标签：strong log nlogn .com nlog 分享图片 一个 基础 练习
#第一次，找到最大值
n=[3,5,1,6,2]
for i in range(len(n)-1):
if n[i]>n[i+1]:
n[i],n[i+1]=n[i+1],n[i]
print (n[-1])
#第二次，找到次大值，放在倒数第二的位置
n=[3,1,5,2,6]
for i in range(len(n)-1-1):
if n[i]>n[i+1]:
n[i],n[i+1]=n[i+1],n[i]
print (n[-2])
#第三次，找第三个最大数
n=[1,3,2,5,6]
for i in range(len(n)-1-1-1):
if n[i]>n[i+1]:
n[i],n[i+1]=n[i+1],n[i]
print (n[-3])
#第四次，找第四个最大数
n=[1,2,3,5,6]
for i in range(len(n)-1-1-1-1):
if n[i]>n[i+1]:
n[i],n[i+1]=n[i+1],n[i]
print (n[-4])
#冒泡排序最终
a= [3,5,1,6,2]
for i in range(len(a)-1): #0,1,2,3
for j in range(len(a)-1-i): #4-0；4-1；4-2；4-3
if a[j]>a[j+1]:
a[j],a[j+1] = a[j+1],a[j]
print(a)
第一次内层循环的结果就是找到最大的值
第二次内层循环的结果就是找到次大的值,本次将忽略最后一个元素的比较
第二次内层循环的结果就是找到第三大的值，本次讲忽略倒数第二个元素和最后一个元素的比较
.......
#练习：在上面排序的基础上，将最小的放在后面，最大的放在前面
a= [3,2,1,9,56,48,20,4,9,6,0]
for i in range(len(a)-1):
for j in range(len(a)-1-i):
if a[j]<a[j+1]:
a[j],a[j+1] = a[j+1],a[j]
print(a)
或者直接
a= [3,2,1,9,56,48,20,4,9,6,0]
for i in range(len(a)-1):
for j in range(len(a)-1-i):
if a[j]>a[j+1]:
a[j],a[j+1] = a[j+1],a[j]
print(a[::-1])
冒泡排序的基本思想是，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
时间复杂度从小到大的排序顺序为：
常数阶O(1),对数阶O( log n ),线性阶O(n),平方阶O(n^2)，立方阶O(n^3),...，k次方阶O(n^k),指数阶O(2^n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。也就是：
O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn)<O(n^2) < O(n^3) <…< O(n^k)<O(2^n) <O(n!)
对于算法来讲，只看影响最大的那个因子是什么（怎么判断哪个因子是影响最大的？），一般忽略分母，不看分母
#练习：计算冒泡排序的时间复杂度
遍历第1遍时，比较了n-1次；
遍历第2遍时，比较了n-2次；
遍历第3遍时，比较了n-3次；
遍历第4遍时，比较了n-4次；
……….
遍历第n-1遍时，比较了1次；
综上，总共比较的次数为1+2+3+4+….+(n-1)=n(n-1)/2次
因为，n(n-1)/2=n^2/2-n/2
所以，他的时间复杂度为O(n^2)
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原文地址：https://www.cnblogs.com/jingsheng99/p/9608028.html
