源代码--数据结构与算法(Python版)chap10 排序

python的排序方法Python的排序方法在计算机编程中，排序是一种常见的操作，它可以将一组数据按照某种规则进行排列。

Python作为一种强大的编程语言，提供了多种排序方法，可以满足不同的排序需求。

本文将介绍Python中常用的几种排序方法，并对它们的特点和适用场景进行详细说明。

一、冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序方法，它通过相邻元素的比较和交换来实现排序。

具体实现过程如下：1. 比较相邻的两个元素，如果前一个元素大于后一个元素，则交换它们的位置。

2. 对每一对相邻元素重复以上步骤，从开始的第一对到结尾的最后一对。

这一轮比较结束后，最大的元素将被移动到最后。

3. 重复上述步骤，每次比较的元素减少一个，直到所有元素都排序完成。

冒泡排序的时间复杂度为O(n^2)，适用于小规模数据的排序。

二、选择排序选择排序是一种简单直观的排序方法，它通过不断选择剩余元素中的最小值，并将其放置在已排序部分的末尾来实现排序。

具体实现过程如下：1. 在未排序序列中找到最小元素，将其放置在已排序序列的末尾。

2. 从剩余未排序序列中继续寻找最小元素，并将其放置在已排序序列的末尾。

3. 重复上述步骤，直到所有元素都排序完成。

选择排序的时间复杂度为O(n^2)，适用于小规模数据的排序。

三、插入排序插入排序是一种简单直观的排序方法，它通过将一个元素插入到已排序部分的合适位置来实现排序。

具体实现过程如下：1. 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序。

2. 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描。

3. 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置。

4. 重复上述步骤，直到找到已排序的元素小于或等于新元素的位置。

5. 将新元素插入到该位置后。

6. 重复上述步骤，直到所有元素都排序完成。

插入排序的时间复杂度为O(n^2)，适用于小规模数据的排序。

四、快速排序快速排序是一种高效的排序方法，它使用了分治的思想。

具体实现过程如下：1. 选择一个基准元素。

数据结构课程设计各种排序算法比较附带源代码.课程设计课程：数据结构题目：排序算法比较专业班级：姓名：学号：设计时间：指导教师：设计题目排序算法比较运行环境（软、硬件环境）操作系统windows运行环境vc6.0算法设计的思想大架构采用模块化编程的思想，将每个不同的功能分别写成不同的子程序，分别进行封装构成各个小的模块，最后将各个模块组合起来。

在每个子程序的编写过程中特事特办面对不同的预想功能采取不同的数据结构不同的算法实现。

总体算法思想为按功能分块，依照预想功能实现顺序拼装。

具体思想请见流程图。

流程图开始功能流程图请用户输入将要生成随机数的上下限，按照上下限生成30000个随机数并输出随机生成随机数并输出请用户选择想要使用的排序方法计算其使用的排序时间并输出询问用户是否继续运行程序否是输出结束语句结束程序编写流程图开始定义全局变量a[30000],aaaa[3000],结构体数组aa[30000]用来存放随机数，choice，choice1编写各个子算法子函数，和时间选择函数，既菜单选择函数，部分需要声明的函数在头文件下声明。

各模块依据功能流程图组装结束算法流程图开始局部变量l，h收集上下限，sjs（）将用户选择数值赋值于choice，将choice作为参数调用time（），用if语句判断选择将要调用的算法子函数main1（）menu（）choice1==1Choice1==2结束算法设计分析程序总体采用模块化设计，程序间通过传参和调用进行有机组合。

这样的总体布局将将各个功能隔离开来，每个模块负责每个模块的功能，使得程序的布局简单明了。

且子程序只有在被调用时才会运行大大节约系统资源减少了运算时间。

同时由于功能的隔离使得程序的扩展性大大提高，无论程序将要任何改动时，都会方便很多。

源代码#include#include#includeint a[30000];int choice;int choice1;struct xlx{ int key; int link;} aa[30000];int aaa[300000];void main1();/*************************直接插入排序函数***********************/void direct(int a[]){printf("\n现在使用直接插入排序法进行排序:\n");int i,j,w; for(i=0;i=0;j-数据结构题目：排序算法比较专业班级：姓名：学号：设计时间：指导教师：设计题目排序算法比较运行环境（软、硬件环境）操作系统windows运行环境vc6.0算法设计的思想大架构采用模块化编程的思想，将每个不同的功能分别写成不同的子程序，分别进行封装构成各个小的模块，最后将各个模块组合起来。

数据结构与算法实验源代码数据结构与算法实验源代码1.实验目的本实验旨在通过实践，加深对数据结构与算法的理解与应用能力，掌握数据结构和算法的基本概念与原理，并能够运用所学知识解决实际问题。

2.实验材料●一台已安装好编译器的计算机●数据结构与算法实验源代码文件3.实验环境配置在实验开始之前，必须确保计算机上已安装好以下环境：●编译器（可以是C++、Java等）●数据结构与算法实验源代码文件4.实验内容及步骤4.1 实验一：线性表4.1.1 实验目的通过实现线性表的相关操作，加深对线性表及其操作的理解，并能够灵活应用。

