八大排序算法的Python实现
Python实现八大排序算法，具体内容如下
1、插入排序
描述
插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。是稳定的排序方法。插入算法把要排序的数组分成两部分：第一部分包含了这个数组的所有元素，但将最后一个元素除外（让数组多一个空间才有插入的位置），而第二部分就只包含这一个元素（即待插入元素）。在第一部分排序完成后，再将这个最后元素插入到已排好序的第一部分中。
代码实现
def insert_sort(lists):
# 插入排序
count = len(lists)
for i in range(1, count):
key = lists[i]
j = i - 1
while j >= 0:
if lists[j] > key:
lists[j + 1] = lists[j]
lists[j] = key
j -= 1
return lists
2、希尔排序
描述
希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。该方法因DL．Shell于1959年提出而得名。 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
代码实现
def shell_sort(lists):
# 希尔排序
count = len(lists)
step = 2
group = count / step
while group > 0:
for i in range(0, group):
j = i + group
while j < count:
k = j - group
key = lists[j]
while k >= 0:
if lists[k] > key:
lists[k + group] = lists[k]
lists[k] = key
k -= group
j += group
group /= step
return lists
3、冒泡排序
描述
它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。
代码实现
def bubble_sort(lists):
# 冒泡排序
count = len(lists)
for i in range(0, count):
for j in range(i + 1, count):
if lists[i] > lists[j]:
lists[i], lists[j] = lists[j], lists[i]
return lists
4、快速排序
描述
通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
代码实现
def quick_sort(lists, left, right):
# 快速排序
if left >= right:
return lists
key = lists[left]
low = left
high = right
while left < right:
while left < right and lists[right] >= key:
right -= 1
lists[left] = lists[right]
while left < right and lists[left] <= key:
left += 1
lists[right] = lists[left]
lists[right] = key
quick_sort(lists, low, left - 1)
quick_sort(lists, left + 1, high)
return lists
5、直接选择排序
描述
基本思想：第1趟，在待排序记录r1 ~ r[n]中选出最小的记录，将它与r1交换；第2趟，在待排序记录r2 ~ r[n]中选出最小的记录，将它与r2交换；以此类推，第i趟在待排序记录r[i] ~ r[n]中选出最小的记录，将它与r[i]交换，使有序序列不断增长直到全部排序完毕。
代码实现
def select_sort(lists):
# 选择排序
count = len(lists)
for i in range(0, count):
min = i
for j in range(i + 1, count):
if lists[min] > lists[j]:
min = j
lists[min], lists[i] = lists[i], lists[min]
return lists
6、堆排序
描述
堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节点的值，即A[PARENT[i]] >= A[i]。在数组的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因为根据大根堆的要求可知，最大的值一定在堆顶。
代码实现
# 调整堆
def adjust_heap(lists, i, size):
lchild = 2 * i + 1
rchild = 2 * i + 2
max = i
if i < size / 2:
if lchild < size and lists[lchild] > lists[max]:
max = lchild
if rchild < size and lists[rchild] > lists[max]:
max = rchild
if max != i:
lists[max], lists[i] = lists[i], lists[max]
adjust_heap(lists, max, size)
# 创建堆
def build_heap(lists, size):
for i in range(0, (size/2))[::-1]:
