Python之算法基础

概念

算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法

时间复杂度与空间复杂度

时间复杂度

一个算法的优劣可以用时间复杂度与空间复杂度来衡量。

通常讨论算法的复杂度：1、问题规模相同　　2、机器配置相同

常用大O表示法表示时间复杂性，注意它是某一个算法的时间复杂性。

如何判断一个算法的时间复杂度

• 循环减半的过程>>> O(logn)
• 几次循环就是N的几次方的复杂度

常用的时间复杂度（按效率排序）

O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n2)<O(n2logn)<O(n3)

空间复杂度

• 用来评估算法内存占用大小的一个式子
• 算法快总要付出点代价的，利用"空间"来换取"时间"

列表查找

指定从一个列表的所有元素中，查找指定的元素

1、顺序查找（利用Python内置函数index，in操作，for循环机制都可实现）

2、二分查找（注：前提列表是有序的）

二分查找又称为半查找， 由上图定义low（最小数索引）high（最大数索引）mid（折半数索引）

需求：按照上图找到数字3

• 既然是二分，每一次循环问题规模相应的要减半。mid=（low + high） // 2

• 如果val(查找数) < mid，即在这个列表二分的左边，high = mid - 1

• 如果val(查找数) > mid，即反之，low = mid + 1

def bin_search(data_list, val):
    low = 0                         # 最小数下标
    high = len(data_list) - 1       # 最大数下标
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2     # 中间数下标
        if data_list[mid] == val:   # 如果中间数下标等于val, 返回
            return mid
        elif data_list[mid] > val:  # 如果val在中间数左边, 移动high下标
            high = mid - 1
        else:                       # 如果val在中间数右边, 移动low下标
            low = mid + 1
    return                          # val不存在, 返回None

ret = bin_search(list(range(1, 10)), 3)
print(ret)

冒泡排序

冒泡：因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端，故名。

利用相邻元素比较并进行位置的互换...

需求：一个打乱的列表，进行有效的排序

相邻两个值进行比较，将较大的值放在右侧，依次比较！（排序好的便不再比较）

def bubble_sort(li):
    for i in range(len(li) - 1):            # 无需在意最后一个数
        for j in range(len(li) - i - 1):    # 循环的躺数, 每一趟可以排出一个最大数
            if li[j] > li[j+1]:             # 如果当前数大于后面的数, 即调换位置
                li[j], li[j+1] = li[j+1], li[j]


li = list(range(10))
random.shuffle(li)  # 打乱列表
bubble_sort(li)
print(li)

def bubble_sort(li):
    for i in range(len(li) - 1):            # 无需在意最后一个数
        go = False                          # 设定一个标识
        for j in range(len(li) - i - 1):    # 循环的躺数, 每一趟可以排出一个最大数
            if li[j] > li[j+1]:             # 如果当前数大于后面的数, 即调换位置, 否则可能是有序的
                li[j], li[j+1] = li[j+1], li[j]
                go = True
        if not go:
            return


li = list(range(1000))
random.shuffle(li)  # 打乱列表
bubble_sort(li)
print(li)

选择排序

选择：

• 选择第一个值的索引赋值给特殊变量，然后循环其他索引并进行值的比较，如果循环的值 < 特殊变量对应的值，那么将当前值的索引放入变量中，继续向后比较
• 选择第二个值的索引赋值给特殊变量，...
• ...

def select_sort(li):
    for i in range(len(li) - 1):
        index = i                       # 选择一个数
        for j in range(i+1, len(li)):   # 与i+1之后的每一个数比较
            if li[j] < li[index]:       # 如果之后的每一个数小于标识代表的最小数
                index = j               # 一直在选择最小数
        li[i], li[index] = li[index], li[i]   # 改变位置


li = list(range(10))
random.shuffle(li)
select_sort(li)
print(li)

插入排序

插入：

• 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

import random


def insert_sort(li):
    for i in range(1, len(li)):   # 从下标1开始
        tmp = li[i]               # 拿出无序区第一个数
        j = i - 1                 # 有序区最大数的下标
        while j >= 0 and tmp < li[j]:  # 条件: 下标j要大于等于0 和 拿出的数小于有序区的最大数
            li[j+1] = li[j]            # 下标j对应的数要往后挪动一个位置
            j = j - 1                  # 有序区下一个元素继续比较
        li[j+1] = tmp  # tmp重新到自己该到的位置

li = list(range(100))
random.shuffle(li)
insert_sort(li)
print(li)

