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  • 研究了一下冒泡排序,官方写法是下面这样 list_num = ['0', '0', '1', '1', '2', '2', '3', '3', '4', '4', '5', '5', '6', '6', '7', '7', '8', '8', '9', '9'] print(list_num) a = 0 b = 0 length = len(....

    测试排序一个length = 20的列表

    研究了一下冒泡排序,官方的写法是下面这样的

    list_num = ['0', '0', '1', '1', '2', '2', '3', '3', '4', '4', '5', '5', '6', '6', '7', '7', '8', '8', '9', '9']
    
    print(list_num)
    a = 0
    b = 0
    length = len(list_num) - 1
    while length > 0:
        a += 1
        for i in range(length):
            b += 1
            if list_num[i] > list_num[i + 1]:
                list_num[i], list_num[i + 1] = list_num[i + 1], list_num[i]
        length -= 1
    print(list_num)
    print(a, b)
    
    结果输出:
    ['0', '0', '1', '1', '2', '2', '3', '3', '4', '4', '5', '5', '6', '6', '7', '7', '8', '8', '9', '9']
    ['0', '0', '1', '1', '2', '2', '3', '3', '4', '4', '5', '5', '6', '6', '7', '7', '8', '8', '9', '9']
    19 190
    
    更多标准排序结果:
    ['3', '4', '5', '2', '0', '1', '7', '7', '6', '8', '2', '6', '9', '0', '1', '5', '9', '4', '8', '3']
    ['0', '0', '1', '1', '2', '2', '3', '3', '4', '4', '5', '5', '6', '6', '7', '7', '8', '8', '9', '9']
    19 190
    
    ['0', '2', '2', '7', '7', '9', '1', '8', '9', '5', '3', '4', '6', '5', '8', '4', '1', '3', '6', '0']
    ['0', '0', '1', '1', '2', '2', '3', '3', '4', '4', '5', '5', '6', '6', '7', '7', '8', '8', '9', '9']
    19 190
    
    ['6', '9', '7', '1', '5', '1', '0', '9', '5', '0', '4', '2', '8', '7', '8', '3', '6', '3', '2', '4']
    ['0', '0', '1', '1', '2', '2', '3', '3', '4', '4', '5', '5', '6', '6', '7', '7', '8', '8', '9', '9']
    19 190

     

    这里我做了一个简单的测试,代码中的列表是已经排好序的,无奈冒泡排序仍然for循环19次 ,进行190次比较才得出预期的值

    经过大量运行可以发现上面这种冒牌排序,不论什么列表,结果都是一样,for循环19次,比较190次显然存在大量无效运算


    我自己写了一种优化后的冒泡排序,可以快速高效的完成排序,最少一遍for 循环就能完成排序

    下面是我的优化后的冒泡排序写法:
     

    list_num = ['0', '0', '1', '1', '2', '2', '3', '3', '4', '4', '5', '5', '6', '6', '7', '7', '8', '8', '9', '9']
    print(list_num)
    boolean = True
    i = 0
    a = 0
    length = len(list_num) - 1
    
    while boolean:
        boolean = False
        i += 1
        for b in range(length):
            a += 1
            if list_num[b] > list_num[b + 1]:
                list_num[b], list_num[b + 1] = list_num[b + 1], list_num[b]
                boolean = True
            elif not boolean:
                boolean = False
        length -= 1
    
    print(list_num)
    print(i, a)
    
    运行结果:
    ['0', '0', '1', '1', '2', '2', '3', '3', '4', '4', '5', '5', '6', '6', '7', '7', '8', '8', '9', '9']
    ['0', '0', '1', '1', '2', '2', '3', '3', '4', '4', '5', '5', '6', '6', '7', '7', '8', '8', '9', '9']
    1 19
    
