arraylist从大到小排序_经典排序方法的python实现和复杂度分析
1.冒泡排序:
冒泡排序算法的运作如下:
比较相邻的元素。如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个。
对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数。
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。
def bulle_sort(a):for i in range(0,len(a)-1): # 外层循环for j in range(0,len(a)-1-i): #每层循环所需要的操作if a[j]>a[j+1]: # 比较两个元素的大小a[j],a[j+1]=a[j+1],a[j] # 交换位置,便可得到当此循环的最大值,并放到最后
时间复杂度
最优时间复杂度:O(n) (表示遍历一次发现没有任何可以交换的元素,排序结束。)
最坏时间复杂度:O(n2)
稳定性:稳定
2.选择排序
选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。
def select_sort(a):for i in range(0,len(a)-1):for j in range(i+1,len(a)):if a[i]>a[j]:a[i],a[j] = a[j],a[i] # 找到最小的,然后进行交换
时间复杂度
最优时间复杂度:O(n2) # 因为每次都是进行完全遍历,不管是否先排好序
最坏时间复杂度:O(n2)
稳定性:不稳定(考虑升序每次选择最大的情况)
3.插入排序
插入排序(英语:Insertion Sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。插入排序在实现上,在从后向前扫描过程中,需要反复把已排序元素逐步向后挪位,为最新元素提供插入空间。
def insert_sort(a):for i in range(1,len(a)):for j in range(0,i): # 这里是从前面插入,当然,这里也可以从后面插入,只需要把j从大到小,后面的if条件也相反就可以if a[j]>a[i]:a[j],a[i] = a[i],a[j] # 将元素插入到前面排好序的数据中
时间复杂度:
最优时间复杂度:O(n) (升序排列,序列已经处于升序状态)
最坏时间复杂度:O(n2)
稳定性:稳定
4.快速排序
快速排序(英语:Quicksort),又称划分交换排序(partition-exchange sort),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。
步骤为:
从数列中挑出一个元素,称为"基准"(pivot),
重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区结束之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作。
递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去,但是这个算法总会结束,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
def quick_sort(a,start=0,end=len(a)-1):#设置基准# start = 0# end = len(a)-1if start>end:returncur = a[start] # 设置判定基准while start
时间复杂度
最优时间复杂度:O(nlogn)
最坏时间复杂度:O(n2)
稳定性:不稳定
5.希尔排序
希尔排序的基本思想是:将数组列在一个表中并对列分别进行插入排序,重复这过程,不过每次用更长的列(步长更长了,列数更少了)来进行。最后整个表就只有一列了。将数组转换至表是为了更好地理解这算法,算法本身还是使用数组进行排序。
def shell_sort(a):# 设定插入的长度n = len(a)length = n//2# 进入循环体while length>0:for i in range(length,n):j = iwhile j>length and a[j-length]>a[j]: # 相当于进行列排序a[j-length],a[j] = a[j],a[j-length]j -= length# 更新步长length = length//2
时间复杂度
最优时间复杂度:根据步长序列的不同而不同
最坏时间复杂度:O(n2)
稳定想:不稳定
6.归并排序
归并排序是采用分治法的一个非常典型的应用。归并排序的思想就是先递归分解数组,再合并数组。
将数组分解最小之后,然后合并两个有序数组,基本思路是比较两个数组的最前面的数,谁小就先取谁,取了后相应的指针就往后移一位。然后再比较,直至一个数组为空,最后把另一个数组的剩余部分复制过来即可。
def merge_sort(a):# 设置递归的终止条件if len(a)<=1:return a# 拆开n = len(a)//2left = merge_sotr(a[0:n])right = merge_sort(a[n:])# 进行合并return merge(left,right)def merge(left,right):cur_left = 0cur_right = 0result = []# 将排序好的两个列表进行合并排序:while cur_left
时间复杂度
最优时间复杂度:O(nlogn)
最坏时间复杂度:O(nlogn)
稳定性:稳定
常见排序算法效率比较
arraylist从大到小排序_经典排序方法的python实现和复杂度分析相关推荐
- js排序的时间复杂度_经典排序方法的python实现和复杂度分析
1.冒泡排序: 冒泡排序算法的运作如下: 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步做完后,最后的元素会是最大的数 ...
