常见的排序算法
排序是最常用的算法，常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、希尔排序和归并排序。除此之外，还有桶排序、堆排序、基数排序和计数排序。
1、冒泡排序
冒泡排序就是把小的元素往前放或大的元素往后放，比较的是相邻的两个元素。
时间复杂度：
O
(
n
2
)
O(n^2)
O(n2)，空间复杂度：
O
(
1
)
O(1)
O(1)，稳定排序。
思想：
（1）比较相邻的两个元素，如果第一个比第二个大，就交换它俩的位置；
（2）对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到最后一对，一趟下来，最后的元素会是最大的数；
（3）针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；
（4）持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对元素需要比较。此时，该数组排好序。
def bubbleSort(list_1):
len_1 = len(list_1)
# 需要遍历的趟数
for i in range(len_1):
# 相邻元素的比较次数
for j in range(len_1-i-1):
# 如果第一个比第二个大，则交换两个元素的顺序
if list_1[j]>list_1[j+1]:
list_1[j], list_1[j+1] = list_1[j+1], list_1[j]
return list_1
改进后的排序算法，如果在一轮遍历中没有发生元素交换，就可以确定列表已经有序。可以修改冒泡排序函数，使其在遇到这种情况时提前终止。
def shortBubble(list_2):
# 判断是否需要交换
exchange = False
len_2 = len(list_2)
# 如果在一轮遍历中没有发生元素交换，则提前终止
for i in range(len_2):
exchange = False
for j in range(len_2-i-1):
if list_2[j] > list_2[j+1]:
list_2[j], list_2[j+1] = list_2[j+1], list_2[j]
if not exchange:
break
return list_2
2、选择排序
选择排序给每个位置选择当前最小的元素。
算法思想：
（1）在所有数组中找到最小（大）元素，将其存放到数组的起始位置；
（2）在剩余元素中继续找最小（大）元素，然后依次放到已排序数组的末尾；
（3）重复操作，直到所有元素均排列好。
时间复杂度：
O
(
n
2
)
O(n^2)
O(n2)，空间复杂度：
O
(
1
)
O(1)
O(1)，非稳定排序
def selectionSort(list_3):
len_3 = len(list_3)
for i in range(len_3):
minIndex = i
for j in range(i+1, len_3):
if list_3[j] < list_3[minIndex]:
minIndex = j
list_3[i], list_3[minIndex] = list_3[minIndex], list_3[i]
return list_3
3、插入排序
插入排序：在一个已经有序的小数组上，依次插入一个元素
算法思想：
（1）从第一个元素开始，该元素被认为是已经排好序的小数组；
（2）取出下一个元素，在已经排好序的小数组中从后向前遍历；
（3）如果排好序小数组的末尾元素大于待插入元素，将该末尾元素移动到下一个位置，并找小数组末尾元素的前面一个元素；
（4）重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或等于待插入元素的位置；
（5）将待插入元素插入到该位置后，重复步骤2-5，直到该数组是有序的。
时间复杂度：
O
(
n
2
)
O(n^2)
O(n2)，空间复杂度：
O
(
1
)
O(1)
O(1)，稳定排序
def insertionSort(list_4):
len_4 = len(list_4)
#遍历除第一个元素外的所有元素
for i in range(1, len_4):
# 若第i个元素大于i-1元素，直接插入
if list_4[i] < list_4[i-1]:
j = i - 1
# 待插入元素
value = list_4[i]
while j >= 0 and value < list_4[j]:
# 向后移动元素
list_4[j+1] = list_4[j]
j -= 1
list_4[j+1] = value
return list_4
4、快速排序
快速排序：选取一个基准值，分成两段，左边放小于基准值的所有数，右边放大于基准值的数。
思想：
（1）选取基准值；
（2）将比基准值小的元素交换到前面，比基准值大的元素交换到后面；
（3）对左右区间重复步骤2，直到各区间只有一个数。
# 分区操作
def partition(alist, first, last):
# 基准
pivotVal = alist[first]
# 左右两个
leftMark = first + 1
rightMark = last
flag = False
while not flag:
# 加大leftMark，直到遇到一个大于基准的元素
while alist[leftMark] <= pivotVal and leftMark <= rightMark:
leftMark += 1
# 减少rightMark,直到遇到一个小于基准的元素
while alist[rightMark] >= pivotVal and leftMark <= rightMark:
rightMark -= 1
# 当rightMark <leftMark时，过程终止
if rightMark < leftMark:
flag = True
else:
#将rightMark对应的元素与当前位于分割点的元素互换
alist[leftMark], alist[rightMark] = alist[rightMark], alist[leftMark]
alist[leftMark], alist[rightMark] = alist[rightMark], alist[leftMark]
return rightMark
def quickSortHelper(alist, first, last):
if first < last:
mid = partition(alist, first, last)
quickSortHelper(alist, first, mid)
quickSortHelper(alist, mid+1, last)
def quickSort(alist):
quickSortHelper(alist, 0, len(alist)-1)
5、希尔排序
希尔排序是插入排序的一种变种，为了加快速度改进的插入排序，交换不相邻的元素以对数组的局部进行排序。
思想：
（1）让数组中任意间隔为
h
h
h 的元素有序；
（2）刚开始
h
=
l
e
n
g
t
h
/
2
h = length / 2
h=length/2；
（3）接着让
h
=
l
e
n
g
t
h
/
4
h = length / 4
h=length/4，让
h
h
h 一直缩小，直到
h
=
1
h=1
h=1，此时数组中任意间隔为1的元素有序。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-646168.html
# 对每个子序列进行插入排序，需要得到子序列的起始点和长度
def gapInsertSort(list_6, start, gap):
for i in range(start+gap, len(list_6), gap):
# 当前待插入元素
curValue = list_6[i]
j = i - gap
if list_6[i] < list_6[i-gap]:
while j >= 0 and curValue < list_6[j]:
list_6[j+gap] = list_6[j]
j -= gap
list_6[j+gap] = curValue
return list_6
def shellSort(list_6):
# 获取每个子序列的长度
subListLen = len(list_6) // 2
# 子序列的长度要始终大于0
while subListLen > 0:
# 起始位置的取值
for startPos in range(subListLen):
# 分段进行插入排序
gapInsertSort(list_6, startPos, subListLen)
# 每次都将子序列的长度减少一半
subListLen = subListLen // 2
return list_6
6、归并排序
思想：将一个无序数组有序，首先将这个数组分成两个，然后对这两个数组分别进行排序，之后再把这两个数组合并成一个有序的数组。此时该数组就有序了。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-646168.html
# 合并两个有序数组
def merge(list_7, list_8):
# 分别获取两个子序列的下标
index1 = 0
index2 = 0
# 分别获取两个子序列的长度
len_7 = len(list_7)
len_8 = len(list_8)
list_sum = []
while index1 < len_7 or index2 < len_8:
if list_7[index1] > list8[index2]:
list_sum.append(list_8[index2])
index2 += 1
else:
list_sum.append(list_7[index1])
index1 += 1
list_sum += list_7[index1:]
list_sum += list_8[index2:]
return list_sum
def mergeSort(list_9):
# 原数组的长度不能少于2
if len(list_9) < 2:
return list_9
# 进行二路归并
mid = len(list_9) // 2
# 左边进行归并排序
left = merge(list_9[:mid])
# 右边进行归并排序
right = merge(list_9[mid:])
return merge(left, right)
到了这里，关于每日一题之常见的排序算法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