adjust_heap(lists, i, size)
# 堆排序
def heap_sort(lists):
size = len(lists)
build_heap(lists, size)
for i in range(0, size)[::-1]:
lists[0], lists[i] = lists[i], lists[0]
adjust_heap(lists, 0, i)
7、归并排序
描述
归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。
归并过程为：比较a[i]和a[j]的大小，若a[i]≤a[j]，则将第一个有序表中的元素a[i]复制到r[k]中，并令i和k分别加上1；否则将第二个有序表中的元素a[j]复制到r[k]中，并令j和k分别加上1，如此循环下去，直到其中一个有序表取完，然后再将另一个有序表中剩余的元素复制到r中从下标k到下标t的单元。归并排序的算法我们通常用递归实现，先把待排序区间[s,t]以中点二分，接着把左边子区间排序，再把右边子区间排序，最后把左区间和右区间用一次归并操作合并成有序的区间[s,t]。
代码实现
def merge(left, right):
i, j = 0, 0
result = []
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] <= right[j]:
result.append(left[i])
i += 1
else:
result.append(right[j])
j += 1
result += left[i:]
result += right[j:]
return result
def merge_sort(lists):
# 归并排序
if len(lists) <= 1:
return lists
num = len(lists) / 2
left = merge_sort(lists[:num])
right = merge_sort(lists[num:])
return merge(left, right)
8、基数排序
描述
基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort，顾名思义，它是透过键值的部份资讯，将要排序的元素分配至某些“桶”中，藉以达到排序的作用，基数排序法是属于稳定性的排序，其时间复杂度为O (nlog(r)m)，其中r为所采取的基数，而m为堆数，在某些时候，基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法。
代码实现
import math
def radix_sort(lists, radix=10):
k = int(math.ceil(math.log(max(lists), radix)))
bucket = [[] for i in range(radix)]
for i in range(1, k+1):
for j in lists:
bucket[j/(radix**(i-1)) % (radix**i)].append(j)
del lists[:]
for z in bucket:
lists += z
del z[:]
return lists
以上就是Python实现八大排序算法的详细介绍，希望对大家的学习有所帮助。
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PS가 계속 로딩을 보여주는 이유는 무엇입니까?
Apr 06, 2025 pm 06:39 PM
PS "로드"문제는 자원 액세스 또는 처리 문제로 인한 것입니다. 하드 디스크 판독 속도는 느리거나 나쁘다 : CrystalDiskinfo를 사용하여 하드 디스크 건강을 확인하고 문제가있는 하드 디스크를 교체하십시오. 불충분 한 메모리 : 고해상도 이미지 및 복잡한 레이어 처리에 대한 PS의 요구를 충족시키기 위해 메모리 업그레이드 메모리. 그래픽 카드 드라이버는 구식 또는 손상됩니다. 운전자를 업데이트하여 PS와 그래픽 카드 간의 통신을 최적화하십시오. 파일 경로는 너무 길거나 파일 이름에는 특수 문자가 있습니다. 짧은 경로를 사용하고 특수 문자를 피하십시오. PS 자체 문제 : PS 설치 프로그램을 다시 설치하거나 수리하십시오.
PS가 시작될 때 로딩 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?
Apr 06, 2025 pm 06:36 PM
부팅 할 때 "로드"에 PS가 붙어있는 여러 가지 이유로 인해 발생할 수 있습니다. 손상되거나 충돌하는 플러그인을 비활성화합니다. 손상된 구성 파일을 삭제하거나 바꾸십시오. 불충분 한 메모리를 피하기 위해 불필요한 프로그램을 닫거나 메모리를 업그레이드하십시오. 하드 드라이브 독서 속도를 높이기 위해 솔리드 스테이트 드라이브로 업그레이드하십시오. 손상된 시스템 파일 또는 설치 패키지 문제를 복구하기 위해 PS를 다시 설치합니다. 시작 오류 로그 분석의 시작 과정에서 오류 정보를 봅니다.
PS의 로딩 속도 속도를 높이는 방법?
Apr 06, 2025 pm 06:27 PM
느린 Photoshop 스타트 업 문제를 해결하려면 다음을 포함한 다중 프론트 접근 방식이 필요합니다. 하드웨어 업그레이드 (메모리, 솔리드 스테이트 드라이브, CPU); 구식 또는 양립 할 수없는 플러그인 제거; 정기적으로 시스템 쓰레기 및 과도한 배경 프로그램 청소; 주의를 기울여 관련없는 프로그램 폐쇄; 시작하는 동안 많은 파일을 열지 않도록합니다.
