python常用代码总结-常见的排序算法的总结及python代码实现

冒泡排序

选择排序

直接插入排序

快速排序

堆排序

归并排序

希尔排序

总结

作业

一、冒泡排序

思路：n个数需要进行n-1趟排序，每一趟排序就是两个相邻的数组比较，交换位置。第i趟排序需要交换n-i-1次

代码：

#Author:Yueru Sun

def bubble_sort(data):

for i in range(0,len(data)-1):

for j in range(0,len(data)-i-1):

if data[j]>data[j+1]:

data[j],data[j+1]=data[j+1],data[j]

return data

print(bubble_sort([1,3,4,21,10]))

###################################################

#时间复杂度o(n*n)

优化的代码：（最好的情况：针对原来排序的序列本来就是有序的，时间复杂的变为0（n））

就是如果出现某一趟排序未交换位置，那么就可以直接break不进行下一趟排序了

def bubble_sort(data):

for i in range(0,len(data)-1):

flag=False#表示未交换

for j in range(0,len(data)-i-1):

if data[j]>data[j+1]:

data[j], data[j + 1] = data[j + 1], data[j]

flag=True

if flag=='False':

break

return data

print(bubble_sort([1,3,4,21,10]))

二、选择排序

原理：n个元素需要进行n-1趟排序，每一趟都会选出最小（大）的那个数组放到正确的位置，下一趟就遍历表中的剩下的元素，继续。。。

代码：

def select_sort(data):

for i in range(0,len(data)-1):

min_num=i#最小元素的下标，默认是每一趟的第一个数字

for j in range(i+1,len(data)):#每一趟需要在data[i+1]~data[len(data)-1]中找到最小（大）的那个数字的位置

if data[j]

min_num=j#把最小元素的下标修改未j

#for语句执行结束后就表示在这趟循环中找到了在data[i+1]~data[len(data)-1]中找到最小（大）的那个数字的位置

if min_num!=i:#如果最初假定的i不是

data[i],data[min_num]=data[min_num],data[i]

return data

print(select_sort([5,3,2,1,10]))

时间复杂度：o(n*n)

三、直接插入排序

原理：列表被分为有序区和无序区，默认最初的有序区是第一个元素。每次从无序区中选择一个元素，插入到有序区位空置，直到无序区变

代码：

def insert_sort(data):

for i in range(0,len(data)):

key=data[i]

j=i-1#有序序列的最后一个元素

while j>=0:#当有序序列不为空

if data[j]>key:

data[j+1]=data[j]#j之后的元素后移

data[j]=key#把key放到第j个位置

j=j-1#往前移动

return data

时间复杂度：o(n*n)

四、快速排序

原理：每一趟循环使得一个元素归位，同时列表被分成两部分，左边的都比归位元素小，右边的都比归位元素大

代码：

def quick_sort(data,left,right):

if left

#分割成两部分

mid=partion(data,left,right)

#递归实现

quick_sort(data,left,mid-1)

quick_sort(data,mid,right)

def partion(data,left,right):

temp=data[left]

while left

right-=1

data[left]=data[right]

while left=data[left]:

left-=1

data[right]=data[left]

data[left]=temp#或者写data[right]=temp,因为此时left和right相遇了，相遇的位置就是temp存放的位置

return left

平均时间复杂度：o(n*logn)

最坏的情况:o(n*n)

五、堆排序

原理：

建立堆

得到堆顶元素，为最大元素

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。

堆顶元素为第二大元素。

重复步骤3，直到堆变空。

可以参考：https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6129630.html

https://blog.csdn.net/sxhelijian/article/details/50295637

代码：

def heap_sort(data):

n=len(data)

for i in range(n//2-1,-1,-1):#建立堆,只需要调整堆中的父节点

sift(data,i,n-1)

for i in range(n-1,-1,-1):#从堆的最后一个元素开始调整

data[0],data[i]=data[i],data[0]

sift(data,0,i-1)

def sift(data,low,high):#low是需要调整的堆的堆顶序号，high是需要调整的堆的最后一个元素的序号

i=low

j=2*i+1

tmp=data[i]

while j<=high:

if j<=high and data[j]

j+=1

if tmp

data[i]=data[j]

i=j

j=2*i+1

else:

break

data[i]=tmp

时间复杂度：o(n*logn)

六、归并排序

原理：分治的思想。www.cnblogs.com/chengxiao/p/6194356.html

代码：

#归并

def merge(data,low,mid,high):

i=low

j=mid+1

ltmp=[]

while i

if data[i]

ltmp.append(data[i])

i+=1

else:

ltmp.append(data[j])

j+=1

while j<=mid:

ltmp.append(data[i])

i+=1

while j<=high:

ltmp.append(data[j])

j+=1

data[low:high+1]=ltmp

def mergesort(data,low,high):

if low

mid=(low+high)//2

mergesort(data,low,mid)

mergesort(data,mid+1,high)

merge(data,low,mid,high)

时间复杂度：O(nlogn)

空间复杂度：O(n)

七、希尔排序

原理：

希尔排序是一种分组插入排序算法。

首先取一个整数d1=n/2，将元素分为d1个组，每组相邻量元素之间距离为d1，在各组内进行直接插入排序；

取第二个整数d2=d1/2，重复上述分组排序过程，直到di=1，即所有元素在同一组内进行直接插入排序。

希尔排序的最后一趟就是直接插入排序

代码：

#希尔排序

def sheel_sort(data):

gap=len(data)//2

while gap>0:

for i in range(gap,len(data)):

key=data[i]

j=i-gap

while j>=0:

if key

data[j+gap]=data[j]

data[j + gap] = key

j-=gap

gap/=2

时间复杂度：时间复杂度： O((1+τ)n)

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