整個排序算法分兩部分來總結,這篇總結第一部分一些相對簡單和常用的排序算法,包括 冒泡排序 、 選擇排序 、 插入排序 和 希爾排序 。
冒泡排序
冒泡排序應該是大家接觸的最早的排序方法了,理解起來也十分簡單。冒泡排序是一種簡單的排序算法。它重復地走訪過要排序的數列,一次比較兩個元素,如果它們的順序錯誤就把它們交換過來。走訪數列的工作是重復地進行直到沒有再需要交換,也就是說該數列已經排序完成。這個算法的名字由來是因為越小的元素會經由交換慢慢“浮”到數列的頂端。
算法描述
- 比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大,就交換它們兩個;
- 對每一對相鄰元素作同樣的工作,從開始第一對到結尾的最后一對,這樣在最后的元素應該會是最大的數;
- 針對所有的元素重復以上的步驟,除了最后一個;
- 重復步驟1~3,直到排序完成。
算法分析
最佳情況:T(n) = O(n)? ?最差情況:T(n) = O(n^2)? ?平均情況:T(n) = O(n^2)
#冒泡排序
def BubbleSort(self, arr):
if len(arr) == 0:
return arr
for i in range(0, len(arr)-1):
for j in range(0, len(arr)-i-1):
if arr[j+1] < arr[j]:
temp = arr[j+1]
arr[j+1] = arr[j]
arr[j] = temp
return arr
選擇排序
表現最穩定的排序算法之一,因為無論什么數據進去都是O(n2)的時間復雜度,所以用到它的時候,數據規模越小越好。唯一的好處可能就是不占用額外的內存空間了吧。理論上講,選擇排序可能也是平時排序一般人想到的最多的排序方法了吧。
選擇排序(Selection-sort)是一種簡單直觀的排序算法。它的工作原理: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,再從剩余未排序元素中繼續尋找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此類推,直到所有元素均排序完畢。
算法分析
最佳情況:T(n) = O(n2)??最差情況:T(n) = O(n^2)??平均情況:T(n) = O(n^2)
#選擇排序
def SelectionSort(self, arr):
if len(arr) == 0:
return arr
for i in range(0, len(arr)-1):
min_index = i
for j in range(i, len(arr)):
if arr[j] < arr[min_index]:
min_index = j
if min_index == i:
continue
else:
temp = arr[i]
arr[i] = arr[min_index]
arr[min_index] = temp
return arr
插入排序
插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一種簡單直觀的排序算法。它的工作原理是通過構建有序序列,對于未排序數據,在已排序序列中從后向前掃描,找到相應位置并插入。插入排序在實現上,通常采用in-place排序(即只需用到O(1)的額外空間的排序),因而在從后向前掃描過程中,需要反復把已排序元素逐步向后挪位,為最新元素提供插入空間。
算法描述
- 從第一個元素開始,該元素可以認為已經被排序;
- 取出下一個元素,在已經排序的元素序列中從后向前掃描;
- 如果該元素(已排序)大于新元素,將該元素移到下一位置;
- 重復步驟3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置;
- 將新元素插入到該位置后;
- 重復步驟2~5。
算法分析
最佳情況:T(n) = O(n)? ?最壞情況:T(n) = O(n^2)? ?平均情況:T(n) = O(n^2)
#插入排序
def InsertSort(self, arr):
if len(arr) == 0 or len(arr) == 1:
return arr
for i in range(1, len(arr)):
current = arr[i]
j = i
while j > 0 and arr[j-1] > current:
arr[j] = arr[j-1]
j -= 1
arr[j] = current
return arr
希爾排序
希爾排序是希爾(Donald Shell)于1959年提出的一種排序算法。希爾排序也是一種插入排序,它是簡單插入排序經過改進之后的一個更高效的版本,也稱為縮小增量排序,同時該算法是沖破O(n2)的第一批算法之一。它與插入排序的不同之處在于,它會優先比較距離較遠的元素。希爾排序又叫縮小增量排序。
希爾排序是把記錄按下表的一定增量分組,對每組使用直接插入排序算法排序;隨著增量逐漸減少,每組包含的關鍵詞越來越多,當增量減至1時,整個文件恰被分成一組,算法便終止。
算法過程的理解如下:
算法分析
最佳情況:T(n) = O(
)??最壞情況:T(n) = O(
)??平均情況:T(n) =O(
)
#希爾排序
def ShellSort(self, arr):
if len(arr) == 0:
return arr
increasement = len(arr)
while increasement > 1:
#每次縮小增量
increasement = increasement // 3 + 1
for i in range(0, increasement):
#在每個子序列中進行直接插入排序
for j in range(i + increasement, len(arr), increasement):
#相比于直接插入排序,這里增加一個比較,由于增量分組大部分都已有序,可降低復雜度,從而發揮增量分組的優勢
if arr[j] < arr[j - increasement]:
current = arr[j]
k = j
while k > 0 and arr[k - increasement] > current:
arr[k] = arr[k - increasement]
k -= increasement
arr[k] = current
return arr
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