以下排序算法最终结果都默认为升序排列,实现简单,没有考虑特殊情况,实现仅表达了算法的基本思想。
冒泡排序
内层循环中相邻的元素被依次比较,内层循环第一次结束后会将最大的元素移到序列最右边,第二次结束后会将次大的元素移到最大元素的左边,每次内层循环结束都会将一个元素排好序。
def bubble_sort(arr): length = len(arr) for i in range(length): for j in range(length - i - 1): if arr[j] > arr[j + 1]: arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j] return arr
选择排序
每次内层循环都会得到一个当前最小的元素,并将其放到合适的位置。内层循环第一次结束后会将最小的元素交换到序列首位,第二次结束后会将第二小的元素交换到序列第二位,每次内层循环结束后都会将一个元素放在正确的顺序位置。
def selection_sort(arr): length = len(arr) for i in range(length): min_index = i for j in range(i + 1, length): if arr[j] < arr[min_index]: min_index = j arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i] return arr
插入排序
类比玩扑克牌时理牌的思想,从第一个元素开始,假设它是已经排好序的。然后开始处理第二个元素,如果比第一个元素小,则将其放到第一个元素左边,否则放在其右边,那么现在前两个元素以及排好序了,之后再依次处理剩余的元素。
def insertion_sort(arr): length = len(arr) for i in range(1, length): pre = i - 1 current_value = arr[i] while pre >= 0 and arr[pre] > current_value: arr[pre + 1] = arr[pre] pre -= 1 arr[pre+1] = current_value return arr
希尔排序
希尔排序就是将插入排序的改进版本。插入排序中每次逐步比较元素,而希尔排序中则是从一个较大的步数开始比较,最后减小到一步。
def shell_sort(arr): length = len(arr) gap = length // 2 while gap > 0: for i in range(gap, length): pre = i - gap current_value = arr[i] while pre >= 0 and arr[pre] > current_value: arr[pre + gap] = arr[pre] pre -= gap arr[pre + gap] = current_value gap = gap // 2 return arr
归并排序
先将序列前半部分排好序,再将序列后半部分排好序,之后再将这两部分合并得到最终的序列,具体实现为递归地将序列分为两部分,分别排序后再合并。
def merge(left, right): result = [] while len(left) > 0 and len(right) > 0: if left[0] < right[0]: result.append(left.pop(0)) else: result.append(right.pop(0)) if len(left) > 0: result.extend(left[:]) if len(right) > 0: result.extend(right[:]) return result def merge_sort(arr): if len(arr) < 2: return arr middle = len(arr) // 2 return merge(merge_sort(arr[:middle]), merge_sort(arr[middle:]))
快速排序
取一个元素,将比它小的元素都移到它左侧,将比它大的元素都移到它右侧,并递归地处理它左侧的序列和右侧的序列。
def partition(arr, left=None, right=None): pivot = left index = pivot + 1 for i in range(index, right + 1): if arr[i] < arr[pivot]: arr[i], arr[index] = arr[index], arr[i] index += 1 arr[pivot], arr[index - 1] = arr[index - 1], arr[pivot] return index - 1 def quick_sort(arr, left=None, right=None): left = 0 if left is None else left right = len(arr) - 1 if right is None else right if left < right: partition_index = partition(arr, left, right) quick_sort(arr, left, partition_index - 1) quick_sort(arr, partition_index + 1, right) return arr
堆排序
首先构建一个最大堆,最大堆的性质是父节点的值总是大于其左右子节点的值,那么此时根节点的值是最大的,则将其移到序列的最右边。之后将堆中当前最后一个叶节点移到根节点上,因为这可能会不符合最大堆的性质,所以会进行调整,将它与其左右子节点中最大的值进行交换,则相当于将叶节点向下移动,交换过后如果还是不符合性质,则继续进行交换,直到符合性质后,此时的根节点的值就是当前堆中的最大值,将其取出放入序列中正确的位置后继续上述流程处理剩下的节点。
global length2 def heapify(arr, i): left = 2 * i + 1 right = 2 * i + 2 largest = i if left < length2 and arr[left] > arr[largest]: largest = left if right < length2 and arr[right] > arr[largest]: largest = right if largest != i: arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i] heapify(arr, largest) def build_max_heap(arr): for i in range(len(arr) // 2, -1, -1): heapify(arr, i) def heap_sort(arr): global length2 length2 = len(arr) build_max_heap(arr) for i in range(len(arr) - 1, 0, -1): arr[0], arr[i] = arr[i], arr[0] length2 -= 1 heapify(arr, 0) return arr
计数排序
将序列中的元素按照其值放入相应的桶中,之后再按照桶的顺序取出即可,计数排序不需要比较操作。
def counting_sort(arr): max_value = max(arr) buckets = [0] * (max_value + 1) index = 0 length = len(arr) for i in range(length): buckets[arr[i]] += 1 for j in range(max_value + 1): while buckets[j] > 0: arr[index] = j index += 1 buckets[j] -= 1 return arr
桶排序
类别计数排序,构造很多桶,但每个桶中能放入值在特定范围内的元素,将序列中的元素按照要求放入各个桶中,再将每个桶中的元素进行排序,最后按照桶的顺序和各个桶中元素的顺序得到最终序列。
def bucket_sort(arr): bucket_size = 5 max_value = max(arr) min_value = min(arr) bucket_num = (max_value - min_value) // bucket_size + 1 buckets = {i: [] for i in range(bucket_num)} for i in range(len(arr)): buckets[(arr[i] - min_value) // bucket_size].append(arr[i]) result = [] for i in range(bucket_num): insertion_sort(buckets[i]) result.extend(buckets[i]) return result
基数排序
按照元素值的特定位进行排序,从低位到高位分别进行排序。
def radix_sort(arr): max_value = max(arr) max_digit = len(str(max_value)) dev = 1 mod = 10 result = arr[:] for i in range(max_digit): buckets = {i: [] for i in range(mod)} for k in range(len(result)): key = (result[k] % mod) // dev buckets[key].append(result[k]) result = [] for j in range(mod): result.extend(buckets[j]) dev *= 10 mod *= 10 return result
上述代码放在 这里
参考
- https://www.cnblogs.com/onepixel/p/7674659.html
- 算法导论
- 菜鸟教程
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更新日志
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