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  Python - 算法之排序算法

  • 简述

    排序是指以特定格式排列数据。排序算法指定以特定顺序排列数据的方式。最常见的顺序是数字或字典顺序。
    排序的重要性在于，如果数据以排序方式存储，则数据搜索可以优化到非常高的水平。排序也用于以更易读的格式表示数据。下面我们看到五种这样的python排序实现。
    • 冒泡排序
    • 合并排序
    • 插入排序
    • 希尔排序
    • 选择排序

  • 冒泡排序

    它是一种基于比较的算法，其中比较每对相邻元素，如果元素不按顺序进行交换。

    例子

    
def bubblesort(list):

# Swap the elements to arrange in order
   for iter_num in range(len(list)-1,0,-1):
      for idx in range(iter_num):
         if list[idx]>list[idx+1]:
            temp = list[idx]
            list[idx] = list[idx+1]
            list[idx+1] = temp
list = [19,2,31,45,6,11,121,27]
bubblesort(list)
print(list)

    输出

    执行上述代码时，会产生以下结果 - 
    
[2, 6, 11, 19, 27, 31, 45, 121]

  • 合并排序

    合并排序首先将数组分成相等的两半，然后将它们以排序方式组合。

    例子

    
def merge_sort(unsorted_list):
   if len(unsorted_list) <= 1:
      return unsorted_list
# Find the middle point and devide it
   middle = len(unsorted_list) // 2
   left_list = unsorted_list[:middle]
   right_list = unsorted_list[middle:]

   left_list = merge_sort(left_list)
   right_list = merge_sort(right_list)
   return list(merge(left_list, right_list))

# Merge the sorted halves
def merge(left_half,right_half):
   res = []
   while len(left_half) != 0 and len(right_half) != 0:
      if left_half[0] < right_half[0]:
         res.append(left_half[0])
         left_half.remove(left_half[0])
      else:
         res.append(right_half[0])
         right_half.remove(right_half[0])
   if len(left_half) == 0:
      res = res + right_half
   else:
      res = res + left_half
   return res
unsorted_list = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print(merge_sort(unsorted_list))

    输出

    执行上述代码时，会产生以下结果 - 
    
[11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

  • 插入排序

    插入排序涉及在排序列表中找到给定元素的正确位置。因此，在开始时，我们比较前两个元素并通过比较它们对它们进行排序。然后我们选择第三个元素并在前两个排序元素中找到它的正确位置。通过这种方式，我们逐渐将更多元素添加到已经排序的列表中，将它们放在适当的位置。

    例子

    
def insertion_sort(InputList):
   for i in range(1, len(InputList)):
      j = i-1
      nxt_element = InputList[i]
# Compare the current element with next one
   while (InputList[j] > nxt_element) and (j >= 0):
      InputList[j+1] = InputList[j]
      j=j-1
   InputList[j+1] = nxt_element
list = [19,2,31,45,30,11,121,27]
insertion_sort(list)
print(list)

    输出

    执行上述代码时，会产生以下结果 - 
    
[2, 11, 19, 27, 30, 31, 45, 121]

  • 希尔排序

    壳排序涉及对彼此远离的元素进行排序。我们对给定列表的一个大子列表进行排序，然后继续减小列表的大小，直到所有元素都被排序。下面的程序通过将其等同于列表大小长度的一半来找到间隙，然后开始对其中的所有元素进行排序。然后我们不断重置差距，直到整个列表排序。

    例子

    
def shellSort(input_list):
   gap = len(input_list) // 2
   while gap > 0:
      for i in range(gap, len(input_list)):
         temp = input_list[i]
         j = i
# Sort the sub list for this gap
   while j >= gap and input_list[j - gap] > temp:
      input_list[j] = input_list[j - gap]
      j = j-gap
      input_list[j] = temp
# Reduce the gap for the next element
   gap = gap//2
list = [19,2,31,45,30,11,121,27]
shellSort(list)
print(list)

    输出

    执行上述代码时，会产生以下结果 - 
    
[2, 11, 19, 27, 30, 31, 45, 121]

  • 选择排序

    在选择排序中，我们首先在给定列表中找到最小值并将其移动到排序列表中。然后我们对未排序列表中的每个剩余元素重复该过程。进入排序列表的下一个元素与现有元素进行比较并放置在其正确位置。因此，最后未排序列表中的所有元素都被排序。

    例子

    
def selection_sort(input_list):
   for idx in range(len(input_list)):
      min_idx = idx
      for j in range( idx +1, len(input_list)):
         if input_list[min_idx] > input_list[j]:
         min_idx = j
# Swap the minimum value with the compared value
   input_list[idx], input_list[min_idx] = input_list[min_idx], input_list[idx]
l = [19,2,31,45,30,11,121,27]
selection_sort(l)
print(l)

    输出

    执行上述代码时，会产生以下结果 - 
    
[2, 11, 19, 27, 30, 31, 45, 121]
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