python实现八大排序算法(2)


Posted in Python onSeptember 14, 2017

本文接上一篇博客python实现的八大排序算法part1,将继续使用python实现八大排序算法中的剩余四个:快速排序、堆排序、归并排序、基数排序

5、快速排序

快速排序是通常被认为在同数量级(O(nlog2n))的排序方法中平均性能最好的。

算法思想:

已知一组无序数据a[1]、a[2]、……a[n],需将其按升序排列。首先任取数据a[x]作为基准。比较a[x]与其它数据并排序,使a[x]排在数据的第k位,并且使a[1]~a[k-1]中的每一个数据<a[x],a[k+1]~a[n]中的每一个数据>a[x],然后采用分治的策略分别对a[1]~a[k-1]和a[k+1]~a[n]两组数据进行快速排序。
优点:极快,数据移动少;
缺点:不稳定。

python代码实现:

def quick_sort(list):
  little = []
  pivotList = []
  large = []
  # 递归出口
  if len(list) <= 1:
    return list
  else:
    # 将第一个值做为基准
    pivot = list[0]
    for i in list:
      # 将比基准小的值放到less数列
      if i < pivot:
        little.append(i)
      # 将比基准大的值放到more数列
      elif i > pivot:
        large.append(i)
      # 将和基准相同的值保存在基准数列
      else:
        pivotList.append(i)
    # 对less数列和more数列继续进行快速排序
    little = quick_sort(little)
    large = quick_sort(large)
    return little + pivotList + large

下面这段代码出自《Python cookbook 第二版的三行实现python快速排序。

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
'''
file:python-8sort.py
date:9/1/17 9:03 AM
author:lockey
email:lockey@123.com
desc:python实现八大排序算法
'''
lst = [65,568,9,23,4,34,65,8,6,9]
def quick_sort(list):
  if len(list) <= 1:
    return list
  else:
    pivot = list[0]
    return quick_sort([x for x in list[1:] if x < pivot]) + \
        [pivot] + \
        quick_sort([x for x in list[1:] if x >= pivot])

运行测试结果截图:

python实现八大排序算法(2)

好吧,还有更精简的语法糖,一行完事:

quick_sort = lambda xs : ( (len(xs) <= 1 and [xs]) or [ quick_sort( [x for x in xs[1:] if x < xs[0]] ) + [xs[0]] + quick_sort( [x for x in xs[1:] if x >= xs[0]] ) ] )[0]

若初始序列按关键码有序或基本有序时,快排序反而蜕化为冒泡排序。为改进之,通常以“三者取中法”来选取基准记录,即将排序区间的两个端点与中点三个记录关键码居中的调整为支点记录。快速排序是一个不稳定的排序方法。

在改进算法中,我们将只对长度大于k的子序列递归调用快速排序,让原序列基本有序,然后再对整个基本有序序列用插入排序算法排序。实践证明,改进后的算法时间复杂度有所降低,且当k取值为 8 左右时,改进算法的性能最佳。

6、堆排序(Heap Sort)

堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进。

优点 : 效率高
缺点:不稳定

堆的定义下:具有n个元素的序列 (h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1) (i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项(大顶堆)。完全二 叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根,其它为左子树、右子树。

算法思想:

初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树,调整它们的存储序,使之成为一个 堆,这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推,直到只有两个节点的堆,并对 它们作交换,最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看,堆排序需要两个过程,一是建立堆,二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数,二是反复调用渗透函数实现排序的函数。

python代码实现:

# -*- coding: UTF-8 -*-
'''
Created on 2017年9月2日
Running environment:win7.x86_64 eclipse python3
@author: Lockey
'''
lst = [65,568,9,23,4,34,65,8,6,9]
def adjust_heap(lists, i, size):# 调整堆
  lchild = 2 * i + 1;rchild = 2 * i + 2
  max = i
  if i < size / 2:
    if lchild < size and lists[lchild] > lists[max]:
      max = lchild
    if rchild < size and lists[rchild] > lists[max]:
      max = rchild
    if max != i:
      lists[max], lists[i] = lists[i], lists[max]
      adjust_heap(lists, max, size)
def build_heap(lists, size):# 创建堆
  halfsize = int(size/2)
  for i in range(0, halfsize)[::-1]:
    adjust_heap(lists, i, size)
def heap_sort(lists):# 堆排序
  size = len(lists)
  build_heap(lists, size)
  for i in range(0, size)[::-1]:
    lists[0], lists[i] = lists[i], lists[0]
    adjust_heap(lists, 0, i)
    print(lists)

