主页 > 知识库 > python实现经典排序算法的示例代码

python实现经典排序算法的示例代码

热门标签:硅谷的囚徒呼叫中心 百度AI接口 客户服务 Win7旗舰版 企业做大做强 语音系统 呼叫中心市场需求 电话运营中心

以下排序算法最终结果都默认为升序排列,实现简单,没有考虑特殊情况,实现仅表达了算法的基本思想。

冒泡排序

内层循环中相邻的元素被依次比较,内层循环第一次结束后会将最大的元素移到序列最右边,第二次结束后会将次大的元素移到最大元素的左边,每次内层循环结束都会将一个元素排好序。

def bubble_sort(arr):
  length = len(arr)
  for i in range(length):
    for j in range(length - i - 1):
      if arr[j] > arr[j + 1]:
        arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
  return arr

选择排序

每次内层循环都会得到一个当前最小的元素,并将其放到合适的位置。内层循环第一次结束后会将最小的元素交换到序列首位,第二次结束后会将第二小的元素交换到序列第二位,每次内层循环结束后都会将一个元素放在正确的顺序位置。

def selection_sort(arr):
  length = len(arr)
  for i in range(length):
    min_index = i
    for j in range(i + 1, length):
      if arr[j]  arr[min_index]:
        min_index = j
    arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]
  return arr

插入排序

类比玩扑克牌时理牌的思想,从第一个元素开始,假设它是已经排好序的。然后开始处理第二个元素,如果比第一个元素小,则将其放到第一个元素左边,否则放在其右边,那么现在前两个元素以及排好序了,之后再依次处理剩余的元素。

def insertion_sort(arr):
  length = len(arr)
  for i in range(1, length):
    pre = i - 1
    current_value = arr[i]
    while pre >= 0 and arr[pre] > current_value:
      arr[pre + 1] = arr[pre]
      pre -= 1
    arr[pre+1] = current_value
  return arr

希尔排序

希尔排序就是将插入排序的改进版本。插入排序中每次逐步比较元素,而希尔排序中则是从一个较大的步数开始比较,最后减小到一步。

def shell_sort(arr):
  length = len(arr)
  gap = length // 2
  while gap > 0:
    for i in range(gap, length):
      pre = i - gap
      current_value = arr[i]
      while pre >= 0 and arr[pre] > current_value:
        arr[pre + gap] = arr[pre]
        pre -= gap
      arr[pre + gap] = current_value
    gap = gap // 2
  return arr

归并排序

先将序列前半部分排好序,再将序列后半部分排好序,之后再将这两部分合并得到最终的序列,具体实现为递归地将序列分为两部分,分别排序后再合并。

def merge(left, right):
  result = []
  while len(left) > 0 and len(right) > 0:
    if left[0]  right[0]:
      result.append(left.pop(0))
    else:
      result.append(right.pop(0))
  if len(left) > 0:
    result.extend(left[:])
  if len(right) > 0:
    result.extend(right[:])
  return result


def merge_sort(arr):
  if len(arr)  2:
    return arr
  middle = len(arr) // 2
  return merge(merge_sort(arr[:middle]), merge_sort(arr[middle:]))

快速排序

取一个元素,将比它小的元素都移到它左侧,将比它大的元素都移到它右侧,并递归地处理它左侧的序列和右侧的序列。

def partition(arr, left=None, right=None):
  pivot = left
  index = pivot + 1
  for i in range(index, right + 1):
    if arr[i]  arr[pivot]:
      arr[i], arr[index] = arr[index], arr[i]
      index += 1
  arr[pivot], arr[index - 1] = arr[index - 1], arr[pivot]
  return index - 1


def quick_sort(arr, left=None, right=None):
  left = 0 if left is None else left
  right = len(arr) - 1 if right is None else right
  if left  right:
    partition_index = partition(arr, left, right)
    quick_sort(arr, left, partition_index - 1)
    quick_sort(arr, partition_index + 1, right)
  return arr