4.1.2 实验步骤1.实现线性表的初始化函数2.实现线性表的插入操作3.实现线性表的删除操作4.实现线性表的查找操作5.实现线性表的排序操作6.实现线性表的输出操作7.编写测试代码，对线性表进行测试4.1.3 实验结果与分析进行若干测试用例，验证线性表的正确性，并分析算法的时间复杂度与空间复杂度。

4.2 实验二：栈与队列4.2.1 实验目的通过实现栈与队列的相关操作，加深对栈与队列的理解，并掌握栈与队列的应用场景。

4.2.2 实验步骤1.实现栈的初始化函数2.实现栈的入栈操作3.实现栈的出栈操作4.实现栈的查看栈顶元素操作5.实现队列的初始化函数6.实现队列的入队操作7.实现队列的出队操作8.实现队列的查看队首元素操作4.2.3 实验结果与分析进行若干测试用例，验证栈与队列的正确性，并分析算法的时间复杂度与空间复杂度。

（继续添加实验内容及步骤，具体根据实验项目和教学要求进行详细分析）5.实验附件本文档所涉及的实验源代码文件作为附件随文档提供。

6.法律名词及注释6.1 版权：著作权法所规定的权利，保护作品的完整性和原创性。

6.2 开源：指软件可以被任何人免费使用、分发和修改的一种软件授权模式。

（继续添加法律名词及注释）。

课程说明：数据结构一共四天课程，day01~~~day04.CSD DataStructure DAY011.基于顺序表的堆栈2.基于链式表的堆栈1 基于顺序表的堆栈栈是一种特殊的线性表，是限定在线性表表尾进行插入删除操作的线性表。

由栈的概念衍生出几个子概念，它们是：1)栈顶，即允许进行插入、删除操作的一端，又称为表尾，用栈顶指针()来指示栈顶元素。

2)栈底，即固定端，又称为表头3)空栈，即栈当中没有数据元素。

顺序栈是采用顺序存储结构的栈，即使用一组连续的存储单元（一般使用数组）来模拟栈，依次存放栈中的数据元素。

1.1 方案顺序栈的基本操作包括：1) 初始化操作，在初始化操作中将建立一个空栈。

2) 判断栈空，判断栈中的数据元素个数是否为0。

3) 入栈，在栈中加入一个数据元素。

4) 出栈，在栈中删除一个数据元素。

5) 取栈顶元素，将栈顶元素取出，但并不在栈中删除该元素。

1.2 步骤实现此案例需要按照如下步骤进行。

步骤一：定义栈在C语言中：1)定义一个一维数组来表示栈的顺序存储空间。

2)定义一个变量来指出栈顶的位置。

3)这两方面的信息共同描述一个栈，可将它们用结构体封装在一起。

代码如下：1.#define LISTSIZE 102.typedef int DataType;3.struct Stack {4.DataType data[LISTSIZE];5.int;//除了记录大小还可以记录栈顶位置6.};上述代码中，以下代码：1.#define LISTSIZE 100是用一个宏常量来定义顺序表的容量，这样定义的好处是当需要修改顺序表的容量的时候，只需要修改该宏常量即可。

上述代码中，以下代码：1.typedef int DataType;是将数据类型int起了一个别名叫做DataType，并在后面的程序中只使用DataType，而不使用int。

这样做的好处是当堆栈中的数据类型发生变化时，只需要修改此句中的int 为要改变的数据类型，即可将程序中所有数据变量的数据类型变成指定的类型。

Python数据结构与算法（⼏种排序）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，也就是说该数列已经排序完成。

这个算法的名字由来是因为越⼩的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

冒泡排序算法的运作如下：⽐较相邻的元素。

如果第⼀个⽐第⼆个⼤（升序），就交换他们两个。

对每⼀对相邻元素作同样的⼯作，从开始第⼀对到结尾的最后⼀对。

这步做完后，最后的元素会是最⼤的数。

针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后⼀个。

持续每次对越来越少的元素重复上⾯的步骤，直到没有任何⼀对数字需要⽐较。

冒泡排序的分析交换过程图⽰(第⼀次)：那么我们需要进⾏n-1次冒泡过程，每次对应的⽐较次数如下图所⽰：def bubble_sort(alist):for j in range(len(alist)-1,0,-1):# j表⽰每次遍历需要⽐较的次数，是逐渐减⼩的for i in range(j):if alist[i] > alist[i+1]:alist[i], alist[i+1] = alist[i+1], alist[i]li = [54,26,93,17,77,31,44,55,20]bubble_sort(li)print(li)时间复杂度最优时间复杂度：O(n) （表⽰遍历⼀次发现没有任何可以交换的元素，排序结束。

）最坏时间复杂度：O(n2)稳定性：稳定冒泡排序的演⽰效果：选择排序选择排序（Selection sort）是⼀种简单直观的排序算法。

它的⼯作原理如下。

⾸先在未排序序列中找到最⼩（⼤）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最⼩（⼤）元素，然后放到已排序序列的末尾。

以此类推，直到所有元素均排序完毕。

选择排序的主要优点与数据移动有关。

数据结构与算法实验源代码数据结构与算法实验源代码一、实验目的本实验旨在通过编写数据结构与算法的实验源代码，加深对数据结构与算法的理解，并提高编程能力。

二、实验环境本实验使用以下环境进行开发和测试：- 操作系统：Windows 10- 开发工具：IDEA（集成开发环境）- 编程语言：Java三、实验内容本实验包括以下章节：3.1 链表在本章节中，我们将实现链表数据结构，并实现基本的链表操作，包括插入节点、删除节点、查找节点等。

