Python 算法基础篇:冒泡排序和选择排序
- 引言
- 1. 冒泡排序算法概述
- 2. 冒泡排序算法实现
- 实例1:冒泡排序
- 3. 选择排序算法概述
- 4. 选择排序算法实现
- 实例2:选择排序
- 5. 冒泡排序与选择排序的对比
- 总结
引言
冒泡排序和选择排序是两种常用的排序算法,用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍冒泡排序和选择排序的基本原理,并通过实例代码演示它们的应用。
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1. 冒泡排序算法概述
冒泡排序是一种简单的排序算法,它通过比较相邻的元素,并交换它们的位置,从而将较大的元素“冒泡”到列表的末尾。在一次遍历中,冒泡排序会将列表中最大的元素移动到最后一个位置,然后再对剩余的元素进行下一轮遍历。
冒泡排序的主要优点是实现简单易懂,代码量较小。然而,冒泡排序的时间复杂度较高,为 O ( n ^ 2 ),在处理大规模数据时效率较低。
2. 冒泡排序算法实现
实例1:冒泡排序
def bubble_sort(arr):n = len(arr)# 遍历所有数组元素for i in range(n):# 标记此次遍历是否有交换发生swapped = False# 将最大元素“冒泡”到末尾for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]swapped = True# 如果没有交换发生,表示列表已经有序,可以提前结束if not swapped:break# 测试冒泡排序
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
bubble_sort(arr)
print("冒泡排序结果:", arr)
代码解释:上述代码演示了使用冒泡排序对一个列表进行排序的实例。冒泡排序通过嵌套的循环遍历列表,并将相邻的元素进行比较和交换,将最大的元素逐步“冒泡”到列表的末尾。在每次遍历时,如果没有发生交换,则表示列表已经有序,可以提前结束。
3. 选择排序算法概述
选择排序是一种简单的排序算法,它通过遍历列表找到最小的元素,并将它放在列表的开头。然后再从剩余的未排序元素中继续找到最小的元素,放在已排序元素的末尾。选择排序的主要思想是不断选择最小的元素,放在已排序部分的末尾。
选择排序的优点是实现简单,代码量较小。然而,选择排序的时间复杂度也较高,为 O ( n ^ 2 ),效率相对较低。
4. 选择排序算法实现
实例2:选择排序
def selection_sort(arr):n = len(arr)# 遍历所有数组元素for i in range(n-1):# 假设当前元素为最小值的索引min_index = i# 在剩余未排序元素中找到最小值的索引for j in range(i+1, n):if arr[j] < arr[min_index]:min_index = j# 将最小值交换到已排序部分的末尾arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]# 测试选择排序
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
selection_sort(arr)
print("选择排序结果:", arr)
代码解释:上述代码演示了使用选择排序对一个列表进行排序的实例。选择排序通过嵌套的循环遍历列表,找到未排序部分的最小元素,并将它交换到已排序部分的末尾。每次遍历时,都将最小元素交换到合适的位置。
5. 冒泡排序与选择排序的对比
冒泡排序和选择排序是两种简单的排序算法,它们的原理和实现方式略有不同:
-
冒泡排序是通过相邻元素的比较和交换来将最大的元素逐步“冒泡”到末尾,需要多次遍历列表。在最好的情况下(列表已经有序),冒泡排序的时间复杂度为 O ( n ),在最坏的情况下(列表逆序),时间复杂度为 O ( n ^ 2 )。
-
选择排序是通过在未排序部分中找到最小的元素,并将它交换到已排序部分的末尾,需要多次遍历列表。选择排序的时间复杂度始终为 O ( n ^ 2 ),不受列表有序程度的影响。
总结
本篇博客介绍了冒泡排序和选择排序两种简单的排序算法。冒泡排序通过相邻元素的比较和交换将最大元素逐步“冒泡”到末尾,而选择排序通过找到最小元素并放在已排序部分的末尾来排序列表。
冒泡排序和选择排序虽然实现简单,但时间复杂度较高,在处理大规模数据时效率相对较低。在实际应用中,更推荐使用更高效的排序算法,如快速排序和归并排序。
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