手撕代码之七大常用排序算法|手撕代码之七大常用排序算法 | 附完整代码

手撕代码之七大常用排序算法|手撕代码之七大常用排序算法 | 附完整代码
文章图片
点击上方↑↑↑蓝字关注我们~ 手撕代码之七大常用排序算法|手撕代码之七大常用排序算法 | 附完整代码
文章图片

「2019 Python开发者日」全日程揭晓,请扫码咨询 ↑↑↑

0.导语

本节为手撕代码系列之第一弹,主要来手撕排序算法,主要包括以下几大排序算法:

  • 直接插入排序
  • 冒泡排序
  • 选择排序
  • 快速排序
  • 希尔排序
  • 堆排序
  • 归并排序

1.直接插入排序

【算法思想】


每一步将一个待排序的记录,插入到前面已经排好序的有序序列中去,直到插完所有元素为止。


【代码实现】



# 直接插入排序
def insert_sort(arr):
length = len(arr)
for i in range(length):
k = i
for j in range(k,0,-1):
if arr[j]-1]:
t = arr[j]
arr[j]=arr[j-1]
arr[j-1]=t
arr = [4,3,0,-1]
insert_sort(arr)
print(arr)



2.冒泡排序

【算法思想】


对相邻的元素进行两两比较,顺序相反则进行交换,这样,每一趟会将最小或最大的元素“浮”到顶端,最终达到完全有序。


【代码实现】



# 冒泡排序
def bubbleSort(arr):
length = len(arr)
for i in range(length-1):
flag = True
for j in range(length-i-1):
if arr[j]>arr[j+1]:
t = arr[j]
arr[j]=arr[j+1]
arr[j+1]=t
flag = False
if flag:
break
arr = [6,-2,0,9]
bubbleSort(arr)
print(arr)




【算法思想】


每一趟从待排序的数据元素中选择最小(或最大)的一个元素作为首元素,直到所有元素排完为止,简单选择排序是不稳定排序。


【代码实现】



def selectSort(arr):
length = len(arr)
for i in range(length-1):
min = i
for j in range(i+1,length):
if arr[min]>arr[j]:
min=j
if min!=i:
t = arr[i]
arr[i]=arr[min]
arr[min]=t
arr = [6,-2,0,9]
selectSort(arr)
print(arr)


4.快速排序

【算法思想】


快速排序思想----分治法。
  • 先从数列中取出一个数作为基准数。
  • 分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边。
  • 再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数。
每次划分得到,枢椎的左边比它小,右边比它大。


【代码实现】



def quickSort(arr,left,right):
# 递归终止条件
if left>right:
return
pivot = arr[left]
i = left
j = right
while iwhile i=pivot:
j-=1
while ii+=1
if it = arr[i]
arr[i] = arr[j]
arr[j] = t
# 放入枢椎
arr[left] = arr[i]
arr[i]=pivot
# 递归调用左区域
quickSort(arr,left,i-1)
# 递归调用右区域
quickSort(arr,i+1,right)

arr = [6,-2,0,9]
quickSort(arr,0,len(arr)-1)
print(arr)



5.希尔排序

【算法思想】


该算法也被称为:缩小增量排序。
希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序;随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止。


【代码实现】



# 希尔排序
def shellSort(arr):
length =len(arr)
# 设置初始增量
gap = length//2
while gap>0:
# 从第gap个元素,逐个对其所在组进行直接插入排序
for i in range(gap,length):
j = i
while j-gap>=0 and arr[j]t = arr[j]
arr[j] = arr[j-gap]
arr[j-gap] = t
j-=gap
gap//=2
arr = [6,-2,0,9]
shellSort(arr)
print(arr)



6.堆排序

【算法思想】


堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值,称为小顶堆。


基本思路:
a.将无需序列构建成一个堆,根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆;
b.将堆顶元素与末尾元素交换,将最大元素"沉"到数组末端; (升序方法)
c.重新调整结构,使其满足堆定义,然后继续交换堆顶元素与当前末尾元素,反复执行调整+交换步骤,直到整个序列有序。


【代码实现】



class HeapSort:
def heapSort(self, nums):
length = len(nums)
# 从后往前遍历,交换堆顶与最后叶子节点,并依次调整堆,重复操作
for j in range(length-1,0,-1):
# 获取堆顶元素(获取同时,调整堆)
firstNum = self.adjustHeap(nums,j+1)
# 交换最后一个叶子节点与堆顶元素
temp = nums[j]
nums[j] = firstNum
nums[0] = temp
return nums
# 调整堆(最大堆),每次返回最大堆顶元素
def adjustHeap(self,nums,length):
# 最后一个非叶节点
i = length//2 -1
# 从最后一个非叶节点开始调整,构成最大堆
while i>=0:
temp = nums[i]
k = 2*i+1
while kif k+1k+=1
if nums[k]>temp:
nums[i]=nums[k]
i=k
else:
break
k=2*k+1
nums[i] = temp
i-=1
return nums[0]
s = HeapSort()
nums = [8,9,7,10]
t = s.heapSort(nums)
print(t)


7.归并排序

【算法思想】


归并排序是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治策略(分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之)。


【代码实现】



def mergeSort(nums):
if len(nums)<=1:
return nums
mid = len(nums)//2
left = mergeSort(nums[:mid])
right = mergeSort(nums[mid:])
return merge(left,right)
def merge(left,right):
result = []
i,j = 0,0
while iif left[i]<=right[j]:
result.append(left[i])
i+=1
else:
result.append(right[j])
j+=1
if iresult+=left[i:]
if jresult+=right[j:]
return result
nums = [5,3,0,6,1,4]
t = mergeSort(nums)
print(t)



(本文为 AI大本营转载文章,转载请联系原作者




精彩推荐


「2019 Python开发者日」演讲议题全揭晓!这一次我们依然“只讲技术,拒绝空谈”10余位一线Python技术专家共同打造一场硬核技术大会。更有深度培训实操环节,为开发者们带来更多深度实战机会。更多详细信息请咨询13581782348(微信同号)。


手撕代码之七大常用排序算法|手撕代码之七大常用排序算法 | 附完整代码
文章图片



推荐阅读:
  • 技术头条
  • 收藏指数爆表!CVPR 2018-2019几十篇优质论文解读大礼包! | 技术头条
  • 分析11年21部漫威电影,一览导演、主演、口碑票房最佳......
  • 靠找Bug赚了6,700,000元!他凭什么?
  • 30位90后霸榜! 福布斯: 比你年轻、比你有颜、比你有才华, 就是他们了!
  • 程序员深夜逆行被拦后崩溃欲自杀:老板在催我!女朋友在催我!
  • 微软 CTO 韦青:“程序员 35 岁就被淘汰”是个伪概念 | 人物志
  • OpenStack已死?恐怕你想多了 | 技术头条
手撕代码之七大常用排序算法|手撕代码之七大常用排序算法 | 附完整代码
文章图片

【手撕代码之七大常用排序算法|手撕代码之七大常用排序算法 | 附完整代码】?点击“阅读原文”,查看历史精彩文章。

    推荐阅读