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  • 对最后一位数字排序
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    2020-11-29 22:15:36

    Python 对输入的数字进行排序的方法

    要求,输入一串数字,并以列表的形式打印出来。

    number = input('请输入一串数字:')

    print(number)

    print(type(number))

    假设输入12345,得到结果如下:

    请输入一串数字:12345

    12345

    可以看出,变量number类型为字符串类型。

    将其转换成列表,如下所示:

    print(list(number))

    得到:

    ['1', '2', '3', '4', '5']

    显然,我们想得到是:[1,2,3,4,5],这种以数字形式排列的列表

    可以采取如下形式:

    print(list(map(int,list(number))))

    得到:

    [1,2,3,4,5]

    采用map函数,将字符串列表中的每一个字符转换成数字。

    在得到数字列表后,采用sort()函数就可以对其进行排序了。

    完成代码如下:

    number = input('请输入一串数字:')

    number_list = list(map(int,list(number)))

    number_list.sort()

    print('排序后的数字列表为:%s' % number_list)

    得到结果如下:

    请输入一串数字:2586417

    排序后的数字列表为:[1, 2, 4, 5, 6, 7, 8]

    以上这篇Python 对输入的数字进行排序的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

    时间: 2018-06-23

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            // 获取数字数组的最大值
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            for (int i = 0; i < intArray.length; ++i) {
                if (maxValue < intArray[i]) {
                    maxValue = intArray[i];
                }
            }
            // 设置位图数组bitMap的长度(位图数组长度 = 数字数组.maxValue + 1)
            byte[] bitmap = new byte[maxValue + 1];
            // 将数组转化为位图数组
            for (int i = 0; i < intArray.length; ++i) {
                int value = intArray[i];
                bitmap[value] = 1;
            }
    
            // 进行排序(倒序)
            int[] result = new int[intArray.length];
            int index = 0;
            for (int i = maxValue; i >= 0 & index < result.length; i--) {
                if (bitmap[i] == 1) {
                    result[index++] = i;
                }
            }
            return result;
        }
    
    
        public static void main(String[] args) {
    
            // 设置数组长度
            int[] intArray = new int[100000000];
            Random random = new Random();
            for (int i = 0; i < intArray.length; ++i) {
                // 随机生成数字
                intArray[i] = (int) (Math.random() * intArray.length);
            }
            // 测试时间
            System.out.println("Sort begin...");
            // 开始时间
            long current = System.currentTimeMillis();
            int[] result = Sort.getBitMap(intArray);
            //结束时间
            System.out.println("排序时间" + (System.currentTimeMillis() - current) + "ms");
            System.out.println("Sort end...");
    //        for (int i = 0; i < result.length; ++i) {
    //            System.out.print(result[i] + ",");
    //        }
    

    但是这种排序方法对输入的数据是有比较严格的要求:
    1.数据不能重复
    2.大致知道数据的范围

    当数据有重复时,排序就会出错(重复的数字都指向同一个“1”,所以最后只有“第一个”才能正确表示,其它都会变为默认值0)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    所以这种排序算法用在这感觉不太合适,大量数据排序好像都是通过将其拆分为很多小部分进行排序,然后最终在合并成一个排好序的整体。
    这里想问一下,这个问题有没有很好的解决方法啊。。。

    展开全文
  • 3.如果该元素大于tem,则将该元素移到下一位 4.重复步骤3,直到找到已排序元素中小于等于tem的元素 5.tem插入到该元素的后面,如果已排序所有元素都大于tem,则将tem插入到下标为0的位置 6.重复步骤2~5 动图演示如下...


    1. 插入排序

    步骤:

    1.从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序
    2.取下一个元素tem,从已排序的元素序列从后往前扫描
    3.如果该元素大于tem,则将该元素移到下一位
    4.重复步骤3,直到找到已排序元素中小于等于tem的元素
    5.tem插入到该元素的后面,如果已排序所有元素都大于tem,则将tem插入到下标为0的位置
    6.重复步骤2~5