- python经典排序_经典排序 python实现
稳定的排序算法:冒泡排序.插入排序.归并排序和基数排序.不是稳定的排序算法:选择排序.快速排序.希尔排序.堆排序. 冒泡 defbobble(arr): length=len(arr)for i in ...
- 求出千位数上的数加百位数上的数等于十位数上的数加个位数上的数的个数cnt,再把所有满足条件的四位数依次存入数组b中,然后对数组b中的四位数按从大到小的顺序进行排序。
已知数据文件IN13.DAT中存有300个四位数,并已调用读函数readDat()把这些数存入数组a中,请编制一个函数jsValue(),其功能是:求出千位数上的数加百位数上的数等于十位数上的数加个位 ...
- arraylist从大到小排序_初学Python最简易入门之十四排序算法10对字典排序
当用sorted()函数对字典临时排序的时候,默认是对字典键名从小到大排序,排序的结果以列表的形式输出.如图14-10-1所示实例14-10-1用sorted()对棋类字典排序.pyw,程序执行结果见 ...
- python选择排序从大到小_经典排序算法和Python详解之(一)选择排序和二元选择排序...
本文源自微信公众号[Python编程和深度学习]原文链接:经典排序算法和Python详解之(一)选择排序和二元选择排序,欢迎扫码关注鸭! 扫它!扫它!扫它 排序算法是<数据结构与算法>中最 ...
- arraylist从大到小排序_程序猿面试宝典:你该知道的数组排序算法
通常情况下,我们对数组的操作远远不止遍历判断大小或者判断奇偶数这么简单.比如,当我们需要求一个数组中所有元素的平均值时,操作很简单,只需要去遍历这个数组,并将其内部所有元素中存储的内容进行求和,最后用 ...
- arraylist从大到小排序_为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?
1. 插入排序和冒泡排序的时间复杂度 插入排序和冒泡排序的时间复杂度相同,都是 O(n2),在实际的软件开发里,为什么我们更倾向于使用插入排序算法而不是冒泡排序算法呢? 2. 先看一下排序算法的几个概 ...
- arraylist从大到小排序_JAVA零基础入门课程笔记----数组排序
一.什么是数组 * 数组是一个变量,存储相同数据类型的一组数据: * 声明一个变量就是在内存空间划出一块合适的空间 * 声明一个数组就是在内存空间划出一串连续的空间 二.数组的基本要素 标识符:数组的 ...
- python遍历数组冒泡排序_经典排序算法(冒泡排序,选择排序,插入排序,快速排序,堆排序)python实现...
最近在复习经典排序算法,自己用python也实现了一下,这里不会涉及到原理(因为网上方法已经很详细啦),就把函数贴上来,可以让大家自己试着运行下,再结合别处的原理也可以更好地理解它们的实现. 如果有错 ...
最新文章
- 英特尔新任 CEO 的“开挂”人生
- BIND9配置文件详解模板
- C++ 中的引用 和指针的区别
- Android系统中的进程管理:内存的回收
- 中国大学MOOC 编译原理 第6讲测验
- 二分法查找c语言程序_C语言的那些经典程序 第十四期
- U-Net中的skip connection
- 计算机网络原理html,计算机网络原理与应用html..ppt
- 工作那些事儿(8)- 废旧立新
- java生成验证码图片
- python相册特效模块_PIL包中Image模块的convert()函数的具体使用
- Vue.js 2.0 和 React、Augular等其他框架的全方位对比
- 让木桶没有短板,FISCO BCOS全面推进并行化改造
- 生成N位的数字英文随机混合的字符串
- 电脑运行卡或软件卡死无响应,怎么办?
- 2021最新 python爬取12306列车信息自动抢票并自动识别验证码(三)购票篇
- Excel开发帮助文档查看方法
- 互联网老兵谈中国早期黑客的历史(转载)
- 为什么极品飞车服务器维修,极品飞车:无极限赛车无法连接服务器是什么原因...
- Jenkins搭建前后端分离项目流水线实战