3.2 栈和队列在本章节中，我们将实现栈和队列数据结构，并实现栈和队列的基本操作，包括入栈、出栈、入队、出队等。

3.3 树在本章节中，我们将实现二叉树数据结构，并实现二叉树的基本操作，包括遍历树、搜索节点等。

3.4 图在本章节中，我们将实现图数据结构，并实现图的基本操作，包括广度优先搜索、深度优先搜索等。

3.5 排序算法在本章节中，我们将实现各种排序算法，包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。

3.6 搜索算法在本章节中，我们将实现各种搜索算法，包括线性搜索、二分搜索、广度优先搜索、深度优先搜索等。

四、附件本文档附带实验源代码，包括实现数据结构和算法的Java源文件。

五、法律名词及注释5.1 数据结构（Data Structure）：是指数据对象中数据元素之间的关系。

包括线性结构、树形结构、图形结构等。

5.2 算法（Algorithm）：是指解决问题的一系列步骤或操作。

算法应满足正确性、可读性、健壮性、高效性等特点。

5.3 链表（Linked List）：是一种常见的数据结构，由一系列节点组成，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。

5.4 栈（Stack）：是一种遵循后进先出（LIFO）原则的有序集合，用于存储和获取数据。

5.5 队列（Queue）：是一种遵循先进先出（FIFO）原则的有序集合，用于存储和获取数据。

5.6 树（Tree）：是由节点组成的层级结构，其中一种节点作为根节点，其他节点按照父子关系连接。

C/C++版数据结构之排序算法今天讨论下数据结构中的排序算法。

排序算法的相关知识：（1）排序的概念：所谓排序就是要整理文件中的记录，使之按关键字递增（或者递减）次序罗列起来。

（2）稳定的排序方法：在待排序的文件中，若存在多个关键字相同的记录，经过排序后这些具有相同关键字的记录之间的相对次序保持不变，该排序方法是稳定的。

相反，如果发生改变，这种排序方法不稳定。

（3）排序算法的分类（分为5类）：插入排序、选择排序、交换排序、归并排序和分配排序。

（4）排序算法两个基本操作：<1>比较关键字的大小。

<2>改变指向记录的指针或者挪移记录本身。

具体的排序方法：插入排序<1>插入排序（Insertion Sort）的思想：每次将一个待排序的记录按其关键字大小插入到前面已经排好序的子记录中的适当位置，直到全部记录插入完成为止。

<2>常用的插入排序方法有直接插入排序和希尔排序。

（1）直接插入排序<1>算法思路：把一个记录集（如一个数组）分成两部份，前半部份是有序区，后半部份是无序区；有序区一开始有一个元素r[0],无序区一开始是从r[1]到之后的所有元素；然后每次从无序区按顺序取一个元素r[i],拿到有序区中由后往前进行比较，每次比较时，有序区中比r[i]大的元素就往后挪移一位，直到找到小于r[i]的元素，这时r[i]插到小元素的后面，则完成一趟直接插入排序。

如此反复，从无序区不断取元素插入到有序区，直到无序区为空，则插入算法结束。

<2>算法演示：//直接插入排序：#include<iostream>using namespace std;void InsertSort(int r[],int n);int main(){int r[]={24,1,56,2,14,58,15,89};InsertSort(r,8);for(int i=0;i<8;i++){cout<<r[i]<<' ';}cout<<endl;return0;}void InsertSort(int r[],int n){for(int i=1;i<n;i++){for(int j=i-1,s=r[i];s<r[j] && j>=0;j--){r[j+1]=r[j];}r[j+1]=s;}}复制代码（2）折半插入排序<1>算法思路：我们看到在直接插入排序算法中，需要在有序区查找比r[i]的小的元素，然后插入到这个元素后面，但这里要注意这个元素是从无序区算第一个比r[i]小的元素。

Python中常用的数据结构和算法Python是一种高级编程语言，具有简单易学、语法简洁、运行速度快等优点，广泛应用于各个领域。

在Python中，数据结构和算法是非常重要的基础知识。

本文将介绍Python中常用的数据结构和算法。

一、数据结构1.列表列表是Python中最常用的数据结构之一。

它是一个有序的集合，可以包含任意类型的数据。

列表中的元素可以通过下标来访问，如下所示：lst = [1, 2, 3, 'hello', 'world']print(lst[1]) #输出2print(lst[-1]) #输出'world'2.元组元组是Python中另一个常用的数据结构，与列表相比，元组是不可变的。

元组通常用于存储一些不可修改的数据，如坐标等。

元组可以通过下标来访问，如下所示：tup = (1, 2, 3, 'hello', 'world')print(tup[1]) #输出2print(tup[-1]) #输出'world'3.字典字典是Python中非常有用的数据结构，它是由一组键/值对组成的无序集合。

字典中的键必须是不可变类型，如字符串、数字或元组等，而值可以是任意类型的数据。

字典的访问方式与列表和元组不同，需要通过键来访问相应的值，如下所示：dict = {'name': 'Tom', 'age': 18, 'gender': 'male'}print(dict['name']) #输出Tom4.集合集合是Python中另一个常用的数据结构，它是由一组不重复的元素组成的无序集合。

