array[l] <= pivot: l += 1 array[l], array[r] = array[r], array[l] array[l], array[begin] = pivot, array[l] recursive(begin, l - 1) recursive(r + 1, end) recursive(0, len(array) - 1) return array
归并排序
- 时间复杂度：O(nlog₂n)
- 空间复杂度：O(1)
- 稳定性：稳定
def merge_sort(array): def merge_arr(arr_l, arr_r): array = [] while len(arr_l) and len(arr_r): if arr_l[0] <= arr_r[0]: array.append(arr_l.pop(0)) elif arr_l[0] > arr_r[0]: array.append(arr_r.pop(0)) if len(arr_l) != 0: array += arr_l elif len(arr_r) != 0: array += arr_r return array def recursive(array): if len(array) == 1: return array mid = len(array) // 2 arr_l = recursive(array[:mid]) arr_r = recursive(array[mid:]) return merge_arr(arr_l, arr_r) return recursive(array)
基数排序
- 时间复杂度：O(d(r+n))
- 空间复杂度：O(rd+n)
- 稳定性：稳定
def radix_sort(array): bucket, digit = [[]], 0 while len(bucket[0]) != len(array): bucket = [[], [], [], [], [], [], [], [], [], []] for i in range(len(array)): num = (array[i] // 10 ** digit) % 10 bucket[num].append(array[i]) array.clear() for i in range(len(bucket)): array += bucket[i] digit += 1 return array
速度比较
from random import random from json import dumps, loads # 生成随机数文件 def dump_random_array(file='numbers.json', size=10 ** 4): fo = open(file, 'w', 1024) numlst = list() for i in range(size): numlst.append(int(random() * 10 ** 10)) fo.write(dumps(numlst)) fo.close() # 加载随机数列表 def load_random_array(file='numbers.json'): fo = open(file, 'r', 1024) try: numlst = fo.read() finally: fo.close() return loads(numlst)
from _datetime import datetime # 显示函数执行时间 def exectime(func): def inner(*args, **kwargs): begin = datetime.now() result = func(*args, **kwargs) end = datetime.now() inter = end - begin print('E-time:{0}.{1}'.format( inter.seconds, inter.microseconds )) return result return inner
如果数据量特别大，采用分治算法的快速排序和归并排序，可能会出现递归层次超出限制的错误。
解决办法：导入 sys 模块（import sys），设置最大递归次数（sys.setrecursionlimit(10 ** 8)）。
@exectime def bubble_sort(array): for i in range(len(array)): for j in range(i, len(array)): if array[i] > array[j]: array[i], array[j] = array[j], array[i] return array array = load_random_array() print(bubble_sort(array) == sorted(array))
↑ 示例：测试直接插入排序算法的运行时间，@exectime 为执行时间装饰器。
算法执行时间
算法速度比较