结果示例:

python实现八大排序算法(2)

7、归并排序

算法思想:

归并(Merge)排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。

归并过程为:比较a[i]和a[j]的大小,若a[i]≤a[j],则将第一个有序表中的元素a[i]复制到r[k]中,并令i和k分别加上1;否则将第二个有序表中的元素a[j]复制到r[k]中,并令j和k分别加上1,如此循环下去,直到其中一个有序表取完,然后再将另一个有序表中剩余的元素复制到r中从下标k到下标t的单元。归并排序的算法我们通常用递归实现,先把待排序区间[s,t]以中点二分,接着把左边子区间排序,再把右边子区间排序,最后把左区间和右区间用一次归并操作合并成有序的区间[s,t]。

# -*- coding: UTF-8 -*-
'''
Created on 2017年9月2日
Running environment:win7.x86_64 eclipse python3
@author: Lockey
'''
lst = [65,568,9,23,4,34,65,8,6,9]
def merge(left, right):
  i, j = 0, 0
  result = []
  while i < len(left) and j < len(right):
    if left[i] <= right[j]:
      result.append(left[i])
      i += 1
    else:
      result.append(right[j])
      j += 1
  result += left[i:]
  result += right[j:]
  print(result)
  return result
def merge_sort(lists):# 归并排序
  if len(lists) <= 1:
    return lists
  num = int(len(lists) / 2)
  left = merge_sort(lists[:num])
  right = merge_sort(lists[num:])
  return merge(left, right)

程序结果示例:

python实现八大排序算法(2)

8、桶排序/基数排序(Radix Sort)

优点:快,效率最好能达到O(1)
缺点:

1.首先是空间复杂度比较高,需要的额外开销大。排序有两个数组的空间开销,一个存放待排序数组,一个就是所谓的桶,比如待排序值是从0到m-1,那就需要m个桶,这个桶数组就要至少m个空间。

2.其次待排序的元素都要在一定的范围内等等。

算法思想:

是将阵列分到有限数量的桶子里。每个桶子再个别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递回方式继续使用桶排序进行排序)。桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果。当要被排序的阵列内的数值是均匀分配的时候,桶排序使用线性时间(Θ(n))。但桶排序并不是 比较排序,他不受到 O(n log n) 下限的影响。
简单来说,就是把数据分组,放在一个个的桶中,然后对每个桶里面的在进行排序。
例如要对大小为[1..1000]范围内的n个整数A[1..n]排序

首先,可以把桶大小设为10,这样就有100个桶了,具体而言,设集合B[1]存储[1..10]的整数,集合B[2]存储 (10..20]的整数,……集合B[i]存储( (i-1)*10, i*10]的整数,i = 1,2,..100。总共有 100个桶。

然后,对A[1..n]从头到尾扫描一遍,把每个A[i]放入对应的桶B[j]中。 再对这100个桶中每个桶里的数字排序,这时可用冒泡,选择,乃至快排,一般来说任 何排序法都可以。

最后,依次输出每个桶里面的数字,且每个桶中的数字从小到大输出,这 样就得到所有数字排好序的一个序列了。

假设有n个数字,有m个桶,如果数字是平均分布的,则每个桶里面平均有n/m个数字。如果

对每个桶中的数字采用快速排序,那么整个算法的复杂度是

O(n + m * n/m*log(n/m)) = O(n + nlogn - nlogm)

从上式看出,当m接近n的时候,桶排序复杂度接近O(n)

当然,以上复杂度的计算是基于输入的n个数字是平均分布这个假设的。这个假设是很强的 ,实际应用中效果并没有这么好。如果所有的数字都落在同一个桶中,那就退化成一般的排序了。

python代码实现:

# -*- coding: UTF-8 -*-
'''
Created on 2017年9月2日
Running environment:win7.x86_64 eclipse python3
@author: Lockey
'''
import math
lst = [65,56,9,23,84,34,8,6,9,54,11]
#因为列表数据范围在100以内,所以将使用十个桶来进行排序
def radix_sort(lists, radix=10):
  k = int(math.ceil(math.log(max(lists), radix)))
  bucket = [[] for i in range(radix)]
  for i in range(1, k+1):
    for j in lists:
      gg = int(j/(radix**(i-1))) % (radix**i)
      bucket[gg].append(j)
    del lists[:]
    for z in bucket:
      lists += z
      del z[:]
      print(lists)
  return lists