    动图演示如下:在这里插入图片描述
    思路:
      在待排序的元素中,假设前n-1个元素已有序,现将第n个元素插入到前面已经排好的序列中,使得前n个元素有序。按照此法对所有元素进行插入,直到整个序列有序。
      但我们并不能确定待排元素中究竟哪一部分是有序的,所以我们一开始只能认为第一个元素是有序的,依次将其后面的元素插入到这个有序序列中来,直到整个序列有序为止。
    在这里插入图片描述
    代码如下:

    void InsertSort(int* arr, int n)
    {
    	for (int i = 0; i < n - 1; ++i)
    	{
    		//记录有序序列最后一个元素的下标
    		int end = i;
    		//待插入的元素
    		int tem = arr[end + 1];
    		//单趟排
    		while (end >= 0)
    		{
    			//比插入的数大就向后移
    			if (tem < arr[end])
    			{
    				arr[end + 1] = arr[end];
    				end--;
    			}
    			//比插入的数小,跳出循环
    			else
    			{
    				break;
    			}
    		}
    		//tem放到比插入的数小的数的后面
    		arr[end  + 1] = tem;
    		//代码执行到此位置有两种情况:
    		//1.待插入元素找到应插入位置(break跳出循环到此)
    		//2.待插入元素比当前有序序列中的所有元素都小(while循环结束后到此)
    	}
    }
    

    时间复杂度:最坏情况下为O(N*N),此时待排序列为逆序,或者说接近逆序
          最好情况下为O(N),此时待排序列为升序,或者说接近升序。
    空间复杂度:O(1)

    2.希尔排序

    步骤:
    1.先选定一个小于N的整数gap作为第一增量,然后将所有距离为gap的元素分在同一组,并对每一组的元素进行直接插入排序。然后再取一个比第一增量小的整数作为第二增量,重复上述操作…
    2.当增量的大小减到1时,就相当于整个序列被分到一组,进行一次直接插入排序,排序完成。
    动图如下:
    在这里插入图片描述
    思路:
    希尔排序,先将待排序列进行预排序,使待排序列接近有序,然后再对该序列进行一次插入排序,此时插入排序的时间复杂度为O(N),

    代码如下:

    //希尔排序
    void ShellSort(int* arr, int n)
    {
    	int gap = n;
    	while (gap>1)
    	{
    		//每次对gap折半操作
    		gap = gap / 2;
    		//单趟排序
    		for (int i = 0; i < n - gap; ++i)
    		{
    			int end = i;
    			int tem = arr[end + gap];
    			while (end >= 0)
    			{
    				if (tem < arr[end])
    				{
    					arr[end + gap] = arr[end];
    					end -= gap;
    				}
    				else
    				{
    					break;
    				}
    			}
    			arr[end + gap] = tem;
    		}
    	}
    }
    

    时间复杂度平均:O(N^1.3)
    空间复杂度:O(1)

    3.选择排序

    思路:
    每次从待排序列中选出一个最小值,然后放在序列的起始位置,直到全部待排数据排完即可。
    实际上,我们可以一趟选出两个值,一个最大值一个最小值,然后将其放在序列开头和末尾,这样可以使选择排序的效率快一倍。

    动图如下:
    在这里插入图片描述
    代码如下:

    //选择排序
    void swap(int* a, int* b)
    {
    	int tem = *a;
    	*a = *b;
    	*b = tem;
    }
    void SelectSort(int* arr, int n)
    {
    	//保存参与单趟排序的第一个数和最后一个数的下标
    	int begin = 0, end = n - 1;
    	while (begin < end)
    	{
    		//保存最大值的下标
    		int maxi = begin;
    		//保存最小值的下标
    		int mini = begin;
    		//找出最大值和最小值的下标
    		for (int i = begin; i <= end; ++i)
    		{
    			if (arr[i] < arr[mini])
    			{
    				mini = i;
    			}
    			if (arr[i] > arr[maxi])
    			{
    				maxi = i;
    			}
    		}
    		//最小值放在序列开头
    		swap(&arr[mini], &arr[begin]);
    		//防止最大的数在begin位置被换走
    		if (begin == maxi)
    		{
    			maxi = mini;
    		}
    		//最大值放在序列结尾
    		swap(&arr[maxi], &arr[end]);
    		++begin;
    		--end;
    	}
    }
    

    时间复杂度:最坏情况:O(N^2)
          最好情况:O(N^2)
    空间复杂度:O(1)