    更多优化排序结果:
    ['4', '3', '4', '5', '3', '1', '2', '2', '7', '1', '8', '5', '8', '0', '9', '7', '6', '6', '0', '9']
    ['0', '0', '1', '1', '2', '2', '3', '3', '4', '4', '5', '5', '6', '6', '7', '7', '8', '8', '9', '9']
    18 189
    
    ['2', '5', '1', '3', '8', '7', '0', '3', '9', '6', '0', '7', '8', '1', '4', '4', '6', '2', '5', '9']
    ['0', '0', '1', '1', '2', '2', '3', '3', '4', '4', '5', '5', '6', '6', '7', '7', '8', '8', '9', '9']
    13 169
    
    ['2', '5', '0', '8', '7', '1', '9', '7', '3', '8', '4', '6', '1', '4', '0', '2', '3', '9', '6', '5']
    ['0', '0', '1', '1', '2', '2', '3', '3', '4', '4', '5', '5', '6', '6', '7', '7', '8', '8', '9', '9']
    14 175
    

     

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  • 冒泡排序重复地走访需要排序的元素列表,依次比较两个相邻的元素,如果顺序(如从大到小或从小到大)错误就交换它们的位置。重复地进行直到没有相邻的元素需要交换,则元素列表排序完成。在冒泡排序中,值最大(或最小)...

    一、冒泡排序简介

    冒泡排序(Bubble Sort)是一种常见的排序算法,相对来说比较简单。

    冒泡排序重复地走访需要排序的元素列表,依次比较两个相邻的元素,如果顺序(如从大到小或从小到大)错误就交换它们的位置。重复地进行直到没有相邻的元素需要交换,则元素列表排序完成。

    在冒泡排序中,值最大(或最小)的元素会通过交换慢慢“浮”到元素列表的“顶端”。就像“冒泡”一样,所以被称为冒泡排序。

    二、冒泡排序原理

    冒泡排序的原理如下:

    1. 比较相邻的两个元素。如果第一个比第二个大则交换他们的位置(升序排列,降序则反过来)。

    2. 从列表的开始一直到结尾,依次对每一对相邻元素都进行比较。这样,值最大的元素就通过交换“冒泡”到了列表的结尾,完成第一轮“冒泡”。

    3. 重复上一步,继续从列表开头依次对相邻元素进行比较。已经“冒泡”出来的元素不用比较(一直比较到结尾也可以,已经“冒泡”到后面的元素即使比较也不需要交换,不比较可以减少步骤)。

    4. 继续从列表开始进行比较,每轮比较会有一个元素“冒泡”成功。每轮需要比较的元素个数会递减,一直到只剩一个元素没有“冒泡”时(没有任何一对元素需要比较),则列表排序完成。

    以列表 [10, 17, 50, 7, 30, 24, 27, 45, 15, 5, 36, 21] 进行升序排列为例。列表的初始状态如下图。

    2c740f520f529824f5a2f0738d9252d0.png

    要进行升序排列,则大的元素要依次“冒泡”到列表的结尾。

    1. 从列表的开头,比较相邻的两个元素,如果第一个值比第二个值大则交换。10小于17,不需要交换。

    ab3240133afcc73728ae3855bca3ecb4.png

    2. 向列表的结尾方向“走访”,比较第二组相邻的元素(第二个和第三个),如果不是从小到大则交换。17小于50,不需要交换。

    485e1d091c995599571a3fb79fbfdbfb.png

    3. 继续“走访”,比较第三组相邻的元素,如果不是从小到大则交换。50大于7,所以需要交换。

    c04b3830c6deca3f8b98f4157f7b0272.png

    4. 对顺序错误的元素进行位置交换。交换50和7的位置。

    53312e5aeaaaf95f23b44bcf4fc18013.png

    5. 一直“走访”到结尾,第一轮“冒泡”结束后,值最大的元素“冒泡”到了列表的结尾。50“冒泡”到了列表结尾。

    7ac8e0cc365e30b02c892cdd294bda5e.png

    在下一轮“冒泡”中,不需要再将50进行比较,需要比较的元素个数减1。

    6. 从列表开头,重复下一轮“冒泡”,每进行一轮“冒泡”,需要比较的元素都少一个,直到没有元素对需要比较时,整个列表排序完成。排序结果如下图。

    eb496774f901dbe5901e065a9b976b8d.png

    三、Python实现冒泡排序

    # coding=utf-8

    def bubble_sort(array):