集合支持并、交、差等操作，如下所示：set_a = {1, 2, 3, 4}set_b = {3, 4, 5, 6}print(set_a | set_b) #输出{1, 2, 3, 4, 5, 6}print(set_a & set_b) #输出{3, 4}print(set_a - set_b) #输出{1, 2}二、算法1.排序算法排序是一种常用的算法，它将一个序列按照指定的规则进行排序。

数据结构与算法python随着社会的发展，越来越多的企业在致力于研究和开发新的技术，以加快企业的发展和发展。

技术的发展之一就是数据结构和算法，它是解决各种问题的必要基础。

在这篇文章中，我们将讨论数据结构与算法Python相关的内容。

数据结构是定义和表达数据问题的方法和结构。

它定义有关数据元素的特性、组织方法以及处理和访问的规则。

它通过抽象的结构来组织信息,用来表示和思考一个数据容器的固有属性。

一般来说，数据结构把一组数据存储在一个逻辑的结构中，以便管理、访问和修改。

算法是一系列定义解决问题的重复性步骤的指令。

它是必要的执行数据结构操作的程序，它以逻辑步骤处理特定问题。

算法是一种技术，可以把给定问题转换成计算机能够理解和执行的步骤。

Python是一款开源的、易于使用的高级编程语言，用于实现不同的软件应用。

Python可以被用于许多方面，包括数据结构和算法。

Python被认为是一个有效的、强大的编程语言，用来编写数据结构和算法代码，它具有强大的自由度和功能性。

首先，Python为数据结构提供了可用的数据类型，可以满足各种基本需求。

数据结构可以被分解成原子数据类型，它们可以被存储到可识别的类型中。

Python具有内置的数据类型，如list、dict、tuple等，可以方便的处理数据结构。

其次，Python的算法提供了解决问题的工具，以便用更有效的方式处理数据。

Python有表示复杂数据的不同模型，使用不同的数据结构可以用来更有效地操作数据。

它提供了几乎所有的算法，可以被用来管理和处理数据，包括排序、搜索、图算法、模式匹配等。

最后，Python提供的可视化工具可以帮助我们更好地查看和理解数据。

Python具有丰富的可视化库，可以帮助分析和探究大量的数据。

可视化工具让我们可以看到数据的样子，以便更容易地理解数据。

综上所述，Python是一种强大的编程语言，用来实现数据结构和算法。

它提供了可用的数据类型和算法，以及可视化工具，可以让我们更好地理解数据。

数据结构实验源代码【附】数据结构实验源代码范本一、实验背景与目的1.1 实验背景在计算机科学中，数据结构是指数据元素之间的关系，以及为操作这些数据元素所提供的方法。

数据结构对于程序的设计和性能优化具有重要影响。

1.2 实验目的本实验旨在通过编写和实现不同的数据结构，加深学生对数据结构的理解，掌握基本的数据结构操作方法。

二、实验内容2.1 线性表2.1.1 顺序表2.1.1.1 初始化顺序表2.1.1.2 插入元素到顺序表2.1.1.3 删除顺序表中的元素2.1.1.4 遍历顺序表2.1.1.5 查找指定元素在顺序表中的位置2.1.2 链表2.1.2.1 初始化链表2.1.2.2 插入元素到链表2.1.2.3 删除链表中的元素2.1.2.4 遍历链表2.1.2.5 查找指定元素在链表中的位置2.2 栈2.2.1 初始化栈2.2.2 进栈操作2.2.3 出栈操作2.2.4 获取栈顶元素2.2.5 判断栈是否为空2.3 队列2.3.1 初始化队列2.3.2 入队操作2.3.3 出队操作2.3.4 获取队首元素2.3.5 判断队列是否为空三、实验步骤3.1 线性表实现在实现顺序表和链表时，首先需要定义数据结构和所需的操作函数。

