基础排序算法总览
基础排序算法总览
????涉及到相关算法:
- 二分查找:时间复杂度为O(logN)的优秀查找算法
- 冒泡排序:O(N^2)
- 插入排序:O(N^2)
- 选择排序:O(N^2)
- 归并排序:O(NlogN)
- 快速排序:O(NlogN)
冒泡排序
????比较相邻的两元素,不满足大小关系则互换,一次遍历能将一个元素放到正确的位置上。完成排序需要N次遍历,则事件复杂度O(N^2),可以不使用额外的数据结构,则空间复杂度为O(1),可以相等时不交换,则是稳定的排序算法。
????Python3代码大致如下:
from typing import List
def bubbleSort(nums: List[int])-> None:
n = len(nums)
if n < 2:
return
for i in range(0, n):
for j in range(0, n-i-1):
if nums[j] < nums[j+1]:
nums[j],nums[j+1] = nums[j+1], nums[j]
nums = [2, 3, 5, 7, 1, 9, 3]
bubbleSort(nums)
print(nums)
插入排序
????开始将第一个元素划分为有序区间,后面为无序区间,逐步将无序区间的元素插入到有些区间中。两层循环,一个区间划分遍历一次数据,第二层插入数据,大致为O(N^2),空间复杂度为O(1),数据相等时不交换,稳定的排线算法。代码大致如下:
from typing import List
def insertionSort(nums: List[int])-> None:
n = len(nums)
if n < 2:
return
for i in range(1, n):
value = nums[i]
# 寻找插入的位置
j = i - 1
while j > -1:
# 数据往后移
if nums[j] < value:
nums[j+1] = nums[j]
else:
break
j = j - 1
# 插入数据
nums[j+1] = value
nums = [2, 3, 5, 7, 1, 9, 3]
insertionSort(nums)
print(nums)
选择排序
????开始划分1个有序区间,后面查找最小或最大元素放入区间内。时间复杂度O(N^2),空间O(1),不稳定。代码大致如下:
from typing import List
def selectSort(nums: List[int])-> None:
n = len(nums)
if n < 2:
return
for i in range(0, n-1):
for j in range(i+1, n):
if nums[i] < nums[j]:
nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
nums = [2, 3, 5, 7, 1, 9, 3]
selectSort(nums)
print(nums)
归并排序
????使用分治的思路,把数组分成两半,分别排序,排序后进行合并。大致代码如下:
from typing import List
def mergeSort(nums: List[int])-> List[int]:
n = len(nums)
if n == 1:
return nums
mid = n // 2
lsort = mergeSort(nums[:mid])
rsort = mergeSort(nums[mid:])
return merge(lsort, rsort)
def merge(nums1: List[int], nums2: List[int])-> List[int]:
nums = []
n = len(nums1)
m = len(nums2)
index1 = 0
index2 = 0
while index1 < n or index2 < m:
if index1 >= n:
nums.append(nums2[index2])
index2 = index2 + 1
elif index2 >= m:
nums.append(nums1[index1])
index1 = index1 + 1
elif nums1[index1] < nums2[index2]:
nums.append(nums1[index1])
index1 = index1 + 1
else:
nums.append(nums2[index2])
index2 = index2 + 1
return nums
nums = [2, 3, 5, 7, 1, 9, 3]
print(mergeSort(nums))
快速排序
????也是使用分治的思路,随机选取其中一个数最为分界点,把小于其的数反左边或右边,大于其的数类似。大致代码如下:
from typing import List
def quickSort(nums: List[int], start: int, end: int)-> None:
if start >= end:
return
mid = partition(nums, start, end)
# 注意后面排序的序号,排序是不包括分界元素的
quickSort(nums, start, mid-1)
quickSort(nums, mid+1, end)
def partition(nums: List[int], start: int, end: int)-> int:
"""
选取最后一个元素为分界,小于的放左,使用了双指针交换元素
"""
value = nums[end]
index = start
for i in range(start, end):
if nums[i] < value:
nums[i], nums[index] = nums[index], nums[i]
index = index + 1
nums[index], nums[end] = nums[end], nums[index]
return index
nums = [2, 3, 5, 7, 1, 9, 3]
quickSort(nums, 0, len(nums)-1)
print(nums)
基础排序算法总览
原文地址:https://www.cnblogs.com/freedom-only/p/13438145.html