    for i in range(1, len(array)):

    for j in range(0, len(array)-i):

    if array[j] > array[j+1]:

    array[j], array[j+1] = array[j+1], array[j]

    return array

    if __name__ == '__main__':

    array = [10, 17, 50, 7, 30, 24, 27, 45, 15, 5, 36, 21]

    print(bubble_sort(array))

    运行结果:

    [5, 7, 10, 15, 17, 21, 24, 27, 30, 36, 45, 50]

    代码中,i 表示第几轮“冒泡”,j 表示“走访”到的元素索引。每一轮“冒泡”中,j 需要从列表开头“走访”到 len(array) – i 的位置。

    四、冒泡排序的时间复杂度和稳定性

    1. 时间复杂度

    在没有特殊说明时,一般都是计算最坏时间复杂度。

    在冒泡排序中,最坏的情况是元素列表的初始状态是完全逆序排列的,需要进行 n-1 轮“冒泡”,每一轮“冒泡”需要进行 n-i 次比较和交换操作。i 的平均值为 n/2 ,时间复杂度为 T(n)=n(n-1)/2 ,再乘每次操作的步骤数(常数,不影响大O记法),所以冒泡排序的时间复杂度为 O(n^2) 。

    2. 稳定性

    排序算法的稳定性指,当元素列表中有相等的元素时,相等元素的相对次序是否固定不变,如果相对次序固定不变,则排序算法是稳定的,反之。

    在冒泡排序中,每次比较两个元素,当元素的大小顺序错误时才会进行交换,如果元素列表中有两个相等的元素,它们最终肯定会相邻在一起,但对它们比较时不会进行交换,相对次序是保持不变的。所以冒泡排序是一种稳定的排序算法。

    冒泡排序优化:将时间复杂度降为O(n)

    def bublle_sort(alist):

    """冒泡排序"""

    n = len(alist)

    for j in range(n-1):

    count = 0

    for i in range(0, n-1-j):

    #从头走到为

    if alist[i]>alist[i+1]:

    alist[i],alist[i+1] = alist[i+1],alist[i]

    count +=1

    if 0 == count:

    break

    if __name__ == "__main__":

    li = [54,25,93,17,77,31,44,55,20,10]

    print(li)

    bublle_sort(li)

    print(li)

    如有失效,请留言告知丨转载请注明原文链接:Python冒泡排序及优化

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  • 1.冒泡排序(从大到小):交换发生在内部循环稳定的排序冒泡排序的平均时间复杂度是O(n2),最好的时间复杂度是O(n),最坏的时间复杂度是O(n2),空间复杂度为O(1)冒泡排序的优化在于didswap变量 ,通过这个变量的设置,...

    1.冒泡排序(从大到小):交换发生在内部循环

    稳定的排序

    冒泡排序的平均时间复杂度是O(n2),最好的时间复杂度是O(n),最坏的时间复杂度是O(n2),空间复杂度为O(1)

    冒泡排序的优化在于didswap变量 ,通过这个变量的设置,实现冒泡排序的最好时间复杂度是O(n)

    #!usr/bin/python

    arr=[1,2,3,4,5,6,7,8,67,5,64,43,546,56,76,34,657,34,45,56,23]

    def BubbleSort(list):

    for i in range(len(list)-1):

    didswap = False

    for j in range(len(list)-1-i):

    if list[j]

    list[j],list[j+1]=list[j+1],list[j]

    didswap =True

    if didswap == False:

    return list

    return list

    print (BubbleSort(arr))