程序运行测试结果:

python实现八大排序算法(2)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
浅谈Python中数据解析
May 05 Python
Python socket套接字实现C/S模式远程命令执行功能案例
Jul 06 Python
python微信公众号之关注公众号自动回复
Oct 25 Python
Python多进程fork()函数详解
Feb 22 Python
python3使用print打印带颜色的字符串代码实例
Aug 22 Python
python数据化运营的重要意义
Nov 25 Python
简单了解django文件下载方式
Feb 10 Python
浅谈matplotlib.pyplot与axes的关系
Mar 06 Python
python 两个一样的字符串用==结果为false问题的解决
Mar 12 Python
Python多线程:主线程等待所有子线程结束代码
Apr 25 Python
Tensorflow中k.gradients()和tf.stop_gradient()用法说明
Jun 10 Python
Python读取图像并显示灰度图的实现
Dec 01 Python
Python3.4编程实现简单抓取爬虫功能示例
Sep 14 #Python
python实现八大排序算法(1)
Sep 14 #Python
python实现简单聊天应用 python群聊和点对点均实现
Sep 14 #Python
Python实现购物系统(示例讲解)
Sep 13 #Python
python模块之sys模块和序列化模块(实例讲解)
Sep 13 #Python
python模块之time模块(实例讲解)
Sep 13 #Python
python difflib模块示例讲解
Sep 13 #Python
You might like
PHP.MVC的模板标签系统(一)
2006/09/05 PHP
php提取字符串中网站url地址的方法
2014/12/03 PHP
Laravel 5框架学习之数据库迁移(Migrations)
2015/04/08 PHP
Yii2主题(Theme)用法详解
2016/07/23 PHP
Thinkphp 框架扩展之应用模式实现方法分析
2020/04/27 PHP
根据鼠标的位置动态的控制层的位置
2009/11/24 Javascript
ASP.NET jQuery 实例10 动态修改hyperlink的URL值
2012/02/03 Javascript
基于jquery异步传输json数据格式实例代码
2013/11/23 Javascript
js获取当前地址 JS获取当前URL的示例代码
2014/02/26 Javascript
NodeJS Web应用监听sock文件实例
2015/02/18 NodeJs
利用JS轻松实现获取表单数据
2016/12/06 Javascript
详解微信小程序设置底部导航栏目方法
2017/06/29 Javascript
微信小程序开发教程之增加mixin扩展
2017/08/09 Javascript
详解vue中点击空白处隐藏div的实现(用指令实现)
2018/04/19 Javascript
新手快速上手webpack4打包工具的使用详解
2019/01/28 Javascript
详解vue-cli3多环境打包配置
2019/03/28 Javascript
基于mpvue搭建微信小程序项目框架的教程详解
2019/04/10 Javascript
vue+element-ui JYAdmin后台管理系统模板解析
2020/07/28 Javascript
jQuery实现开关灯效果
2020/08/02 jQuery
node.js 基于 STMP 协议和 EWS 协议发送邮件
2021/02/14 Javascript
[40:48]DOTA2上海特级锦标赛D组败者赛 Liquid VS COL第二局
2016/02/28 DOTA
python简单分割文件的方法
2015/07/30 Python
Python3 安装PyQt5及exe打包图文教程
2019/01/08 Python
使用Pycharm在运行过程中,查看每个变量的操作(show variables)
2020/06/08 Python
python字典的值可以修改吗
2020/06/29 Python
python 绘制正态曲线的示例
2020/09/24 Python
python各种excel写入方式的速度对比
2020/11/10 Python
芬兰汽车配件商店:Autonvaraosat24
2017/01/30 全球购物
BLACKMORES澳洲官网:澳大利亚排名第一的保健品牌
2018/09/27 全球购物
电气个人求职信范文
2014/02/04 职场文书
艺术教育实施方案
2014/05/03 职场文书
毕业设计致谢语
2015/05/14 职场文书
高中语文教学反思范文
2016/02/16 职场文书
Python中的pprint模块
2021/11/27 Python
详解Python中__new__方法的作用
2022/03/31 Python
zabbix 代理服务器的部署与 zabbix-snmp 监控问题
2022/07/15 Servers