    4.冒泡排序

    思路:
    左边大于右边交换一趟排下来最大的在右边

    动图如下:
    在这里插入图片描述
    代码如下:

    //冒泡排序
    void BubbleSort(int* arr, int n)
    {
    	int end = n;
    	while (end)
    	{
    		int flag = 0;
    		for (int i = 1; i < end; ++i)
    		{
    			if (arr[i - 1] > arr[i])
    			{
    				int tem = arr[i];
    				arr[i] = arr[i - 1];
    				arr[i - 1] = tem;
    				flag = 1;
    			}
    		}
    		if (flag == 0)
    		{
    			break;
    		}
    		--end;
    	}
    }
    

    时间复杂度:最坏情况:O(N^2)
          最好情况:O(N)
    空间复杂度:O(1)

    5.堆排序

    堆排可看之间这篇博文----->[堆排]

    6.快速排序

    5.1 hoare版本(左右指针法)

    思路:
    1、选出一个key,一般是最左边或是最右边的。
    2、定义一个begin和一个end,begin从左向右走,end从右向左走。(需要注意的是:若选择最左边的数据作为key,则需要end先走;若选择最右边的数据作为key,则需要bengin先走)。
    3、在走的过程中,若end遇到小于key的数,则停下,begin开始走,直到begin遇到一个大于key的数时,将begin和right的内容交换,end再次开始走,如此进行下去,直到begin和end最终相遇,此时将相遇点的内容与key交换即可。(选取最左边的值作为key)
    4.此时key的左边都是小于key的数,key的右边都是大于key的数
    5.将key的左序列和右序列再次进行这种单趟排序,如此反复操作下去,直到左右序列只有一个数据,或是左右序列不存在时,便停止操作,此时此部分已有序

    单趟动图如下:
    在这里插入图片描述
    代码如下:

    //快速排序   hoare版本(左右指针法)
    void QuickSort(int* arr, int begin, int end)
    {
    	//只有一个数或区间不存在
    	if (begin >= end)
    		return;
    	int left = begin;
    	int right = end;
    	//选左边为key
    	int keyi = begin;
    	while (begin < end)
    	{
    		//右边选小   等号防止和key值相等    防止顺序begin和end越界
    		while (arr[end] >= arr[keyi] && begin < end)
    		{
    			--end;
    		}
    		//左边选大
    		while (arr[begin] <= arr[keyi] && begin < end)
    		{
    			++begin;
    		}
    		//小的换到右边,大的换到左边
    		swap(&arr[begin], &arr[end]);
    	}
    	swap(&arr[keyi], &arr[end]);
    	keyi = end;
    	//[left,keyi-1]keyi[keyi+1,right]
    	QuickSort(arr, left, keyi - 1);
    	QuickSort(arr,keyi + 1,right);
    }
    

    时间复杂度:
    在这里插入图片描述
    快速排序的过程类似于二叉树其高度为logN,每层约有N个数,如下图所示:在这里插入图片描述

    5.2 挖坑法

    5.2.1 递归

    思路:
    挖坑法思路与hoare版本(左右指针法)思路类似
    1.选出一个数据(一般是最左边或是最右边的)存放在key变量中,在该数据位置形成一个坑
    2、还是定义一个L和一个R,L从左向右走,R从右向左走。(若在最左边挖坑,则需要R先走;若在最右边挖坑,则需要L先走)

    后面的思路与hoare版本(左右指针法)思路类似在此处就不说了

    单趟动图如下:
    在这里插入图片描述
    代码如下:

    //快速排序法  挖坑法
    void QuickSort1(int* arr, int begin, int end)
    {
    	if (begin >= end)
    		return;
    	int left = begin,right = end;
    	int key = arr[begin];
    	while (begin < end)
    	{
    		//找小
    		while (arr[end] >= key && begin < end)
    		{
    			--end;
    		}
    		//小的放到左边的坑里
    		arr[begin] = arr[end];
    		//找大
    		while (arr[begin] <= key && begin < end)
    		{
    			++begin;
    		}
    		//大的放到右边的坑里
    		arr[end] = arr[begin];
    	}
    	arr[begin] = key;
    	int keyi = begin;
    	//[left,keyi-1]keyi[keyi+1,right]
    	QuickSort1(arr, left, keyi - 1);
    	QuickSort1(arr, keyi + 1, right);
    }
    