    2.选择排序(从大到小):交换发生在外部循环

    不稳定的排序

    平均算法复杂度O(n2),最好算法复杂度O(n2),最坏的算法复杂度为O(n2),空间复杂度O(1)

    #!usr/bin/python

    defSelectSort(lists):

    for i in range(len(lists)-1):

    max=i

    for j in range(i+1,len(lists)):

    if lists[j]>lists[max]:

    max=j

    lists[max],lists[i]=lists[i],lists[max]

    returnlists

    lists=[2,3,4,65,7,6,5,5,6,7,8,6,4]

    print SelectSort(lists)

    3.插入排序(从大到小排序):

    稳定的排序

    平均复杂度O(n2),最好的时间复杂度O(n),最坏的算法复杂度O(n2),空间复杂度是O(1)

    #!usr/bin/python

    defInsertSort(lists):for i in range(1,len(lists)):

    key=lists[i]

    j=i-1

    while j>=0 and lists[j]

    lists[j+1]=lists[j]

    j=j-1lists[j+1]=keyreturnlists

    arr=[2,3,4,5,6,8,7,5,6,7,6,4,5,6,7,8,7,5]print InsertSort(arr)

    4.归并排序(从大到小):归并排序的思想就是分而治之

    归并排序是稳定

    平均O(nlgn) 最好的时间复杂度是O(nlgn),最坏的时间复杂度是O(nlgn),空间复杂度是O(n)

    #!usr/bin/python

    defMerge(left,right):

    i,j=0,0

    result=[]while i=right[j]:

    result.append(left[i])

    i+=1

    else:

    result.append(right[j])

    j+=1result+=left[i:]

    result+=right[j:]returnresultdefMergeSort(lists):if len(lists)<2:returnlists

    div= len(lists)/2left=MergeSort(lists[0:div])

    right=MergeSort(lists[div:])returnMerge(left,right)

    lists= [2,3,4,5,6,7,6,5,34,23,4,56,6,3,4,6]print MergeSort(lists)

    5.快速排序:(递归调用)

    平均时间复杂度O(nlgn),平均时间复杂度O(nlgn),最坏的时间复杂度O(n2)

    空间复杂度O(lgn)-Olg(n)

    def QuickSort(myList,start,end):

    #判断low是否小于high,如果为false,直接返回

    if start < end:

    i,j = start,end

    #设置基准数

    base = myList[i]

    while i < j:

    #如果列表后边的数,比基准数大或相等,则前移一位直到有比基准数小的数出现

    while (i < j) and (myList[j] >= base):

    j = j - 1

    #如找到,则把第j个元素赋值给第个元素i,此时表中i,j个元素相等

    myList[i] = myList[j]

    #同样的方式比较前半区

    while (i < j) and (myList[i] <= base):

    i = i + 1

    myList[j] = myList[i]

    #做完第一轮比较之后,列表被分成了两个半区,并且i=j,需要将这个数设置回base

    myList[i] = base

    #递归前后半区

    QuickSort(myList, start, i - 1)

    QuickSort(myList, j + 1, end)

    return myList

    lists = [49,38,65,97,76,13,27,49]

    print(QuickSort(lists,0,len(lists)-1))

    print (lists)

    7.堆排序(从大到小):第一步最小堆化;第二步建立最小堆;第三步堆排序

    #!user/bin/python

    defAjustHeap(lists,i,size):

    min=i

    left=2*i+1right=2*i+2

    if i < size/2:if right < size and lists[min] >lists[right]:

    min=rightif left < size and lists[min]>lists[left]:

    min=leftif min!=i:

    lists[i],lists[min]=lists[min],lists[i]

    AjustHeap(lists,min,size)defBuildHeap(lists,size):for i in range(0,(size/2))[::-1]:

    AjustHeap(lists,i,size)defHeapSort(lists):

    size=len(lists)

