标签：学习笔记

• 时间复杂度O(n**2)
• 没有办法知道当前轮是否已经达到排序要求，但是可以知道极值是否在目标索引位置上
• 遍历次数1,...,n-1之和n(n-1)/2
• 对比冒泡法：减少了交换次数，提高了效率，性能略好
• 方法三、四实际上降低的是平均时间复杂度

方法一：

nums = [1, 2, 6, 7, 8, 9, 3, 4, 5]
for i in range(len(nums)):
    maxindex = i
    for j in range(i + 1, len(nums)):
        if nums[j] < nums[maxindex]:
            maxindex = j
    if i != maxindex:
        nums[i], nums[maxindex] = nums[maxindex], nums[i]
print(nums)       

方法二（基于方法一的优化）：

• 优化点：内循环一次遍历同时取出最大、最小值 放在两端

  nums = [7, 19, 15, 12, 15, 5, 13, 14, 8, 15]  
  length = len(nums)
  for i in range(length // 2):
  maxindex = i
  minindex = length - i - 1
  minorigin = length - i - 1
  for j in range(i + 1, length - i):
      if nums[j] > nums[maxindex]:
          maxindex = j
      if nums[j-1] < nums[minindex]:#正序比较 或者逆序比较都可以 length - j - 1
          minindex = j - 1
  if i != maxindex:
      nums[i], nums[maxindex] = nums[maxindex], nums[i]
  if i == minindex: #如果i就是最小值索引，则执行此if，因为上一行索引i的值与最大值已经进行了交换
      minindex = maxindex
  if minorigin != minindex:
      nums[minorigin], nums[minindex]=nums[minindex], nums[minorigin]
  print(nums) 

方法三（基于方法二的优化）：

• 优化点：如果一次迭代最大值与最小值相等则剩余元素值相同，即已排序完毕

  nums = [7, 19, 15, 12, 15, 5, 13, 14, 8, 15] 
  length = len(nums)
  for i in range(length // 2):
  maxindex = i
  minindex = length - i - 1
  minorigin = length - i - 1
  for j in range(i + 1, length - 1):
      if nums[j] > nums[maxindex]:
          maxindex = j
      if nums[length - j - 1] < nums[minindex]:
          minindex = length - j - 1
  if minindex == maxindex: #!
      break
  if i != maxindex:
      nums[i], nums[maxindex] = nums[maxindex], nums[i]
  if i == minindex:
      minindex = maxindex
  if minorigin != minindex:
      nums[minorigin], nums[minindex] = nums[minindex], nums[minorigin]
  print(nums)

方法四（基于方法三的优化）：

• 如果列表为下面这种情况，最小值无需交换

  nums =[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]
  length = len(nums)
  for i in range(length // 2):
  maxindex = i
  minindex = length - i - 1
  minorigin = length - i - 1
  for j in range(i + 1, length - 1):
      if nums[j] > nums[maxindex]:
          maxindex = j
      if nums[length - j - 1] < nums[minindex]:
          minindex = length - j - 1
  if minindex == maxindex: #!
      break
  if i != maxindex:
      nums[i], nums[maxindex] = nums[maxindex], nums[i]
  if i == minindex:
      minindex = maxindex
  if minorigin != minindex and nums[minorigin] != nums[minindex]: #!
      nums[minorigin], nums[minindex] = nums[minindex], nums[minorigin]
  print(nums)

习题解析

1.用户输入一个数字

• 打印每一位数字及其重复的次数

  方法一：

  num = input(‘>>>‘)
  d = {}
  for c in num:
  if not d.get(c):
      d[c] = 1
      continue
  d[c] += 1
  print(d)

方法二：

d ={}
for c in num:
    if c not in d.keys():
        d[c] = 1
    else:
        d[c] += 1
print(d)

2.数字重复统计

• 随机产生100个整数
• 数字的范围[-1000, 1000]
• 升序输出所有不同的数字及其重复的次数

  import random
  n = 100
  nums = [0] * n
  for i in range(n):
  nums[i] = random.randint(-1000, 1000)
  print(nums)    
  t = nums.copy()
  t.sort()
  print(t)
  d = {}
  for x in nums:
  if x not in d.keys():
      d[x] = 1
  else:
      d[x] += 1
  print(d)
  d1 = sorted(d.items())
  print(d1)

3.字符串重复统计

• 字符表‘abcdefghijklmnopqrstuvwxyz‘
• 随机挑选2个字母组成字符串，共挑选100个
• 降序输出所有不同的字符串及重复的次数

  import random
  alphabet = ‘abcdefghijklmnopqrstuvwxyz‘
  words = []
  for _  in range(100):
  words.append(‘‘.join(random.choice(alphabet) for _ in range(2)))
  d = {}
  for x in words:
  d[x] = d.get(x, 0) + 1
  print(d)
  d1 = sorted(d.items(), reverse = True)
  print(d1)

4.返回1-10平方的列表

[i ** 2 for i in range(1,11)]

5.有一个列表lst = [1,4,9,16,2,5,10,15]，生成一个新列表，要求新列表元素是lst相邻2项的和

lst = [1,4,9,16,2,5,10,15]
[lst[i] + lst[i + 1] for i in range(len(lst) - 1)]

6.打印九九乘法表

[print(‘{}*{}={:<{}}{}‘.format(j, i, j * i,2 if j ==1 else 3, ‘‘ if i != j else ‘\n‘),end = ‘‘)for i in range(1,10) for j in range(1,i + 1)]

7."0001.abadicddws" 是ID格式，要求ID格式是以点号分割，左边是4位从1开始的整数，右边是

10位随机小写英文字母。请依次生成前100个ID的列表

import random
[(‘{:>04}‘.format(i) + ‘.‘ + ‘‘.join(‘abcdefghijklmnopqrstuvwxyz‘[random.randint(0,25)] for _ in range(10))) for i in range(1,101)]

Python第三周 学习笔记（2）

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原文地址：http://blog.51cto.com/11281400/2095514