    5.2.2 非递归

    //单趟排
    int PartSort(int* arr, int begin, int end)
    {
    	int key = arr[begin];
    	while (begin < end)
    	{
    		while (key <= arr[end] && begin < end)
    		{
    			--end;
    		}
    		arr[begin] = arr[end];
    		while (key >= arr[begin] && begin < end)
    		{
    			++begin;
    		}
    		arr[end] = arr[begin];
    	}
    	arr[begin] = key;
    	int meeti = begin;
    	return meeti;
    }
    
    void QuickSortNoR(int* arr, int begin, int end)
    {
    	stack<int> st;
    	//先入右边
    	st.push(end);
    	//再入左边
    	st.push(begin);
    	while (!st.empty())
    	{
    		//左区间
    		int left = st.top();
    		st.pop();
    		//右区间
    		int right = st.top();
    		st.pop();
    		//中间数
    		int mid = PartSort(arr, left, right);
    		//当左区间>=mid-1则证明左区间已经排好序了
    		if (left < mid - 1)
    		{
    			st.push(mid - 1);
    			st.push(left);
    		}
    		//当mid+1>=右区间则证明右区间已经排好序
    		if (right > mid + 1)
    		{
    			st.push(right);
    			st.push(mid + 1);
    		}
    	}
    }
    

    5.3 前后指针法

    思路:
    1、选出一个key,一般是最左边或是最右边的。
    2、起始时,prev指针指向序列开头,cur指针指向prev+1。
    3、若cur指向的内容小于key,则prev先向后移动一位,然后交换prev和cur指针指向的内容,然后cur指针++;若cur指向的内容大于key,则cur指针直接++。如此进行下去,直到cur到达end位置,此时将key和++prev指针指向的内容交换即可。

    经过一次单趟排序,最终也能使得key左边的数据全部都小于key,key右边的数据全部都大于key。

    然后也还是将key的左序列和右序列再次进行这种单趟排序,如此反复操作下去,直到左右序列只有一个数据,或是左右序列不存在时,便停止操作

    //快速排序法  前后指针版本
    void QuickSort2(int* arr, int begin, int end)
    {
    	if (begin >= end)
    		return;
    	int cur = begin, prev = begin - 1;
    	int keyi = end;
    	while (cur != keyi)
    	{
    		if (arr[cur] < arr[keyi] && ++prev != cur)
    		{
    			swap(&arr[cur], &arr[prev]);
    		}
    		++cur;
    	}
    	swap(&arr[++prev],&arr[keyi]);
    	keyi = prev;
    	//[begin,keyi -1]keyi[keyi+1,end]
    	QuickSort2(arr, begin, keyi - 1);
    	QuickSort2(arr, keyi + 1, end);
    
    }
    
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  • Python列表中的数字进行排序,并且排序后找出从左到右第个丢失的数据。 结果如下 num_list 中 排序完成后缺少4 num_list1 中 排序完成后缺少3 num_list2 中 排序完成后缺少5 代码如下 def digital_computation...

    Python对列表中的数字进行排序,并且排序后找出从左到右第一个丢失的数据。

    在这里插入图片描述
    结果如下
    在这里插入图片描述
    num_list 中 排序完成后缺少4
    num_list1 中 排序完成后缺少3
    num_list2 中 排序完成后缺少5

    代码如下

    def digital_computation(num_list):
        new_numbers = []
        for n in num_list:
            new_numbers.append(int(n))
        num_1 = new_numbers
        num_2 = []
        num_1.sort()
        for i in num_1:
            num = int(i) + 1
            num_2.append(num)
        list3 = list(set(num_2).difference(set(num_1)))
        list3.sort()
        if list3:
            return list3[0]
        else:
            num = int(num_1[-1]) + 1
            return num
    
    
    num_list = [1, 2, 3, 5, 6, 7]
    num_list1 = [1, 2, 4, 5, 6, 7]
    num_list2 = [1, 2, 3, 4, 6, 7]
    num = digital_computation(num_list)
    num1 = digital_computation(num_list1)
    num2 = digital_computation(num_list2)
    print(num)
    print(num1)
    print(num2)
    
    
    
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