python实现各种排序算法的代码示例总结

在python实践中,我们往往遇到排序问题,比如在对搜索结果打分的排序(没有排序就没有google等搜索引擎的存在),当然,这样的例子数不胜数。《数据结构》也会花大量篇幅讲解排序。之前一段时间,由于需要,我复习了一下排序算法,并用python实现了各种排序算法,放在这里作为参考。

最简单的排序有三种:插入排序,选择排序和冒泡排序。这三种排序比较简单,它们的平均时间复杂度均为o(n^2),在这里对原理就不加赘述了。贴出来源代码。

插入排序:

def insertion_sort(sort_list):
iter_len = len(sort_list)
if iter_len < 2: return sort_list for i in range(1, iter_len): key = sort_list[i] j = i - 1 while j >= 0 and sort_list[j] > key:
sort_list[j+1] = sort_list[j]
j -= 1
sort_list[j+1] = key
return sort_list

冒泡排序:

def bubble_sort(sort_list):
iter_len = len(sort_list)
if iter_len < 2: return sort_list for i in range(iter_len-1): for j in range(iter_len-i-1): if sort_list[j] > sort_list[j+1]:
sort_list[j], sort_list[j+1] = sort_list[j+1], sort_list[j]
return sort_list

选择排序:

def selection_sort(sort_list):
iter_len = len(sort_list)
if iter_len < 2: return sort_list for i in range(iter_len-1): smallest = sort_list[i] location = i for j in range(i, iter_len): if sort_list[j] < smallest: smallest = sort_list[j] location = j if i != location: sort_list[i], sort_list[location] = sort_list[location], sort_list[i] return sort_list

这里我们可以看到这样的句子:

sort_list[i], sort_list[location] = sort_list[location], sort_list[i]
不了解python的同学可能会觉得奇怪,没错,这是交换两个数的做法,通常在其他语言中如果要交换a与b的值,常常需要一个中间变量temp,首先把a赋给temp,然后把b赋给a,最后再把temp赋给b。但是在python中你就可以这么写:a, b = b, a,其实这是因为赋值符号的左右两边都是元组(这里需要强调的是,在python中,元组其实是由逗号“,”来界定的,而不是括号)。

平均时间复杂度为o(nlogn)的算法有:归并排序,堆排序和快速排序。

归并排序。对于一个子序列,分成两份,比较两份的第一个元素,小者弹出,然后重复这个过程。对于待排序列,以中间值分成左右两个序列,然后对于各子序列再递归调用。源代码如下,由于有工具函数,所以写成了callable的类:

class merge_sort(object):
def _merge(self, alist, p, q, r):
left = alist[p:q+1]
right = alist[q+1:r+1]
for i in range(p, r+1):
if len(left) > 0 and len(right) > 0:
if left[0] alist[largest]:
largest = r
if largest!=i:
alist[i], alist[largest] = alist[largest], alist[i]
self._max_heapify(alist, largest, heap_size)
def _build_max_heap(self, alist):
roop_end = int(len(alist)/2)
for i in range(0, roop_end)[::-1]:
self._max_heapify(alist, i)
def __call__(self, sort_list):
self._build_max_heap(sort_list)
heap_size = len(sort_list)
for i in range(1, len(sort_list))[::-1]:
sort_list[0], sort_list[i] = sort_list[i], sort_list[0]
heap_size -= 1
self._max_heapify(sort_list, 0, heap_size)
return sort_list

最后一种要说明的交换排序算法(以上所有算法都为交换排序,原因是都需要通过两两比较交换顺序)自然就是经典的快速排序。

先来讲解一下原理。首先要用到的是分区工具函数(partition),对于给定的列表(数组),我们首先选择基准元素(这里我选择最后一个元素),通过比较,最后使得该元素的位置,使得这个运行结束的新列表(就地运行)所有在基准元素左边的数都小于基准元素,而右边的数都大于它。然后我们对于待排的列表,用分区函数求得位置,将列表分为左右两个列表(理想情况下),然后对其递归调用分区函数,直到子序列的长度小于等于1。

下面是快速排序的源代码:

class quick_sort(object):
def _partition(self, alist, p, r):
i = p-1
x = alist[r]
for j in range(p, r):
if alist[j]

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