顺序查找 冒泡 快排 等

1 顺序查找

　　全局索引查找  乱序列表适用       缺点就是列表所有元素都要遍历

def search(alist,item):
    find = False
    cur = 0  #遍历下标
    while cur < len(alist):  #确定循环次数用for 不确定的话用while
        if alist[cur] == item:
            find = True
            break
        else:
            cur += 1
    return find

alist = [1, 3, 5, 2, 7, 8]
print(search(alist,6))

　　有序列表的 有限次数索引查找      核心就是找到了后面的元素就不遍历了     提高了查找的效率

def search(alist,item):
    find = False
    cur = 0
    while cur < len(alist):
        if alist[cur] == item:
            find = True
            break
        elif item < alist[cur]:
            break
        else:
            cur += 1
    return find
alist = [10, 20, 33, 55, 77, 99, 110]
print(search(alist,7))

2 二分查找

 

有序列表对于我们的实现搜索是很有用的。在顺序查找中，当我们与第一个元素进行比较时，如果第一个元素不是我们要查找的，则最多还有 n-1 个元素需要进行比较。 二分查找则是从中间元素开始，而不是按顺序查找列表。 如果该元素是我们正在寻找的元素，我们就完成了查找。 如果它不是，我们可以使用列表的有序性质来消除剩余元素的一半。如果我们正在查找的元素大于中间元素，就可以消除中间元素以及比中间元素小的一半元素。如果该元素在列表中，肯定在大的那半部分。然后我们可以用大的半部分重复该过程，继续从中间元素开始，将其与我们正在寻找的内容进行比较。

二分查找  先定位到最中间的元素,奇数就是本身,
[left  .. .. ..  right]
def search(alist,item):
    left = 0   #下标
    right = len(alist)-1  #下标
    find = False #标识
    while left <= right:
        mid_index = (left+right)//2   #取中间值的索引
        if item == alist[mid_index]:
            find = True
            break
        else:
            if item > alist[mid_index]:  #往右比较
                left = mid_index + 1
            else:    #往左比较
                right = mid_index - 1
                left = left
    return find

alist = [10,12,22,33,44]
print(search(alist,12))

 

3 冒泡  

原理: 默认升序, 原始列表元素拿出来两两比较,大的往后走,直到最后      -- 最终排好序了

a = [8,3,5,7,6]
def sort(alist):
    length = len(alist)
    for j in range(0,length-1):


        for i in range(0,length-1-j):  #内层循环
            if alist[i] > alist[i+1]: #左>右  交换赋值
                alist[i],alist[i+1] = alist[i+1],alist[i]
sort(a)
print(a)

4 选择排序

原理 : 一次找到最大值,放到适当的位置    减少了数据交换次数  

a = [8,33,51,7,6]
def sort(alist):
    length = len(alist)
    for j in range(length-1,0,-1):  #[5, 4, 3, 2, 1]
        max_index = 0 # 最大值元素的下标
        for i in range(1,j+1):
            if alist[max_index] < alist[i]:
                max_index = i
        alist[max_index], alist[j] = alist[j], alist[max_index] #交换位置

sort(a)
print(a)

5 插入排序

#插入排序   红色是核心代码
a = [49,38,65,97,76,13,27]  #分2部分  49(表示有序列表)//...(乱序表每个元素一次插入到有序表里合适位置)

def sort(alist):
    length = len(alist) #长度
    for j in range(1,length):  #38,65,97,76,13,27
        i = j   # i就是无序列表中的第一个元素
        while i>0: #内层循环 要判断和交换数据
            if alist[i] < alist[i-1]:
                alist[i],alist[i-1] = alist[i-1],alist[i]
                i -= 1
            else:
                break
sort(a)
print(a)

6 希尔排序  缩小增量排序    用到了 - 间隔

希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本,该方法的基本思想是：先将整个待排元素序列分割成若干个子序列（由相隔某个“增量（gap）”的元素组成的）分别进行直接插入排序，然后依次缩减增量再进行排序，待整个序列中的元素基本有序（增量足够小）时，再对全体元素进行一次直接插入排序。因为直接插入排序在元素基本有序的情况下（接近最好情况），效率是很高的，因此希尔排序在时间效率比直接插入排序有较大提高