然后进行初始化、添加元素、删除元素等操作。

最后进行遍历和查找操作，并检验实验结果是否符合预期。

3.2 栈实现栈的实现过程与线性表类似，需要定义栈的数据结构和所需的函数，然后进行初始化、进栈、出栈等操作。

3.3 队列实现队列的实现也与线性表类似，需要定义队列的数据结构和函数，进行初始化、入队、出队等操作。

四、数据结构实验源代码以下是实验代码的源代码范本，包括线性表、栈和队列的实现。

（代码略，如需获取，请查看附件）五、附件本文档附带的附件为数据结构实验源代码。

六、法律名词及注释6.1 数据结构：计算机科学中，数据结构是指数据元素之间的关系，以及为操作这些数据元素所提供的方法。

6.2 顺序表：一种物理上相邻的存储结构，元素按照顺序依次存放。

Python实现⼗⼤经典排序算法Python实现⼗⼤经典排序算法代码最后⾯会给出完整版，或者可以从fork，想看动图的同学可以去看看；⼩结：1. 运⾏⽅式，将最后⾯的代码copy出去，直接python sort.py运⾏即可；2. 代码中的健壮性没有太多处理，直接使⽤的同学还要检查检查；3. 对于希尔排序，gap的选择⾄关重要，需要结合实际情况更改；4. 在我的测试中，由于待排序数组很⼩，长度仅为10，且最⼤值为10，因此计数排序是最快的，实际情况中往往不是这样；5. 堆排序没来得及实现，是的，就是懒了；6. 关键在于理解算法的思路，⾄于实现只是将思路以合理的⽅式落地⽽已；7. 推荐⼤家到上⾯那个链接去看动图，确实更好理解，不过读读代码也不错，是吧；8. 分治法被使⽤的很多，事实上我不太清楚它背后的数学原理是什么，以及为什么分治法可以降低时间复杂度，有同学直到⿇烦评论区告诉我⼀下哈，多谢；运⾏图由于数组⼩，且范围在1到10之间，这其实对于计数排序这种⾮⽐较类算法是⽐较友好的，因为没有多⼤的空间压⼒，因此计数排序速度第⼀很容易理解，⽽之所以选择、插⼊⽐希尔归并要快，主要还是因为问题规模本⾝太⼩，⽽我的分治法的实现是基于递归，因此看不出分治法的优势，事实上如果对超⼤的数组进⾏排序的话，这个区别会体现出来；完整代码可以看到，全部代码不包括测试代码总共才170⾏，这还包括了空⾏和函数名等等，所以本⾝算法实现是很简单的，⼤家还是要把注意⼒放在思路上；import sys,random,timedef bubble(list_):running = Truewhile running:have_change = Falsefor i in range(len(list_)-1):if list_[i]>list_[i+1]:list_[i],list_[i+1] = list_[i+1],list_[i]have_change = Trueif not have_change:breakreturn list_def select(list_):for i in range(len(list_)-1):min_idx = ifor j in range(i,len(list_)):if list_[min_idx]>list_[j]:min_idx = jlist_[i],list_[min_idx] = list_[min_idx],list_[i]return list_def insert(list_):for i in range(1,len(list_)):idx = ifor j in range(i):if list_[j]>list_[idx]:idx = jbreakif idx != i:tmp = list_[i]list_[idx+1:i+1] = list_[idx:i]list_[idx] = tmpreturn list_def shell(list_,gap=None):'''gap的选择对结果影响很⼤，是个难题，希尔本⼈推荐是len/2这个gap其实是间隙，也就是间隔多少个元素取⼀组的元素例如对于[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]当gap为len/2也就是5时，每⼀组的元素都是间隔5个的元素组成，也就是1和6,2和7,3和8等等'''len_ = len(list_)gap = int(len_/2) if not gap else gapwhile gap >= 1:for i in range(gap):list_[i:len_:gap] = insert(list_[i:len_:gap])gap = int(gap/2)return list_def merge(list_):'''归并排序的递归实现思路：将数据划分到每两个为⼀组为⽌，将这两个排序后范围，2个包含2个元素的组继续排序为1个4个元素的组，直到回溯到整个序列，此时其实是由两个有序⼦序列组成的，典型的递归问题'''if len(list_)<=1:return list_if len(list_)==2:return list_ if list_[0]<=list_[1] else list_[::-1]len_ = len(list_)left = merge(list_[:int(len_/2)])right = merge(list_[int(len_/2):])tmp = []left_idx,right_idx = 0,0while len(tmp)<len(list_):if left[left_idx]<=right[right_idx]:tmp.append(left[left_idx])left_idx+=1if left_idx==len(left):tmp += right[right_idx:]breakelse:tmp.append(right[right_idx])right_idx+=1if right_idx==len(right):tmp += left[left_idx:]breakreturn tmpdef quick(list_):'''快速排序：基于分治法，选定某个元素为基准，对剩余元素放置到基准的左侧和右侧，递归这个过程'''if len(list_)<=1:return list_if len(list_)==2:return list_ if list_[0]<=list_[1] else list_[::-1]base_idx = int(len(list_)/2)base = list_[base_idx]left = []right = []for i in range(len(list_)):if i != base_idx:if list_[i] <= base:left.append(list_[i])else:right.append(list_[i])return quick(left)+[base]+quick(right)def count(list_):'''需要元素都是整型'''min_,max_ = list_[0],list_[0]for i in range(1,len(list_)):if list_[i]<min_:min_ = list_[i]if list_[i]>max_:max_ = list_[i]count_list = [0]*(max_-min_+1)for item in list_:count_list[item-min_] += 1list_ = []for i in range(len(count_list)):for j in range(count_list[i]):list_.append(i+min_)return list_def heap(list_):''''''passdef bucket(list_):'''每个桶使⽤选择排序，分桶⽅式为最⼤值除以5，也就是分为5个桶桶排序的速度取决于分桶的⽅式'''bucket = [[],[],[],[],[]] # 注意长度为5max_ = list_[0]for item in list_[1:]:if item > max_:max_ = itemgap = max_/5 # 对应bucket的长度for item in list_:bucket[int((item-1)/gap)].append(item)for i in range(len(bucket)):bucket[i] = select(bucket[i])list_ = []for item in bucket:list_ += itemreturn list_def radix(list_):'''基数排序：对数值的不同位数分别进⾏排序，⽐如先从个位开始，然后⼗位，百位，以此类推；注意此处代码是假设待排序数值都是整型'''max_ = list_[0]for item in list_[1:]:if item > max_:max_ = itemmax_radix = len(str(max_))radix_list = [[],[],[],[],[],[],[],[],[],[]] # 对应每个位上可能的9个数字cur_radix = 0while cur_radix<max_radix:base = 10**cur_radixfor item in list_:radix_list[int(item/base)%10].append(item)list_ = []for item in radix_list:list_ += itemradix_list = [[],[],[],[],[],[],[],[],[]] # 对应每个位上可能的9个数字cur_radix += 1return list_def test(name,sort_func,times,info,idea,*param):list_ = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]print(name+' Sort:')print('\t'+info)print('\t'+idea)print('\tTimes: '+str(times))start_time = time.time()for i in range(times):random.shuffle(list_)#print('\tInput: '+str(list_))list_ = sort_func(list_) if len(param)<=0 else sort_func(list_,param[0])#print('\tOutput: '+str(list_))#print('\t'+str(list_))print('\tCost time: '+str(time.time()-start_time))if __name__ == "__main__":test('Bubble',bubble,100000,'O(n^2), O(1), 稳定, ⽐较排序','思路: 循环的从头向后遍历，直到没有需要交换位置的两个元素为⽌')test('Select',select,100000,'O(n^2), O(1), 不稳定, ⽐较排序','思路: 从头到尾依次将后续序列中最⼩的数字放到当前位置')test('Insert',insert,100000,'O(n^2), O(1), 稳定, ⽐较排序','思路: 从头到尾将每个元素插⼊到前⾯的已排序序列中合适的位置，插⼊后后⾯的元素都向后移动')test('Shell(gap=len/2)',shell,100000,'O(nlogn), O(1), 不稳定, ⽐较排序','思路: 将序列根据gap分组，并不断细分直到只有1，每个组使⽤直接插⼊排序，有点分治法的意思，gap的选择是个难题，通常默认为len/2') test('Shell(gap=3)',shell,100000,'O(nlogn), O(1), 不稳定, ⽐较排序','思路: 将序列根据gap分组，并不断细分直到只有1，每个组使⽤直接插⼊排序，有点分治法的意思，gap的选择是个难题，通常默认为len/2',3) test('Shell(gap=2)',shell,100000,'O(nlogn), O(1), 不稳定, ⽐较排序','思路: 将序列根据gap分组，并不断细分直到只有1，每个组使⽤直接插⼊排序，有点分治法的意思，gap的选择是个难题，通常默认为len/2',2) test('Merge',merge,100000,'O(nlogn), O(n), 稳定, ⽐较排序','思路: 基于分治法进⾏归并操作，既然是分治法，那么⽤递归解决是最简单的实现')test('Quick',quick,100000,'O(nlogn), O(logn), 不稳定, ⽐较排序','思路: 同样基于分治法，通过指定某个元素为基准，⼩于基准的放到左边序列，⼤于的放到右边，递归的使左右序列有序即可')# test('Heap',heap,100000,'O(nlogn), O(1), 不稳定, ⽐较排序','思路: 利⽤堆的性质构建完全⼆叉树')test('Count',count,100000,'O(n+k), O(k), 稳定, ⾮⽐较排序','思路: 构造数组⽤于存储待排序数组中各个元素的个数，元素值作为新数组的下标')test('Bucket',bucket,100000,'O(n+k), O(n+k), 稳定, ⾮⽐较排序','思路: 将元素根据某种规则映射到N个桶中，对每个桶进⾏排序后，将各个桶内元素依次读出来即可')test('Radix',radix,100000,'O(n*k), O(n+k), 稳定, ⾮⽐较排序','思路: 针对各个元素的某⼀位依次进⾏排序，直到最⾼位为⽌')# print(heap([4,6,8,3,5,10,9,2,1,7]))最后⼤家可以到我的Github上看看有没有其他需要的东西，⽬前主要是⾃⼰做的机器学习项⽬、Python各种脚本⼯具、有意思的⼩项⽬以及Follow的⼤佬、Fork的项⽬等：。