快速排序

import random


def insert_sort(li):
    for i in range(1, len(li)):   # 从下标1开始
        tmp = li[i]               # 拿出无序区第一个数
        j = i - 1                 # 有序区最大数的下标
        while j >= 0 and tmp < li[j]:  # 条件: 下标j要大于等于0 和 拿出的数小于有序区的最大数
            li[j+1] = li[j]            # 下标j对应的数要往后挪动一个位置
            j = j - 1                  # 留出一个位置给tmp
        li[j+1] = tmp  # tmp重新到自己该到的位置

li = list(range(100))
random.shuffle(li)
insert_sort(li)
print(li

快速：

• 取一个元素P（第一个元素），使元素P归位
• 列表被P分成俩部分，左边都比P小，右边都比P大
• 递归完成排序

# 降序排列

def quick_sort(li, left, right):
    if left < right:
        mid = partition(li, left, right)
        quick_sort(li, mid + 1, right)
        quick_sort(li, left, mid - 1)


def partition(li, left, right):
    tmp = li[left]           # 取出最左边的数
    while left < right:      # 如果 left 与 right 值相等 表示tmp找到正确下标
        while left < right and li[right] <= tmp:  # 和右边的数比较
            right -= 1
        li[left] = li[right]                        
        while left < right and li[left] >= tmp:   # 和左边的数比较
            left += 1
        li[right] = li[left]
    li[left or right] = tmp  # tmp到达指定位置       
    return left or right     # 返回tmp下标


data = list(range(10))
random.shuffle(data)
quick_sort(data, 0, len(data)-1)
print(data)

# 升序排列

def quick_sort(li, left, right):
    i = left
    j = right
    if i >= j:
        return li
    tmp = li[i]
    while i < j:
        while i < j and li[j] >= tmp:
            j -= 1
        li[i] = li[j]
        while i < j and li[i] <= tmp:
            i += 1
        li[j] = li[i]
    li[i] = tmp
    quick_sort(li, left, j-1)
    quick_sort(li, i+1, right)
    return li

data = list(range(10))
random.shuffle(data)
quick_sort(data, 0, len(data)-1)
print(data)

堆排序

前传：树与二叉树简介

• 树是一种数据结构          比如：目录结构

• 树是一种可以递归定义的数据结构

• 树是由n个节点组成的集合：
  如果n=0，那这是一棵空树；
  如果n>0，那存在1个节点作为树的根节点，其他节点可以分为m个集合，每个集合本身又是一棵树。

二叉树：度不超过2的树（节点最多有两个叉）

• 满二叉树
• 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

• 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

那么，堆有一定的规律，如果这个堆是这样的呢

堆排序过程：

1. 建立堆
2. 得到堆顶元素，为最大元素
3. 去掉堆顶，将堆最后一个元素放到堆顶，此时可通过一次调整重新使堆有序
4. 堆顶元素为第二大元素
5. 重复步骤3，直到堆变空

那么依托于这个过程，写一下代码

import random


def sift(data, low, high):
    """
    建堆
    :param data: 
    :param low: 
    :param high: 
    :return: 
    """
    i = low        # 堆的最高位置
    j = 2 * i + 1  # 找左孩子
    tmp = data[i]  # 最高位置对应数值
    while j <= high:  # 孩子是否存在于树内, 一直往下找
        if j+1 <= high and data[j] < data[j+1]:
            # 如果有右孩子并且右孩子比左孩子大
            j = j+1  # j指向右孩子
        if data[j] > tmp:
            # 如果孩子比父亲大
            data[i] = data[j]  # 孩子填充到父亲的空位
            i = j              # 孩子成为新父亲, 父亲成了孩子
            j = 2 * i + 1      # 到下一层的新孩子
        else:
            break
        data[i] = tmp          # 最高领导放到父亲位置


def heap_sort(data):
    n = len(data)  # 标识 data 的长度
    # 建立好堆
    for i in range(n//2-1, -1, -1):
        sift(data, i, n-1)
    # 出数
    for i in range(n-1, -1, -1):  # i指向堆的最后
        data[0], data[i] = data[i], data[0]  # 领导退休, ***民上位
        sift(data, 0, i-1)  # 调整出新领导


data = list(range(100))
random.shuffle(data)
heap_sort(data)
print(data)

归并排序，希尔排序

更新中...