首页 > 编程语言 >Python实现希尔排序、快速排序、归并排序

Python实现希尔排序、快速排序、归并排序

时间:2023-01-12 22:26:13浏览次数:57  
标签:25 归并 Python alist high low 排序 94

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:

  1. 从数列中挑出一个元素,称为"基准"(pivot),
  2. 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。
  3. 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。

快速排序的分析

def quick_sort(alist, start, end):
    """快速排序"""

    # 递归的退出条件
    if start >= end:
        return

    # 设定起始元素为要寻找位置的基准元素
    mid = alist[start]

    # low为序列左边的由左向右移动的游标
    low = start

    # high为序列右边的由右向左移动的游标
    high = end

    while low < high:
        # 如果low与high未重合,high指向的元素不比基准元素小,则high向左移动
        while low < high and alist[high] >= mid:
            high -= 1
        # 将high指向的元素放到low的位置上
        alist[low] = alist[high]

        # 如果low与high未重合,low指向的元素比基准元素小,则low向右移动
        while low < high and alist[low] < mid:
            low += 1
        # 将low指向的元素放到high的位置上
        alist[high] = alist[low]

    # 退出循环后,low与high重合,此时所指位置为基准元素的正确位置
    # 将基准元素放到该位置
    alist[low] = mid

    # 对基准元素左边的子序列进行快速排序
    quick_sort(alist, start, low-1)

    # 对基准元素右边的子序列进行快速排序
    quick_sort(alist, low+1, end)


alist = [54,26,93,17,77,31,44,55,20]
quick_sort(alist,0,len(alist)-1)
print(alist)

时间复杂度

  • 最优时间复杂度:O(n\(log_n\))
  • 最坏时间复杂度:O(\(n^2\))
  • 稳定性:不稳定

从一开始快速排序平均需要花费O(n log n)时间的描述并不明显。但是不难观察到的是分区运算,数组的元素都会在每次循环中走访过一次,使用O(n)的时间。在使用结合(concatenation)的版本中,这项运算也是O(n)。

在最好的情况,每次我们运行一次分区,我们会把一个数列分为两个几近相等的片段。这个意思就是每次递归调用处理一半大小的数列。因此,在到达大小为一的数列前,我们只要作log n次嵌套的调用。这个意思就是调用树的深度是O(log n)。但是在同一层次结构的两个程序调用中,不会处理到原来数列的相同部分;因此,程序调用的每一层次结构总共全部仅需要O(n)的时间(每个调用有某些共同的额外耗费,但是因为在每一层次结构仅仅只有O(n)个调用,这些被归纳在O(n)系数中)。结果是这个算法仅需使用O(n log n)时间。

快速排序演示

希尔排序

希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序,是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。该方法因DL.Shell于1959年提出而得名。 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序;随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止。

希尔排序过程

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。

例如,假设有这样一组数[ 13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10 ],如果我们以步长为5开始进行排序,我们可以通过将这列表放在有5列的表中来更好地描述算法,这样他们就应该看起来是这样(竖着的元素是步长组成):

13 14 94 33 82
25 59 94 65 23
45 27 73 25 39
10

然后我们对每列进行排序:

10 14 73 25 23
13 27 94 33 39
25 59 94 65 82
45

将上述四行数字,依序接在一起时我们得到:[ 10 14 73 25 23 13 27 94 33 39 25 59 94 65 82 45 ]。这时10已经移至正确位置了,然后再以3为步长进行排序:

10 14 73
25 23 13
27 94 33
39 25 59
94 65 82
45

排序之后变为:

10 14 13
25 23 33
27 25 59
39 65 73
45 94 82
94

最后以1步长进行排序(此时就是简单的插入排序了)

希尔排序的分析

def shell_sort(alist):
    n = len(alist)
    # 初始步长
    gap = n / 2
    while gap > 0:
        # 按步长进行插入排序
        for i in range(gap, n):
            j = i
            # 插入排序
            while j>=gap and alist[j-gap] > alist[j]:
                alist[j-gap], alist[j] = alist[j], alist[j-gap]
                j -= gap
        # 得到新的步长
        gap = gap / 2

alist = [54,26,93,17,77,31,44,55,20]
shell_sort(alist)
print(alist)

