排序算法

排序算法

1谦絮、冒泡排序:


def Paosort(A):#冒泡排序
    # 時(shí)間復(fù)雜度為o(n)正序 ---o(n*n) 倒序 ,優(yōu)點(diǎn):簡單、穩(wěn)定 但時(shí)間復(fù)雜度差
    for i in range(len(A)-1,-1,-1):
        flag=0
        for j in range(i):
            if A[j]>A[j+1]:
                A[j],A[j+1]=A[j+1],A[j]
                flag=1
        if flag==0: #作用為判斷后續(xù)數(shù)據(jù)是否已有序懂酱,若有則退出
            break
    return A

2撇他、插入排序

def Insertsort(A):#插入排序
    # 時(shí)間復(fù)雜度與冒泡相同
    for i in range(1,len(A)):
        temp=A[i] #摸一張牌,然后與現(xiàn)有的牌進(jìn)行比較
        while(i>0 and temp<A[i-1]):
            A[i]=A[i-1] #交換次數(shù)較少
            i-=1
        A[i]=temp
    return A

3茄猫、希爾排序

def ShellSort(A, k):
    # 原始的希爾排序,改變k值(k=1時(shí))可以轉(zhuǎn)化為插入排序
    # 可以通過增加增量序列,來改善希爾序列的復(fù)雜度
    D = int(len(A) / k)
    while (D > 0):
        for i in range(D, len(A)):
            temp = A[i]
            j = i
            while (j >= D and temp < A[j - D]):
                A[j] = A[j - D]
                j -= D
            A[j] = temp
        D = int(D / 2)
    return A

4困肩、堆排序

lass minHeap(object): #最小堆

    def __init__(self):
        self.items=[0]  #設(shè)定哨兵
        self.currentSize=0

    def insert(self,item): #插入

        self.items.append(item)
        self.currentSize+=1
        self.percut()
    def percut(self): #堆的自我調(diào)整
        i = self.currentSize
        while i // 2 > 0:
            if self.items[i] < self.items[i // 2]:
                self.items[i], self.items[i // 2] = self.items[i // 2], self.items[i]
            i = i // 2

    def listToHeap(self,nums):
        for num in nums:
            self.insert(num)

    def getMin(self):
        return self.items[1]

    def delMin(self):

        if self.currentSize==0:
            return False
        temp = self.items[1]
        if self.currentSize==1:
            self.items.pop()
            return temp
        self.items[1]=self.items.pop()
        self.currentSize = self.currentSize - 1
        i=1
        while(i*2<=self.currentSize):
            minnum=self.permin(i)
            if self.items[i]>self.items[minnum]:
                self.items[i],self.items[minnum]=self.items[minnum],self.items[i]
            i=i*2
        return temp
    def permin(self,i):
        if i*2+1>self.currentSize:
            return i*2
        elif self.items[i*2]<self.items[i*2+1]:
            return i*2
        else:
            return i*2+1
    def pintHeap(self):
        print(H.items[1:])

def HeapSort(A): # 時(shí)間復(fù)雜度 O(NlogN)
    H=minHeap()  # O(n) ,
    H.listToHeap(A) #建立最小堆
    for i in range(len(A)):
       A[i]= H.delMin()
    return A



### 采用最大堆進(jìn)行排序 ###
def Heap_sort(A): #采用最大堆進(jìn)行排序划纽,使用較多

    for i in range(len(A)-1,-1,-1):
        buildHeap(A, i)
        A[i],A[0]=A[0],A[i]


def buildHeap(A,N):

    for i in range(N//2,-1,-1):
        perdown(A,i,N)
        
def perdown(A,i,k):
    
    ''' 從最后一個(gè)帶葉節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行堆化
        i 代表為當(dāng)前堆的頂點(diǎn),N代表當(dāng)前遍歷堆的最大數(shù)
    '''
   
    def findmax(i):
        if i*2+2>=k:
            return i*2
        elif A[i*2+1]>A[i*2+2]:
            return i*2+1
        else:
            return i*2+2
    while(i*2+1<k):
        if A[i] < A[findmax(i)]:
            A[i], A[findmax(i)] = A[findmax(i)], A[i]
        i=i*2+1

5锌畸、歸并排序

def Merge(A, B, C=[]):  # 合并兩個(gè)有序的子列
    # 時(shí)間復(fù)雜度O(n)
    i=j=0
    while (i < len(A) and j < len(B)):
        if A[i] > B[j]:
            C.append(B[j])
            j += 1
        else:
            C.append(A[i])
            i += 1
    while(i<len(A)):
        C.append(A[i])
        i+=1
    while(j<len(B)):
        C.append(B[j])
        j+=1
    return C

##遞歸排序##

def Mergesort(A):  # N為數(shù)組長度
    if len(A) <= 1:
        return A
    center = len(A) // 2
    left = Mergesort(A[:center])
    right = Mergesort(A[center:])
    return Msort(left, right)


def Msort(left, right):
    i, j = 0, 0
    result = []
    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i] > right[j]:
            result.append(right[j])
            j+=1
        else:
            result.append(left[i])
            i+=1
    result+=left[i:]
    result+=right[j:]
    return  result
排序算法比較
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