PS가 파일을 열 때로드 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?
Apr 06, 2025 pm 06:33 PM
"로드"는 PS에서 파일을 열 때 말더듬이 발생합니다. 그 이유에는 너무 크거나 손상된 파일, 메모리 불충분, 하드 디스크 속도가 느리게, 그래픽 카드 드라이버 문제, PS 버전 또는 플러그인 충돌이 포함될 수 있습니다. 솔루션은 다음과 같습니다. 파일 크기 및 무결성 확인, 메모리 증가, 하드 디스크 업그레이드, 그래픽 카드 드라이버 업데이트, 의심스러운 플러그인 제거 또는 비활성화 및 PS를 다시 설치하십시오. 이 문제는 PS 성능 설정을 점차적으로 확인하고 잘 활용하고 우수한 파일 관리 습관을 개발함으로써 효과적으로 해결할 수 있습니다.
PS가 항상 로딩되고 있음을 보여줄 때 로딩 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?
Apr 06, 2025 pm 06:30 PM
PS 카드가 "로드"되어 있습니까? 솔루션에는 컴퓨터 구성 (메모리, 하드 디스크, 프로세서) 확인, 하드 디스크 조각 청소, 그래픽 카드 드라이버 업데이트, PS 설정 조정, PS 재설치 및 우수한 프로그래밍 습관 개발이 포함됩니다.
PS 페더 링은 어떻게 전환의 부드러움을 제어합니까?
Apr 06, 2025 pm 07:33 PM
깃털 통제의 열쇠는 점진적인 성격을 이해하는 것입니다. PS 자체는 그라디언트 곡선을 직접 제어하는 옵션을 제공하지 않지만 여러 깃털, 일치하는 마스크 및 미세 선택으로 반경 및 구배 소프트를 유연하게 조정하여 자연스럽게 전이 효과를 달성 할 수 있습니다.
설치 후 MySQL을 사용하는 방법
Apr 08, 2025 am 11:48 AM
이 기사는 MySQL 데이터베이스의 작동을 소개합니다. 먼저 MySQLworkBench 또는 명령 줄 클라이언트와 같은 MySQL 클라이언트를 설치해야합니다. 1. MySQL-Uroot-P 명령을 사용하여 서버에 연결하고 루트 계정 암호로 로그인하십시오. 2. CreateABase를 사용하여 데이터베이스를 작성하고 데이터베이스를 선택하십시오. 3. CreateTable을 사용하여 테이블을 만들고 필드 및 데이터 유형을 정의하십시오. 4. InsertInto를 사용하여 데이터를 삽입하고 데이터를 쿼리하고 업데이트를 통해 데이터를 업데이트하고 DELETE를 통해 데이터를 삭제하십시오. 이러한 단계를 마스터하고 일반적인 문제를 처리하는 법을 배우고 데이터베이스 성능을 최적화하면 MySQL을 효율적으로 사용할 수 있습니다.
PS 카드가 로딩 인터페이스에 있으면 어떻게해야합니까?
Apr 06, 2025 pm 06:54 PM
PS 카드의로드 인터페이스는 소프트웨어 자체 (파일 손상 또는 플러그인 충돌), 시스템 환경 (DIFE 드라이버 또는 시스템 파일 손상) 또는 하드웨어 (하드 디스크 손상 또는 메모리 스틱 고장)로 인해 발생할 수 있습니다. 먼저 컴퓨터 자원이 충분한 지 확인하고 배경 프로그램을 닫고 메모리 및 CPU 리소스를 릴리스하십시오. PS 설치를 수정하거나 플러그인의 호환성 문제를 확인하십시오. PS 버전을 업데이트하거나 폴백합니다. 그래픽 카드 드라이버를 확인하고 업데이트하고 시스템 파일 확인을 실행하십시오. 위의 문제를 해결하면 하드 디스크 감지 및 메모리 테스트를 시도 할 수 있습니다.
