#.1 选择排序
def select_sort(lists):
count=len(lists)
for i in range(0,count):
mini=i
for j in range(i+1,count):
if lists[mini]>lists[j]:
mini=j # mini 保存最小
#交换i 和mini 索引 所在的 元素 【当前i的 for循环中,只交换 一次 】
lists[mini],lists[i]=lists[i],lists[mini]
print('当前行为',i)
for i1 in lists:
print(i1)
return lists
if __name__=='__main__':
lists=[3,4,2,8,9,5,1]
print('before')
for i in lists:
print(i)
print('after')
for i in select_sort(lists):
print(i)
before 3 4 2 8 9 5 1 after 当前行为 0 1 4 2 8 9 5 3 当前行为 1 1 2 4 8 9 5 3 当前行为 2 1 2 3 8 9 5 4 当前行为 3 1 2 3 4 9 5 8 当前行为 4 1 2 3 4 5 9 8 当前行为 5 1 2 3 4 5 8 9 当前行为 6 1 2 3 4 5 8 9 1 2 3 4 5 8 9
# 冒泡排序
def bubble_sort(lists):
count=len(lists)
for i in range(0,count):
for j in range(i+1,count):
if lists[i]>lists[j]:
#【当前i的 for循环中,交换 多次 】
#交换i,j ;j 比i 小
lists[i],lists[j]=lists[j],lists[i]
print('当前行为',i)
for i1 in lists:
print(i1)
return lists
if __name__=='__main__':
lists=[3,4,2,8,9,5,1]
print('before')
for i in lists:
print(i)
print('after')
for i in bubble_sort(lists):
print(i)
before 3 4 2 8 9 5 1 after 当前行为 0 1 4 3 8 9 5 2 当前行为 1 1 2 4 8 9 5 3 当前行为 2 1 2 3 8 9 5 4 当前行为 3 1 2 3 4 9 8 5 当前行为 4 1 2 3 4 5 9 8 当前行为 5 1 2 3 4 5 8 9 当前行为 6 1 2 3 4 5 8 9 1 2 3 4 5 8 9
排序 选择排序(Selection sort) 是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完。 选择排序是不稳定的排序方法。 冒泡排序(Bubble Sort) 是一种计算解学领域的较简单的排序算法。 它重复地走访过要排序的元素列,依次比较两个相邻的元素,如果他们的顺序(如从大到小、首字母从A到Z)错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换,也就是说该元素已经排序完成。 这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端(升序或降序排列),就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样,故名“冒泡排序”。 冒泡排序的基本思想是将数组中的每个相邻元素进行两两比较,按照小元素在前(或大元素在前)的原则确定是否进行交换。这样每一轮执行之后,最大(或最小)的元素就会被交换到了最后一位。 完成一轮之后,我们可以再从头进行第二轮的比较,直到倒数第二位(因为最后一位已经是被排序好的了)时结束。这样一轮之后,第二大(或第二小)的元素就会被交换到了倒数第二位。同样的过程会依次进行,直到所有元素都被排列成预期的顺序为止。这个过程是不是很像是水中的起泡一个个冒起来的过程.。
区别: 主要在于交换方式: 冒泡法每次比较和移动 ,当前项j和第i项 ; 选择排序,for循环中,找出最小元素,交换一次,当前项j和第min项 。
总的来说,两种排序比较的次数是相同的 ; 但交换的次数,选择排序是更少的 。 但通常,选择排序更快一点 , 冒泡排序是每一次都可能要交换 ; 而选择排序是在比较时记下a[i]的位置 最后来交换 ;
所以他们的交换过程是不一样的 而查找的过程是一样的 。
#.4 归并排序
def merge(left,right):
i,j=0,0
result=[]
while i<len(left) and j<len(right):
if left[i]<=right[j]:
result.append(left[i])
i+=1
else:
result.append(right[j])
j+=1
result+=left[i:]
result+=right[j:]
return result
def merge_sort(lists):
if len(lists)<=1:
return lists
num=int(len(lists)/2)
left=merge_sort(lists[:num])
right=merge_sort(lists[num:])
return merge(left,right)
if __name__=='__main__':
lists=[3,4,2,8,9,5,1]
print('before')
for i in lists:
print(i)
print('after')
for i in merge_sort(lists):
print(i)
before 3 4 2 8 9 5 1 after 1 2 3 4 5 8 9
#.5 快排
def quick_sort(lists,left,right):
if left>=right:
return lists
key=lists[left]
low=left
high=right
while left<right:
while left<right and lists[right]>=key:
right-=1
lists[left]=lists[right]
while left<right and lists[left]<=key:
left+=1
lists[right]=lists[left]
lists[right]=key
quick_sort(lists,low,left-1)
quick_sort(lists,left+1,high)
return lists
if __name__=='__main__':
lists=[3,4,2,8,9,5,1]
print('before')
for i in lists:
print(i)
print('after')
for i in quick_sort(lists,0,len(lists)-1):
print(i)
before 3 4 2 8 9 5 1 after 1 2 3 4 5 8 9
#.7 堆排序
def adjust_heap(lists,i,size):
lchild=2*i+1
rchild=2*i+2
maxs=i
if i<size/2:
if lchild<size and lists[lchild]>lists[maxs]:
maxs=lchild
if rchild<size and lists[rchild]>lists[maxs]:
maxs=rchild
if maxs!=i:
lists[maxs],lists[i]=lists[i],lists[maxs]
adjust_heap(lists,maxs,size)
def build_heap(lists,size):
for i in range(0,int(size/2))[::-1]:
adjust_heap(lists,i,size)
def heap_sort(lists):
size=len(lists)
build_heap(lists,size)
for i in range(0,size)[::-1]:
lists[0],lists[i]=lists[i],lists[0]
adjust_heap(lists,0,i)
if __name__=='__main__':
lists=[3,4,2,8,9,5,1]
print('before')
for i in lists:
print(i)
print('after')
heap_sort(lists)
for i in lists:
print(i)
before 3 4 2 8 9 5 1 after 1 2 3 4 5 8 9
本社区仅针对特定人员开放
查看需注册登录并通过风险意识测评
5秒后跳转登录页面...
移动端课程