排序算法python代码一、引言排序算法是计算机科学中非常重要的一部分，它可以将一组数据按照某种规则进行排序，使得数据有序排列。

在实际应用中，排序算法被广泛用于搜索、数据分析等领域，对于提高程序性能和优化算法效率起着至关重要的作用。

本文将介绍常见的排序算法，并给出相应的Python代码实现。

二、冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序是一种简单直观的排序算法，它的基本思想是多次遍历待排序数组，每次遍历将相邻的两个元素进行比较，如果它们的顺序不符合要求，就互换位置，直到整个数组有序为止。

2.1 算法步骤1.从数组的第一个元素开始，对相邻的两个元素进行比较，如果它们的顺序不符合要求，则交换它们的位置。

2.继续对每一对相邻元素进行比较和交换，直到遍历到数组的倒数第二个元素。

3.重复以上步骤，直到整个数组有序。

2.2 代码实现def bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]return arr三、选择排序（Selection Sort）选择排序是一种简单且不稳定的排序算法，它的基本思想是每次遍历找到未排序部分的最小元素，然后将其插入到已排序部分的末尾。

3.1 算法步骤1.遍历整个数组，寻找未排序部分的最小元素。

2.将找到的最小元素与未排序部分的第一个元素进行交换。

3.重复以上步骤，直到整个数组有序。

3.2 代码实现def selection_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):min_index = ifor j in range(i+1, n):if arr[j] < arr[min_index]:min_index = jarr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]return arr四、插入排序（Insertion Sort）插入排序是一种简单且稳定的排序算法，它的基本思想是将数组分为已排序部分和未排序部分，每次从未排序部分选择一个元素，插入到已排序部分的合适位置。

