数据结构和算法三(排序)

列表排序

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排序类型:

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一、冒泡排序:

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屏幕录制2023-07-25 13.05.12

def bubble_sort(li):exchange=Falseif len(li)<=1:return lifor i in range(len(li)-1):for j in range(len(li)-i-1):if li[j]>li[j+1]:li[j],li[j+1]=li[j+1],li[j]print(li)exchange=Trueif not exchange:return lireturn li

时间复杂度为O(n2)

二、选择排序

劣势:
1、生成了两个列表
2、时间复杂度高

def select_sort(li):li_new=[]for i in range(len(li)-1):min_val=min(li)li_new.append(min_val)li.remove(min_val)return li_new
def select_sort(li):for i in range(len(li)-1):min_ind=ifor j in range(i+1,len(li)):if li[j]<li[min_ind]:min_ind=jli[i],li[j]=li[j],li[i]return li

时间复杂度O(n2)

三、插入排序

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插入排序

def insert_sort(li):for i in range(1,len(li)):tmp=li[i]j=i-1while j>=0 and li[j]>tmp:li[j+1]=li[j]j-=1li[j+1]=tmpreturn li

时间复杂度:O(n2)

四、快速排序

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用递归实现
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快速排序演示图

def partition(data, left, right):tmp = data[left]while left < right:while left < right and data[right] >= tmp:right -= 1data[left] = data[right]while left < right and data[left] <= tmp:left += 1data[right] = data[left]data[left] = tmpreturn leftdef quick(data, left, right):if left < right:mid = partition(data, left, right)quick(data, left, mid - 1)quick(data, mid + 1, right)return datali = [5, 7, 4, 6, 3, 1, 2, 9, 8]
print(quick(li, 0, len(li) - 1))

时间复杂度O(nlogn)

五、堆排序

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六、topk问题

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七、归并排序

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归并排序

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八、排序方式总结

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**稳定性:**当两个元素一样时,排序后这两个元素的相对位置不变

素材来源:https://www.bilibili.com/video/BV1uA411N7c5?p=34&spm_id_from=pageDriver&vd_source=9baef983d7bc08245d4dee5c9e676ee9

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