堆排序

首先构建一个最大堆,最大堆的性质是父节点的值总是大于其左右子节点的值,那么此时根节点的值是最大的,则将其移到序列的最右边。之后将堆中当前最后一个叶节点移到根节点上,因为这可能会不符合最大堆的性质,所以会进行调整,将它与其左右子节点中最大的值进行交换,则相当于将叶节点向下移动,交换过后如果还是不符合性质,则继续进行交换,直到符合性质后,此时的根节点的值就是当前堆中的最大值,将其取出放入序列中正确的位置后继续上述流程处理剩下的节点。

global length2


def heapify(arr, i):
  left = 2 * i + 1
  right = 2 * i + 2
  largest = i
  if left  length2 and arr[left] > arr[largest]:
    largest = left
  if right  length2 and arr[right] > arr[largest]:
    largest = right
  if largest != i:
    arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i]
    heapify(arr, largest)


def build_max_heap(arr):
  for i in range(len(arr) // 2, -1, -1):
    heapify(arr, i)


def heap_sort(arr):
  global length2
  length2 = len(arr)
  build_max_heap(arr)
  for i in range(len(arr) - 1, 0, -1):
    arr[0], arr[i] = arr[i], arr[0]
    length2 -= 1
    heapify(arr, 0)
  return arr

计数排序

将序列中的元素按照其值放入相应的桶中,之后再按照桶的顺序取出即可,计数排序不需要比较操作。

def counting_sort(arr):
  max_value = max(arr)
  buckets = [0] * (max_value + 1)
  index = 0
  length = len(arr)
  for i in range(length):
    buckets[arr[i]] += 1
  for j in range(max_value + 1):
    while buckets[j] > 0:
      arr[index] = j
      index += 1
      buckets[j] -= 1
  return arr

桶排序

类别计数排序,构造很多桶,但每个桶中能放入值在特定范围内的元素,将序列中的元素按照要求放入各个桶中,再将每个桶中的元素进行排序,最后按照桶的顺序和各个桶中元素的顺序得到最终序列。

def bucket_sort(arr):
  bucket_size = 5
  max_value = max(arr)
  min_value = min(arr)
  bucket_num = (max_value - min_value) // bucket_size + 1
  buckets = {i: [] for i in range(bucket_num)}
  for i in range(len(arr)):
    buckets[(arr[i] - min_value) // bucket_size].append(arr[i])
  result = []
  for i in range(bucket_num):
    insertion_sort(buckets[i])
    result.extend(buckets[i])
  return result

基数排序

按照元素值的特定位进行排序,从低位到高位分别进行排序。

def radix_sort(arr):
  max_value = max(arr)
  max_digit = len(str(max_value))
  dev = 1
  mod = 10
  result = arr[:]
  for i in range(max_digit):
    buckets = {i: [] for i in range(mod)}
    for k in range(len(result)):
      key = (result[k] % mod) // dev
      buckets[key].append(result[k])
    result = []
    for j in range(mod):
      result.extend(buckets[j])
    dev *= 10
    mod *= 10
  return result

上述代码放在 这里

参考

  • https://www.cnblogs.com/onepixel/p/7674659.html
  • 算法导论
  • 菜鸟教程

到此这篇关于python实现经典排序算法的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关python 经典排序算法内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

您可能感兴趣的文章:
  • python冒泡排序算法的实现代码
  • python实现冒泡排序算法的两种方法
  • python 实现插入排序算法
  • python实现的各种排序算法代码
  • Python实现的直接插入排序算法示例
  • 基于python的七种经典排序算法(推荐)
  • 八大排序算法的Python实现
  • python 实现堆排序算法代码
  • python简单实现基数排序算法
  • Python编程中归并排序算法的实现步骤详解

标签:山西 崇左 安康 济南 海南 山西 喀什 长沙

巨人网络通讯声明:本文标题《python实现经典排序算法的示例代码》,本文关键词  ;如发现本文内容存在版权问题,烦请提供相关信息告之我们,我们将及时沟通与处理。本站内容系统采集于网络,涉及言论、版权与本站无关。
  • 相关文章
  • 收缩
    • 微信客服
    • 微信二维码
    • 电话咨询

    • 400-1100-266