Python中的排序算法排序算法是计算机科学中一个非常基础且重要的概念，是许多计算机程序的基础。

在Python中，有多种不同的排序算法可以使用。

这些算法可以通过比较不同元素的值并按照特定的规则重新排列列表中的元素，以便更有效地处理数据。

本篇论文将首先对排序算法进行简要的介绍，然后在Python中说明如何实现这些算法，并比较它们的性能差异。

最后，本篇论文将讨论一些实战应用场景。

一、排序算法简介排序算法是将一组数据按照特定的顺序重新排列的算法。

排序算法通常被用来对数据进行分类、搜索、比较或简化处理。

在计算机科学中，排序算法通常被用来优化处理大量数据的时间效率。

对于排序算法，需要考虑两个重要因素：时间复杂度和空间复杂度。

时间复杂度描述算法运行所需的时间量，空间复杂度描述算法运行所需的内存量。

时间复杂度越低的算法通常越快，但空间复杂度较高。

因此，选择哪种算法，应根据实际应用需求来选。

现代计算机科学中有许多排序算法，例如冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序等等。

这些算法之间的差异通常基于它们的工作原理，需要对数据的不同部分进行不同操作。

下面我们将着重介绍Python中常见的4种排序算法：冒泡、选择、插入和快速排序。

1.算法一:冒泡排序冒泡排序是最简单的排序算法之一。

它比较相邻的两个元素，然后按照值的大小交换它们的位置。

如果一个项比另一个项大（或小），则该项被称为“冒泡”，因此算法得名。

每一次遍历的结果是将某个最大（或最小）值的元素移动到列表的末端，然后在下一次遍历中将剩余未排序的元素再进行其它操作。

最后，列表按照递增的顺序得到排序。

2.算法二：选择排序选择排序是另一种基本的排序算法。

它的思想是每次选择列表中最小的元素并将其放在正确的位置上。

排序过程如下：1.寻找列表中最小的元素，并将其与列表的第一个元素交换位置。

2.遍历剩余的未排序元素，并找到最小的元素。

3.将最小的元素与下一个位置的元素交换（即位置2和位置3）。

算法_python各种排序的代码实现python各种排序的代码实现冒泡排序# 冒泡排序def bubbleSort(alist):for passnum in range(len(alist)-1, 0, -1):for i in range(passnum):if alist[i] > alist[i + 1]:temp = alist[i]alist[i] = alist[i + 1]alist[i + 1] = tempreturn alist选择排序# 选择排序def selectSort(alist):for fillslot in range(len(alist) - 1, 0, -1):positionOfMax = 0for location in range(1, fillslot + 1):if alist[location] > alist[positionOfMax]:positionOfMax = locationif positionOfMax != fillslot:alist[fillslot], alist[positionOfMax] = alist[positionOfMax], alist[fillslot]return alistalist = [4, 8, 1, 9, 2, 0, 3, 7, 5, 6]print(selectSort(alist))插⼊排序# 插⼊排序def insertSort(alist):for index in range(len(alist)):currentvalue = alist[index]position = indexwhile position > 0 and alist[position - 1] > currentvalue:alist[position] = alist[position - 1]position = position - 1alist[position] = currentvaluereturn alistalist = [4, 8, 1, 9, 2, 0, 3, 7, 5, 6]print(insertionSort(alist))希尔排序# 希尔排序def shellSort(alist):sublistcount = len(alist) // 2while sublistcount > 0:for startposition in range(sublistcount):gapinsertionSort(alist, startposition, sublistcount)print("After increments of size", sublistcount, "Then list is", alist)sublistcount = sublistcount // 2return alistdef gapinsertionSort(alist, start, gap):for i in range(start+gap, len(alist), gap):currentvalue = alist[i]position = iwhile position >= gap and alist[position - gap] > currentvalue:alist[position] = alist[position - gap]position = position - gapalist[position] = currentvaluealist = [4, 8, 1, 9, 2, 0, 3, 7, 5, 6]print(shellSort(alist))归并排序# 归并排序--递归实现def mergeSort(alist=[]):if len(alist) <= 1:return alistelse:mid = len(alist) // 2left = []right = []left = mergeSort(alist[:mid])right = mergeSort(alist[mid:])return merge(left, right)def merge(left=[], right=[]):# i, j are index for left and right seperatelyi, j = 0, 0result = []while i < len(left) and j < len(right):if left[i] <= right[j]:result.append(left[i])i += 1else:result.append(right[j])j += 1# 将剩余部分依次加⼊ resultresult = result + left[i:]result = result + right[j:]return resultalist = [4, 8, 1, 9, 2, 0, 3, 7, 5, 6]print(mergeSort(alist))快速排序# 快速排序def quicksort(collection):length = len(collection)if length <= 1:return collectionelse:# Use the last element as the first pivotpivot = collection.pop()# Put elements greater than pivot in greater list# Put elements lesser than pivot in lesser listgreater, lesser = [], []for element in collection:if element > pivot:greater.append(element)else:lesser.append(element)return quicksort(lesser) + [pivot] + quicksort(greater)if __name__ == '__main__':list1 = [7, 3, 23, 6, 9, 9, 10]res = quicksort(list1)print(res)堆排序本段代码来⾃def heapify(unsorted, index, heap_size):"""制作⼀个⼤根堆"""largest = indexleft_index = 2 * index + 1 # 左⼦节点的索引位置right_index = 2 * index + 2 # 右⼦节点的索引位置if left_index < heap_size and unsorted[left_index] > unsorted[largest]: # 存在左⼦节点并且左⼦节点⼤于⽗节点largest = left_index # 最⼤节点的索引为左⼦节点的索引if right_index < heap_size and unsorted[right_index] > unsorted[largest]: # 存在右⼦节点并且右⼦节点的值⼤于左⼦节点的值 largest = right_index # 最⼤节点的索引为右⼦节点的索引if largest != index: # 最⼤值索引不是⽗节点的索引unsorted[largest], unsorted[index] = unsorted[index], unsorted[largest] # 将⽗节点和左右节点中的较⼤者互换位置heapify(unsorted, largest, heap_size) # 递归的整理树的节点def heap_sort(unsorted):n = len(unsorted)for i in range(n//2 - 1, -1, -1): # 建⽴初始⼤根堆heapify(unsorted, i, n)print(unsorted)for i in range(n - 1, 0, -1): # 在原有列表的基础上，将每次⼤根堆的最⼤值和最尾部节点做交换，# print(f"===>{i}")unsorted[0], unsorted[i] = unsorted[i], unsorted[0]heapify(unsorted, 0, i) # 重新整理剩下的节点为⼤根堆return unsortedif __name__ == '__main__':unsorted = [3, 1, 9, 4, 2, 7, 5, 8, 6, 0]print(heap_sort(unsorted))。

