浅谈排序算法与优化(仅部分,Updating)
欢迎查阅与 star 的源码 写在最前面,此文章少了各排序算法的对比,但多了一份由浅入深的个人理解,以及代码、及算法的优化的思路 阅读文章约 需 5min
列表排序
排序
将一组 “无序” 的记录序列调整为 “有序” 的记录序列
列表排序
将无序的列表变为有序列表 输入:列表; 输出:有序列表
升序与降序 内置排序函数:sort(),基于 timsort 排序算法
Timsort 是一种混合稳定排序算法,源自归并排序(merge sort)和插入排序(insertion sort)
有兴趣的伙计可以看看这两篇文章 sort 算法运用原理 1 sort 算法运用原理 2
常见排序算法
LOW:
冒泡:
列表每两个相邻的数,如果前面比后面大,则交换这两个数 一趟排序完成后,则无序区减少一个数,有序区增加一个数
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33 @cal_time
def bubble_sort(li: List[List]) -> List:
print('初始列表', li)
print('初始列表长度:', len(li))
for i in range(len(li) - 1): # 第i躺,总次数
i += 1
for j in range(len(li) - i - 1): # 指针
if li[j] > li[j + 1]: # 如果指针所对应的值大于对比的值,则二者交换位置
li[j], li[j + 1] = li[j + 1], li[j]
else:
break
print(f'冒泡排序第{i}次', li)
li = [np.random.randint(0, 1000) for i in range(5)]
bubble_sort(li)
数据来源于numpy.randmo.randint()随机取数,运行流程:
冒泡排序第1次 [257, 620, 136, 379, 392, 118, 312, 892, 647, 655]
冒泡排序第2次 [257, 620, 136, 379, 392, 118, 312, 892, 647, 655]
冒泡排序第3次 [257, 620, 136, 379, 392, 118, 312, 892, 647, 655]
冒泡排序第4次 [257, 620, 136, 379, 392, 118, 312, 892, 647, 655]
冒泡排序第5次 [257, 620, 136, 379, 392, 118, 312, 892, 647, 655]
冒泡排序第6次 [257, 620, 136, 379, 392, 118, 312, 892, 647, 655]
冒泡排序第7次 [257, 620, 136, 379, 392, 118, 312, 892, 647, 655]
冒泡排序第8次 [257, 620, 136, 379, 392, 118, 312, 892, 647, 655]
冒泡排序第9次 [257, 620, 136, 379, 392, 118, 312, 892, 647, 655]
# 排序次数:列表长度-1,
# 缘由将无序区转化为有序区:(再看一遍以下这段代码, 如果li[j]>li[j+1],则二者交换位置)
if li[j] > li[j + 1]:
li[j], li[j + 1] = li[j + 1], li[j]
# 当一维数组长度为10000的时候所需时间为:优化: 在一次回头看看冒泡排序具体实现思路,将列表每两个相邻的数,如果前面比后面大,则交换这两个数 , 一趟排序完成后,则无序区减少一个数,有序区增加一个数。 如果无序区已经是有序的呢?按照代码执行流程可知, 如果前者比后者大,那么则两个交换位置。(假设为降序,前面为无序区,后面为有序区) 否则不执行任何交换操作,但会执行便利(也可以理解为此运算” 不执行任何交换操作,无实际意义”) 优化目标:(将 “不执行任何交换的操作去掉”),咱们在回头看看,具体实际的运算是在第二层 for 循环里面的,也就说所谓的 “无用功” 也是在这里产生的 无用功体现为:无论是否进行了位置交换,都会在往有序区在遍历检查一遍 思路如下: 主要优化的地方在跳出循环,在它不交换位置的时候,直接跳出此次的循环 假设它全部都是有序的,并设个标记 True, 当如果循环内发生了位置交换,则改变标记为 False。 流程控制,if。当 if True 的时则会执行 if 内部代码(设立 return,或者 break)主要跳出循环。避免对有序区进行有一次的排序操作 具体代码实现如下:
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11 def bubble_sort(li: List):
print("The len of List:", len(li)) # 输入数组长度
for i in range(len(li) - 1): # 保证输入的数组在计算范围类,此处的“-1”是因为索引=长度-1
flag = True
for j in range(len(li) - i - 1):
if li[j] > li[j + 1]:
li[j + 1], li[j] = li[j], li[j + 1]
flag = False
print("Sorting times:%d, Status:%s" % (i + 1, li))
if flag:
break
选择: 插入:
Stronger
快速排序: 堆排序 归并排序
其他排序:
希尔排序 计数排序 基数排序
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break |
选择: 插入:
Stronger
快速排序: 堆排序 归并排序
其他排序:
希尔排序 计数排序 基数排序
文章来源: cuiqingcai.com,作者:Payne,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:cuiqingcai.com/9511.html