python实现常见的五种排序算法

keelii 发布于2019-07-31 11:04 / 2052人阅读

摘要：概要算法理论讲解有专业的书籍和视频资源，本篇文章主要展示算法排序的语言描述，具体讲解的资源地址参见文末参考引用冒泡排序冒泡排序打印结果为选择排序选择排序打印结果为插入排序插入排序打印结果为归并排序归并排序分归并排序治打印结果为

概要

算法理论讲解有专业的书籍和视频资源，本篇文章主要展示算法排序的python语言描述，具体讲解的资源地址参见文末参考引用

冒泡排序(Bubble Sort)

# 冒泡排序
def bubbleSort(seq=None, reversed=False):
    lens = len(seq)
    for i in range(lens):
        for j in range(lens - i - 1):
            if (seq[j] < seq[j + 1] if reversed else   seq[i] > seq[j]):
                seq[j], seq[j + 1] = seq[j + 1], seq[j]
    return seq

if __name__=="__main__":
    #打印结果为：[15, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
    print(bubbleSort([10, 1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 11, 15, 0, 12, 14, 13],True))

选择排序(Selection Sort)

# 选择排序
def selectionSort(seq=None, reversed=False):
    lens = len(seq)
    for i in range(lens):
        min_index = i
        for j in range(i + 1, lens):
            if (seq[min_index] < seq[j] if reversed else   seq[i] > seq[j]):
                min_index = j
        seq[i], seq[min_index] = seq[min_index], seq[i]
    
    return seq


if __name__ == "__main__":
    # 打印结果为：[15, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
    print(selectionSort([10, 1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 11, 15, 0, 12, 14, 13], True))

插入排序(Insertion Sort)

# 插入排序
def insertionSort(seq=None, reversed=False):
    lens = len(seq)
    for i in range(1, lens):
        key = seq[i]
        j = i
        while j > 0 and (seq[j - 1] < seq[j] if reversed else    seq[j - 1] > seq[j]):
            seq[j], seq[j - 1] = seq[j - 1], seq[j]
            j -= 1
    
    return seq


if __name__ == "__main__":
    # 打印结果为：[15, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
    print(insertionSort([10, 1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 11, 15, 0, 12, 14, 13], True))

归并排序(Selection Sort)

# 归并排序(分）
def mergeSort(seq):
    if len(seq) < 2:
        return seq
    mid = len(seq) // 2
    left = mergeSort(seq[:mid])
    right = mergeSort(seq[mid:])
    return merge(left, right)


# 归并排序（治）
def merge(left, right):
    if not len(left) or not len(right):
        return left or right
    result = []
    i, j = 0, 0
    
    while (len(result) < len(left) + len(right)):
        if left[i] < right[j]:
            result.append(left[i])
            i += 1
        else:
            result.append(right[j])
            j += 1
        if i == len(left) or j == len(right):
            result.extend(left[i:] or right[j:])
            break
    return result


if __name__ == "__main__":
    # 打印结果为：[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
    print(mergeSort([10, 1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 11, 15, 0, 12, 14, 13]))

快速排序(Selection Sort)

# 快速排序
def quickSort(seq, start, end):
    if start < end:
        split = partition(seq, start, end)
        quickSort(seq, start, split - 1)
        quickSort(seq, split + 1, end)
    return seq


def partition(seq, start, end):
    pivot_index = start - 1
    for i in range(start, end):
        # 选择最右边的为pivot
        if seq[i] < seq[end]:
            pivot_index += 1
            seq[pivot_index], seq[i] = seq[i], seq[pivot_index]
    seq[end], seq[pivot_index + 1] = seq[pivot_index + 1], seq[end]
    return pivot_index + 1


if __name__ == "__main__":
    # 打印结果为：[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
    print(quickSort([10, 1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 11, 15, 0, 12, 14, 13], 0, 15))

参考引用

1, sole learn，ios、android均可免费下载
2, github源文件地址
3，北大公开课算法设计与分析屈婉玲教授
4，数据结构-浙江大学
5，算法(普林斯顿大学)

云服务器 GPU云服务器下的五种负载均衡的五种策略常见机器学习算法机器学习常见算法

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