 

#希尔排序  gap 间隔   一种特殊的插入排序   是插入排序的时间复杂度1.3倍左右
a = [3,8,5,7,6,1,99]
def sort(alist):
    gap = len(alist) // 2
    while gap >= 1:  #不确定循环次数
        for j in range(gap, len(alist)):
            i = j   # i就是无序列表中的第一个元素
            while i>0:
                if alist[i] < alist[i-1]:  #[8,3]
                    alist[i],alist[i-gap] = alist[i-gap],alist[i]
                    i -= gap
                else:
                    break
        gap = gap//2  #增量 缩小
sort(a)
print(a)

 

7 快排  快速排序  Quicksort  是对冒泡排序的一种改进

原理 :  比mid小,放左边,  比mid大,放右边

基本思想：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。

#    [start/low   .. .. ..   end/high]
alist = [1,2,3,2,3,6,7,4,8,9,77,4,55]
def sort(alist,start,end):
    low = start
    high = end
    if low >= high:
        return
    mid = alist[low]  #列表中第一个元素 
    while low < high:
        while low < high:
            if alist[high] >= mid:
                high -= 1  #向左偏移

            else:
                alist[low] = alist[high]  #结束该侧循环
                break

        while low < high:
            if alist[low] < mid:
                low += 1  #向右偏移
            else:
                alist[high] = alist[low]
                break

    alist[low] = mid  #核心  中间值的存放
    sort(alist,start,low-1) # 在mid左侧列表中递归调用该函数  左边都是小的
    sort(alist,high+1,end) # mid右侧                      右边都是大的

sort(alist,0,len(alist)-1)
print(alist)

两个原理links:
https://blog.csdn.net/nrsc272420199/article/details/82587933
https://blog.csdn.net/qq_33404395/article/details/80358241

　8 归并

 

　- 归并排序采用分而治之的原理：

　　　　- 将一个序列从中间位置分成两个序列；

　　　　- 在将这两个子序列按照第一步继续二分下去；

　　　　- 直到所有子序列的长度都为1，也就是不可以再二分截止。这时候再两两合并成一个有序序列即可。

　　　　　　- 如何合并？

　　　　　　　　下图中的倒数第三行表示为第一次合并后的数据。其中一组数据为 4 8  ，  5 7。该两组数据合并方式为：每一小组数据中指定一个指针，指针指向每小组数据的第一个元素，
　　　　　　　　通过指针的偏移指定数据进行有序排列。排列情况如下：

　　　　　　1. p1指向4，p2指向5，p1和p2指向的元素4和5进行比较，较小的数据归并到一个新的列表中。经过比较p1指向的4会被添加到新的列表中，则p1向后偏移一位，指向了8，p2不变。

　　　　　　2.p1和p2指向的元素8，5继续比较，则p2指向的5较小，添加到新列表中，p2向后偏移一位，指向了7。

　　　　　　3.p1和p2指向的元素8，7继续比较，7添加到新列表中，p2偏移指向NULL，比较结束。

　　　　　　4.最后剩下的指针指向的数据（包含该指针指向数据后面所有的数据）直接添加到新列表中即可。

 

 

 

 

def merge_sort(alist):
    n = len(alist)
    #结束递归的条件
    if n <= 1:
        return alist
    #中间索引
    mid = n//2

    left_li = merge_sort(alist[:mid])
    right_li = merge_sort(alist[mid:])

    #指向左右表中第一个元素的指针
    left_pointer,right_pointer = 0,0
    #合并数据对应的列表：该表中存储的为排序后的数据
    result = []
    while left_pointer < len(left_li) and right_pointer < len(right_li):
        #比较最小集合中的元素，将最小元素添加到result列表中
        if left_li[left_pointer] < right_li[right_pointer]:
            result.append(left_li[left_pointer])
            left_pointer += 1
        else:
            result.append(right_li[right_pointer])
            right_pointer += 1
    #当左右表的某一个表的指针偏移到末尾的时候，比较大小结束，将另一张表中的数据（有序）添加到result中
    result += left_li[left_pointer:]
    result += right_li[right_pointer:]
    return result

alist = [3,8,5,7,6,0,12,66,22]
print(merge_sort(alist))