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数据结构和算法

• 非常的重要，是编程的灵魂

算法

一个计算过程，解决问题的方法

衡量算法的标准

1.使用时间模块

import time
start_time = time.time()
#... 代码体
end_time  =time.time()
print(end_time - start_time) ### 耗时时间

缺点：必须以硬件相同为前提

2.时间复杂度

• 时间复杂度是衡量算法好坏的一个标准，主要是看程序大概运行的次数
• 用O()来表示
• 一般来说，时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢
• 常见的时间复杂度（按效率排序）
  • O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n2)<O(n2logn)<O(n3)
  • Mysql的索引之所以快，就是因为他是o(logn)
• 不常见的时间复杂度（看看就好）
  • O(n!) O(2n) O(nn) …
• 如何一眼判断时间复杂度？
  • 循环减半的过程-->O(logn)
  • 有几次循环就是n的几次方的复杂度

3.空间复杂度（了解）

• 比较代码所占用的内存空间
• 但因为现在的计算机内存空间并不珍贵，所以不被重视

常见的算法：

• 冒泡
• 选择
• 插入
• 快排
• 希尔
• 归并
• 桶排序
  • 计数

冒泡排序：

1. 依次比较列表每两个相邻的数，如果前面的比后面的大，那么交换这两个数
2. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较

时间复杂度：

• 平均时间复杂度：O(n^2^)
• 最低时间复杂度：O(n)

Python代码

li = [7, 5, 4, 6, 3, 8, 2, 9, 1]

def bubble_sort(li):
    for i in range(len(li)-1, 0, -1):
        for j in range(i):
            if li[j] > li[j+1]:
                li[j], li[j+1] = li[j+1], li[j]

if __name__ == '__main__':
    bubble_sort(li)
    print(li)

优化：

如果冒泡排序中执行一趟而没有交换，则列表已经是有序状态，可以直接结束算法。

li = [7, 5, 4, 6, 3, 8, 2, 9, 1]


def bubble_sort(li):
    for i in range(len(li)-1, 0, -1):
        flag = True
        for j in range(i):
            if li[j] > li[j+1]:
                li[j], li[j+1] = li[j+1], li[j]
                flag = False
        if flag:
            return None

if __name__ == '__main__':
    bubble_sort(li)
    print(li)

选择排序

为每一个位置选择当前最小的元素

1. 从第一个元素开始对全部元素进行选择，选出全部元素中最小的给该位置;
2. 再对第二个位置进行选择，在剩余元素中选择最小的给该位置;
3. 重复进行“最小元素”的选择，直至完成第(n-1)个位置的元素选择，则第n个位置就只剩唯一的最大元素;

时间复杂度：O(n^2^)

Python代码

li = [7, 5, 4, 6, 3, 8, 2, 9, 1]

def select_sort(li):
    for i in range(len(li)-1):
        min_loc = i
        for j in range(i+1, len(li)):
            if li[min_loc] > li[j]:
                li[min_loc], li[j] = li[j], li[min_loc]

if __name__ == '__main__':
    select_sort(li)
    print(li)

注意：

选择排序不是稳定的排序算法，它在计算过程中会破坏稳定性。

举例：

序列58539．我们知道第一遍选择第1个元素“5”会和元素“3”交换，那么原序列中的两个相同元素“5”之间的前后相对顺序就发生了改变。

插入排序

1. 将列表分为有序区和无序区两个部分。最初有序区只有一个元素。
2. 每次从无序区选择一个元素，插入到有序区的位置，直到无序区变空。

时间复杂度：O(n^2^)

Python代码

li = [7, 5, 4, 6, 3, 8, 2, 9, 1]

def insert_sort(li):
    for i in range(1, len(li)):
        tmp = li[i]
        j = i - 1
        while j >= 0 and li[j] > tmp:
            li[j+1] = li[j]
            j -= 1
        li[j+1] = tmp

if __name__ == '__main__':
    insert_sort(li)
    print(li)

快速排序

• 好写的排序算法中最快的
• 快的排序算法中最好写的

1. 取一个元素p（第一个元素），使元素p归位;

   归位：列表被p分成两部分，左边都比p小，右边都比p大

2. 递归完成排序

Python代码

li = [7, 5, 4, 6, 3, 8, 2, 9, 1]

def partition(data, left, right):
    tmp = data[left]
    while right > left:
        while left < right and tmp <= data[right]:
            right -= 1
        data[left] = data[right]
        while left < right and tmp > data[left]:
            left += 1
        data[right] = data[left]
    data[left] = tmp

    return left

def quick_sort(data, left, right):
    if left < right:
        mid = partition(data, left, right)
        quick_sort(data, left, mid-1)
        quick_sort(data, mid+1, right)

quick_sort(li, 0, len(li)-1)
print(li)

Python代码（分而治之）

分而治之思想：

1. 将问题分解为若干简单的子问题
2. 通过递归寻求各个子问题的的解
3. 合并各个子问题的解，从而得到原始问题的解

li = [7, 5, 4, 6, 3, 8, 2, 9, 1]

def quick_sort(data):
    """快速排序"""
    if len(data) >= 2:  # 递归入口及出口
        mid = data[len(data) // 2]  # 选取基准值，也可以选取第一个或最后一个元素
        left, right = [], []  # 定义基准值左右两侧的列表
        data.remove(mid)  # 从原始数组中移除基准值
        for num in data:
            if num >= mid:
                right.append(num)
            else:
                left.append(num)
        return quick_sort(left) + [mid] + quick_sort(right)
    else:
        return data

print(quick_sort(li))

数据结构和算法

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原文地址：https://www.cnblogs.com/lucky75/p/11862621.html