基础排序算法总览

标签：序号   优秀   nlog   one   end   merge   快速   位置   算法   

基础排序算法总览

????涉及到相关算法：

• 二分查找：时间复杂度为O(logN)的优秀查找算法
• 冒泡排序：O(N^2)
• 插入排序：O(N^2)
• 选择排序：O(N^2)
• 归并排序：O(NlogN)
• 快速排序：O(NlogN)

冒泡排序

????比较相邻的两元素，不满足大小关系则互换，一次遍历能将一个元素放到正确的位置上。完成排序需要N次遍历，则事件复杂度O(N^2)，可以不使用额外的数据结构，则空间复杂度为O(1)，可以相等时不交换，则是稳定的排序算法。

????Python3代码大致如下：

from typing import List

def bubbleSort(nums: List[int])-> None:
    n = len(nums)
    if n < 2:
        return
    
    for i in range(0, n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if nums[j] < nums[j+1]:
                nums[j],nums[j+1] = nums[j+1], nums[j]
    
nums = [2, 3, 5, 7, 1, 9, 3]
bubbleSort(nums)
print(nums)

插入排序

????开始将第一个元素划分为有序区间，后面为无序区间，逐步将无序区间的元素插入到有些区间中。两层循环，一个区间划分遍历一次数据，第二层插入数据，大致为O(N^2)，空间复杂度为O(1)，数据相等时不交换，稳定的排线算法。代码大致如下：

from typing import List

def insertionSort(nums: List[int])-> None:
    n = len(nums)
    if n < 2:
        return
    
    for i in range(1, n):
        value = nums[i]
        # 寻找插入的位置
        j = i - 1
        while j > -1:
            # 数据往后移
            if nums[j] < value:
                nums[j+1] =  nums[j]
            else:
                break
            j = j - 1
        # 插入数据
        nums[j+1] = value
                
nums = [2, 3, 5, 7, 1, 9, 3]
insertionSort(nums)
print(nums)

选择排序

????开始划分1个有序区间，后面查找最小或最大元素放入区间内。时间复杂度O(N^2)，空间O(1),不稳定。代码大致如下：

from typing import List

def selectSort(nums: List[int])-> None:
    n = len(nums)
    if n < 2:
        return
    
    for i in range(0, n-1):
        for j in range(i+1, n):
            if nums[i] < nums[j]:
                nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
                
nums = [2, 3, 5, 7, 1, 9, 3]
selectSort(nums)
print(nums)

归并排序

????使用分治的思路，把数组分成两半，分别排序，排序后进行合并。大致代码如下：

from typing import List

def mergeSort(nums: List[int])-> List[int]:
    n = len(nums)
    if n == 1:
        return nums
    
    mid = n // 2
    lsort = mergeSort(nums[:mid])
    rsort = mergeSort(nums[mid:])
    return merge(lsort, rsort)

def merge(nums1: List[int], nums2: List[int])-> List[int]:
    nums = []
    n = len(nums1)
    m = len(nums2)
    index1 = 0
    index2 = 0
    while index1 < n or index2 < m:
        if index1 >= n:
            nums.append(nums2[index2])
            index2 = index2 + 1
        elif index2 >= m:
            nums.append(nums1[index1])
            index1 = index1 + 1
        elif nums1[index1] < nums2[index2]:
            nums.append(nums1[index1])
            index1 = index1 + 1
        else:
            nums.append(nums2[index2])
            index2 = index2 + 1
    return nums


nums = [2, 3, 5, 7, 1, 9, 3]
print(mergeSort(nums))

快速排序

????也是使用分治的思路，随机选取其中一个数最为分界点，把小于其的数反左边或右边，大于其的数类似。大致代码如下：

from typing import List

def quickSort(nums: List[int], start: int, end: int)-> None:
    if start >= end:
        return
    
    mid = partition(nums, start, end)
    # 注意后面排序的序号，排序是不包括分界元素的
    quickSort(nums, start, mid-1)
    quickSort(nums, mid+1, end)
    
    
def partition(nums: List[int], start: int, end: int)-> int:
    """
    选取最后一个元素为分界，小于的放左，使用了双指针交换元素
    """
    value = nums[end]
    index = start
    for i in range(start, end):
        if nums[i] < value:
            nums[i], nums[index] = nums[index], nums[i]
            index = index + 1
    nums[index], nums[end] = nums[end], nums[index]
    return index


nums = [2, 3, 5, 7, 1, 9, 3]
quickSort(nums, 0, len(nums)-1)
print(nums)

基础排序算法总览

标签：序号   优秀   nlog   one   end   merge   快速   位置   算法   

原文地址：https://www.cnblogs.com/freedom-only/p/13438145.html