Python实现各种排序算法的代码⽰例总结在Python实践中，我们往往遇到排序问题，⽐如在对搜索结果打分的排序（没有排序就没有Google等搜索引擎的存在），当然，这样的例⼦数不胜数。

《数据结构》也会花⼤量篇幅讲解排序。

之前⼀段时间，由于需要，我复习了⼀下排序算法，并⽤Python实现了各种排序算法，放在这⾥作为参考。

最简单的排序有三种：插⼊排序，选择排序和冒泡排序。

这三种排序⽐较简单，它们的平均时间复杂度均为O(n^2)，在这⾥对原理就不加赘述了。

贴出来源代码。

插⼊排序：def insertion_sort(sort_list):iter_len = len(sort_list)if iter_len < 2:return sort_listfor i in range(1, iter_len):key = sort_list[i]j = i - 1while j >= 0 and sort_list[j] > key:sort_list[j+1] = sort_list[j]j -= 1sort_list[j+1] = keyreturn sort_list冒泡排序：def bubble_sort(sort_list):iter_len = len(sort_list)if iter_len < 2:return sort_listfor i in range(iter_len-1):for j in range(iter_len-i-1):if sort_list[j] > sort_list[j+1]:sort_list[j], sort_list[j+1] = sort_list[j+1], sort_list[j]return sort_list选择排序：def selection_sort(sort_list):iter_len = len(sort_list)if iter_len < 2:return sort_listfor i in range(iter_len-1):smallest = sort_list[i]location = ifor j in range(i, iter_len):if sort_list[j] < smallest:smallest = sort_list[j]location = jif i != location:sort_list[i], sort_list[location] = sort_list[location], sort_list[i]return sort_list这⾥我们可以看到这样的句⼦：sort_list[i], sort_list[location] = sort_list[location], sort_list[i]不了解Python的同学可能会觉得奇怪，没错，这是交换两个数的做法，通常在其他语⾔中如果要交换a与b的值，常常需要⼀个中间变量temp，⾸先把a赋给temp，然后把b赋给a，最后再把temp赋给b。

Python实现⼗⼤基本算法排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进⾏排序，⽽外部排序是因排序的数据很⼤，⼀次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。

常见的内部排序算法有：插⼊排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。

⽤⼀张图概括：关于时间复杂度：1. 平⽅阶 (O(n2)) 排序各类简单排序：直接插⼊、直接选择和冒泡排序。

2. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序快速排序、堆排序和归并排序。

3. O(n1+§)) 排序，§ 是介于 0 和 1 之间的常数。

希尔排序。

4. 线性阶 (O(n)) 排序基数排序，此外还有桶、箱排序。

关于稳定性：稳定的排序算法：冒泡排序、插⼊排序、归并排序和基数排序。

不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。

名词解释：n：数据规模k：“桶”的个数In-place：占⽤常数内存，不占⽤额外内存Out-place：占⽤额外内存稳定性：排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同冒泡排序冒泡排序（Bubble Sort）也是⼀种简单直观的排序算法。

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。

这个算法的名字由来是因为越⼩的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

作为最简单的排序算法之⼀，冒泡排序给我的感觉就像 Abandon 在单词书⾥出现的感觉⼀样，每次都在第⼀页第⼀位，所以最熟悉。

冒泡排序还有⼀种优化算法，就是⽴⼀个 flag，当在⼀趟序列遍历中元素没有发⽣交换，则证明该序列已经有序。

但这种改进对于提升性能来说并没有什么太⼤作⽤。

1. 算法步骤1. ⽐较相邻的元素。

如果第⼀个⽐第⼆个⼤，就交换他们两个。

2. 对每⼀对相邻元素作同样的⼯作，从开始第⼀对到结尾的最后⼀对。