    BuildHeap(lists,size)for i in range(0,size)[::-1]:

    lists[i],lists[0]=lists[0],lists[i]

    AjustHeap(lists,0,i)returnlists

    arr=[12,23,4,3,5,6,7,8,76,43,5,6,7,34,3,76]print HeapSort(arr)

    6.希尔排序(从大到小):(插入排序的一种)

    #!user/bin/python

    defShellSort(lists):

    step=len(lists)/2

    while (step>=1):#step终止循环为1

    for i in range(step,len(lists)):#没一次step对应很多个新列表

    while(i>=step and lists[i] > lists[i-step]):#每个列表进行排序

    lists[i],lists[i-step]=lists[i-step],lists[i]

    i=i-step

    step=step/2

    returnlists

    arr=[12,23,4,3,5,6,7,8,76,43,5,6,7,34,3,76]

    print ShellSort(arr)

    8.计数排序:

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  • 我对Python相当陌生,我将从...我建议第一个选项是优化冒泡排序,但第二个选项有问题。在维基百科中,这个“允许我们跳过很多元素,结果在最坏情况下,比较计数提高了大约50%”。所以我第一个选项代码看起来...

    我对Python相当陌生,我将从排序算法、PEP8和Python的Zen开始我的旅程。我刚在CodeReview上写了一篇帖子。我做了修复,我想问一下Optimizing Bubble Sort : Second option。我建议第一个选项是优化冒泡排序,但第二个选项有问题。在维基百科中,这个“允许我们跳过很多元素,结果在最坏的情况下,比较计数提高了大约50%”。所以我的第一个选项的代码看起来和工作原理一样:def bubble_sort(container):

    """

    Bubble sort with optimization.

    Description

    ----------

    Performance cases:

    Worst : O(n^2)

    Average : O(n^2)

    Best case : O(n)

    Parameters

    ----------

    data_container : Mutable structure with comparable objects and structure

    which has implemented __len__, __getitem__ and __setitem__.

    Returns

    -------

    None

    Examples

    ----------

    >>> bubble_sort([7,1,2,6,4,2,3])

    [1, 2, 2, 3, 4, 6, 7]

    >>> bubble_sort(['a', 'c', 'b'])

    ['a', 'b', 'c']

    """

    # setting up variables

    length = len(container)

    changed = True

    while changed:

    changed = False

    for i in range(length - 1):

    if container[i] > container[i + 1]:

    container[i], container[i + 1] = container[i + 1], container[i]

    changed = True

    length -= 1

    问题是为了实现第二个优化选项,我必须做些什么改变。另外,到目前为止,我还试着表现得像伪代码一样。我的代码不工作(不分类),看起来像:

    ^{pr2}$

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  • Python 冒泡排序

    2016-02-27 18:01:00
    /usr/bin/env pythone3#通过冒泡排序的方式,把列表进行排序优化前count=0number = [10,5,3,20,7,50,35,21,2,9,1,45,15]total=len(number)for a in range(total): for i in range(len(number)-1): if number[i] >...
  • 1.冒泡排序是最基础排序方式,使用两次for循环完成,内层循环比较两个相邻元素大小,一次循环完找出最大元素放在最后,外层循环有多少个待排元素,循环多少遍,这样两层循环完乱序列表就排序好了,第一次...
  • 写在前面,排序算法属于面试中绝对不会错过一道题,不管是原理,手撕,变形,优化,全都是考点。接下来更几篇文章争取全面考虑,从面试官角度解析排序算法以及对应回答~如果喜欢话可以点赞收藏关注!及时...
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  • 1.冒泡排序 冒泡排序(英语:Bubble Sort)是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列,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。遍历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...
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  • 之前的优化是在原有普通的冒泡排序的基础上,加入排序标记,如果检查相邻元素之后发现并没有发生元素顺序的调换,那么则可以看做已经排好序了,直接退出,进行下次循环 虽然效果已经比之前普通的冒泡排序要好很多,...

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