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(\(n^2\))
  • 稳定想:不稳定

希尔排序演示

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。

归并排序的分析

def merge_sort(alist):
    if len(alist) <= 1:
        return alist
    # 二分分解
    num = len(alist)/2
    left = merge_sort(alist[:num])
    right = merge_sort(alist[num:])
    # 合并
    return merge(left,right)

def merge(left, right):
    '''合并操作,将两个有序数组left[]和right[]合并成一个大的有序数组'''
    #left与right的下标指针
    l, r = 0, 0
    result = []
    while l<len(left) and r<len(right):
        if left[l] < right[r]:
            result.append(left[l])
            l += 1
        else:
            result.append(right[r])
            r += 1
    result += left[l:]
    result += right[r:]
    return result

alist = [54,26,93,17,77,31,44,55,20]
sorted_alist = mergeSort(alist)
print(sorted_alist)

时间复杂度

  • 最优时间复杂度:O(n\(log_n\))
  • 最坏时间复杂度:O(n\(log_n\))
  • 稳定性:稳定

常见排序算法效率比较

标签:25,归并,Python,alist,high,low,排序,94
From: https://www.cnblogs.com/thankcat/p/17048088.html

相关文章

  • 【Python】批量创建/读取变量
    目录​​简介​​​​问题场景​​​​解决​​​​结语​​简介Hello!非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出~ ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称:海轰标签:程序猿|C++......
  • python 远端url转成文本对象上传AWS
    上传文件到AWS及其他资源池defupload_initial_avatar(recruiter,image_object):try:file_path=recruiter.avatar_dir_path(image_object.name.split(......
  • Ubuntu使用源码安装Python3方法及步骤
    之前使用CentOS安装Python3基本上按照步骤就可以,但Ubuntu上安装Python3还是有挺多问题。本文主要总结介绍一下Ubuntu使用源码安装Python3方法及步骤。原文地址:Ubuntu使用......
  • elasticsearch实现简单的脚本排序(script sort)
    目录1、背景2、分析3、构建数据3.1mapping3.2插入数据4、实现4.1根据省升序排序4.1.1dsl4.1.2运行结果4.2湖北省排第一4.2.1dsl4.2.2运行结果4.3湖北省排第一,其余......
  • Python八荣八耻
    以动手实践为荣,以只看不练为耻。 以打印日志为荣,以单步跟踪为耻。 以空白分隔为荣,以制表分隔为耻。 以单元测试为荣,以手工测试为耻。 以代码重用为荣,以复制粘贴为......
  • python删除目录下指定格式的所有文件
    python3.9的环境:#encoding:UTF-8importosfrompathlibimportPath#删除指定文件夹中所有的指定类型的文件或者指定文件p=Path(r'D:\360CC\images')#这里不得不感慨,P......
  • python删除目录及其子目录的所有文件
    python3.9的环境:importosimportsysimportshutilfrompathlibimportPathdefdel_file(filepath):del_list=os.listdir(filepath)forfindel_list:f......
  • python | base64隐写
    python|base64隐写闲得无聊写了一个base64隐写库。叫b64steg安装直接pipinstallb64steg即可。项目地址:https://github.com/Mz1z/b64steg......
  • python opencv遍历图像数据集是否存在错误
    python3.9的环境,opencv3.4:平时在准备图像数据集是,有可能其中有个别图像错误引起在深度学习训练到一半时报错,所有先检查一下数据集中的图像是否有错误图像:importosimportc......
  • python opencv通过读取图像数据列表文件来检查图像数据是否存在错误
    python3.9环境,opencv3.4:平时在准备深度学习数据集时,会有图像和对应的图像列表文件,可以使用opencv通过列表文件来读取图像,看是否存在错误数据:使用python脚本来检查数据:impor......