Python实现八大排序算法

概述如何用Python实现八大排序算法1、插入排序描述插入排序的基本 *** 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

如何用Python实现八大排序算法

1、插入排序
描述
插入排序的基本 *** 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[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,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[0]     adjust_heap(Lists,i) 

7、归并排序
描述 
归并排序是建立在归并 *** 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 *** 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

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持编程小技巧。

总结

以上是内存溢出为你收集整理的Python实现八大排序算法全部内容，希望文章能够帮你解决Python实现八大排序算法所遇到的程序开发问题。

如果觉得内存溢出网站内容还不错，欢迎将内存溢出网站推荐给程序员好友。