说到算法怎么可以少了排序呢~
# 以上均属性个人理解 若有错误 烦请提出 !
# 冒泡排序
# 一般冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)
# 每一次循环都把最大的一个数往右浮
# 如果是进行排行榜取前几的榜单业务,用冒泡的话时间复杂度为O(n)
def BubbleSort(val):
for i in range(len(val)):
for j in range(len(val)-i-1):
if val[j] > val[j+1]:
val[j],val[j+1] = val[j+1],val[j]
return val
# 选择排序
# 个人感觉跟冒泡排序 没差太多 就是在中间设置了个最小值的变量
# 每一次都会找到最小值 并把最小值往左移
# 时间复杂度一样为O(n^2)
def SelectSort(val):
for i in range(len(val)):
minloc = i
for j in range(i+1,len(val)):
if val[j] < val[minloc]:
val[j],val[minloc] = val[minloc],val[j]
return val
# 插入排序
# 依次取出的数跟前几个数相比 把它放在正确位置。列表i前面的位置是有序的
# 时间复杂度为O(n^2)
def InsertSort(val):
for i in range(len(val)):
temp = val[i]
j = i - 1
while j >=0 and val[j] > temp:
val[j+1] = val[j]
j = j - 1
val[j+1] = temp
return val
# 快速排序
# 暴力的不断拆分成左右,然后进行对比排序
# 在左右列表合并前都是有序的 然后进行合并
# 时间复杂度为O(nlogn)
def Partition(val,left,right):
temp = val[left]
while left < right:
while left < right and val[right] >= temp:
right = right - 1
val[left] = val[right]
while left < right and val[left] <= temp:
left = left + 1
val[right] = val[left]
val[left] = temp
return left
def _QuickSort(val,left,right):
if left < right:
mid = Partition(val,left,right)
_QuickSort(val,left,mid-1)
_QuickSort(val,mid+1,right)
def QuickSort(val):
_QuickSort(val,0,len(val))
return val
# 快排二
def quickSort(val,left,right):
if left < right:
temp = val[right]
mid =left-1
for j in range(left,right):
if val[j] <= temp:
# 如果val[j]<=temp 那么说明j是小的可以左移
mid+=1
val[mid],val[j] = val[j],val[mid]
# 说明j 比最右边大 和右调换位置 下次循环为temp
val[mid+1],val[right] = val[right],val[mid+1]
mid = mid+1
quickSort(val,left,mid-1)
quickSort(val,mid+1,right)
return val
val = [11,32,22,55,67,2,30,44,78,98]
res = quickSort(val,0,len(val)-1)
print(res)
# 归并排序
# 个人的感觉就是归并排序和快速排序的区别不大
# 好吧 归并的话需要再申请一个列表 添加排完序的列表
# 时间复杂度为 O(nlogn)
def MergeSort(val,left,right):
if left < right:
mid = (left + right)//2
MergeSort(val,left,mid)
MergeSort(val,mid+1,right)
return Merge(val,left,mid,right)
def Merge(val,left,mid,right):
i = left
j = right
temp = []
if left <right:
while i <= mid and j <=right:
if val[i] <val[j]:
temp.append(val[i])
i = i + 1
else:
temp.append(val[j])
j = j + 1
while i <= mid:
temp.append(val[i])
i = i + 1
while j <= right:
temp.append(val[j])
j = j + 1
val[left : right+1] = temp
return val