Python 算法基础篇:插入排序和希尔排序

Python 算法基础篇:插入排序和希尔排序

  • 引言
  • 1. 插入排序算法概述
  • 2. 插入排序算法实现
    • 实例1:插入排序
  • 3. 希尔排序算法概述
  • 4. 希尔排序算法实现
    • 实例2:希尔排序
  • 5. 插入排序与希尔排序的对比
  • 总结

引言

插入排序和希尔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。本篇博客将介绍插入排序和希尔排序的基本原理,并通过实例代码演示它们的应用。

😃😄 ❤️ ❤️ ❤️

1. 插入排序算法概述

插入排序是一种简单直观的排序算法,它将列表分成已排序部分和未排序部分。在每次遍历中,插入排序会将未排序部分的第一个元素插入到已排序部分的适当位置,使得已排序部分继续保持有序。

插入排序的主要优点是实现简单,代码量较小,并且在处理小规模数据时效率较高。然而,在处理大规模数据时,插入排序的时间复杂度较高,为 O ( n ^ 2 ),效率相对较低。

2. 插入排序算法实现

实例1:插入排序

def insertion_sort(arr):n = len(arr)# 从第二个元素开始遍历未排序部分for i in range(1, n):key = arr[i]  # 当前要插入的元素j = i - 1     # 已排序部分的最后一个元素的索引# 将大于key的元素向右移动,为key腾出插入位置while j >= 0 and key < arr[j]:arr[j + 1] = arr[j]j -= 1# 插入key到正确的位置arr[j + 1] = key# 测试插入排序
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
insertion_sort(arr)
print("插入排序结果:", arr)

代码解释:上述代码演示了使用插入排序对一个列表进行排序的实例。插入排序将列表分成已排序部分和未排序部分,在每次遍历时,将未排序部分的第一个元素插入到已排序部分的适当位置。通过使用 while 循环找到正确的插入位置,实现了插入排序算法。

3. 希尔排序算法概述

希尔排序是一种改进的插入排序算法,它通过设置一个增量序列,对列表进行多次分组排序。希尔排序会不断缩小增量序列的长度,直到增量序列为 1 ,此时就变为普通的插入排序。

希尔排序的主要优点是对于中等大小的列表,它的性能较好。希尔排序的时间复杂度介于 O ( n )和 O ( n ^ 2 )之间,取决于增量序列的选择。虽然希尔排序相对于插入排序有所改进,但在处理大规模数据时仍然不如快速排序和归并排序等高效的排序算法。

4. 希尔排序算法实现

实例2:希尔排序

def shell_sort(arr):n = len(arr)gap = n // 2  # 初始增量,可根据实际情况调整while gap > 0:for i in range(gap, n):key = arr[i]j = i# 插入排序,但是步长为gapwhile j >= gap and arr[j - gap] > key:arr[j] =arr[j - gap]j -= gaparr[j] = keygap //= 2  # 缩小增量# 测试希尔排序
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
shell_sort(arr)
print("希尔排序结果:", arr)

代码解释:上述代码演示了使用希尔排序对一个列表进行排序的实例。希尔排序通过设置增量序列,对列表进行多次分组排序。在每次遍历时,使用插入排序对分组的元素进行排序。通过不断缩小增量序列的长度,最终将列表排序完成。

5. 插入排序与希尔排序的对比

插入排序和希尔排序都是通过插入元素到已排序部分来完成排序,但希尔排序在插入排序的基础上进行了改进。

  • 插入排序的增量序列为 1 ,每次只能将相邻元素进行比较和交换,因此时间复杂度较高。

  • 希尔排序的增量序列由用户指定,可以对列表进行多次分组排序,使得每次插入排序的步长较大,从而减少了比较和交换的次数,提高了效率。

虽然希尔排序相对于插入排序有所改进,但在处理大规模数据时仍然不如快速排序和归并排序等高效的排序算法。

总结

本篇博客介绍了插入排序和希尔排序两种排序算法。插入排序通过比较相邻元素并插入到合适的位置,使得已排序部分继续保持有序;希尔排序通过设置增量序列对列表进行多次分组排序,减少了比较和交换的次数,提高了效率。

插入排序适用于小规模数据的排序,而希尔排序适用于中等规模的数据排序。在实际应用中,选择合适的排序算法对于提高程序性能非常重要。

[ 专栏推荐 ]
😃 Python 算法初阶:入门篇》😄
❤️【简介】:本课程是针对 Python 初学者设计的算法基础入门课程,涵盖算法概念、时间复杂度、空间复杂度等基础知识。通过实例演示线性搜索、二分搜索等算法,并介绍哈希表、深度优先搜索、广度优先搜索等搜索算法。此课程将为学员提供扎实的 Python 编程基础与算法入门,为解决实际问题打下坚实基础。

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/5609.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

017-从零搭建微服务-系统服务(四)

写在最前 如果这个项目让你有所收获&#xff0c;记得 Star 关注哦&#xff0c;这对我是非常不错的鼓励与支持。 源码地址&#xff08;后端&#xff09;&#xff1a;https://gitee.com/csps/mingyue 源码地址&#xff08;前端&#xff09;&#xff1a;https://gitee.com/csps…

【实战】 七、Hook,路由,与 URL 状态管理(下) —— React17+React Hook+TS4 最佳实践,仿 Jira 企业级项目(十三)

文章目录 一、项目起航&#xff1a;项目初始化与配置二、React 与 Hook 应用&#xff1a;实现项目列表三、TS 应用&#xff1a;JS神助攻 - 强类型四、JWT、用户认证与异步请求五、CSS 其实很简单 - 用 CSS-in-JS 添加样式六、用户体验优化 - 加载中和错误状态处理七、Hook&…

el-upload将上传的图片转为base64

el-upload将上传的图片转为base64 文章目录 el-upload将上传的图片转为base641. el-upload属性设置2. 图片转base64格式方法3. 在绑定的方法中调用 elementui使用el-upload时将选择的图片转为base64格式,然后再上传 1. el-upload属性设置 使用组件&#xff0c;然后on-change绑定…

【NLP】如何使用Hugging-Face-Pipelines?

一、说明 随着最近开发的库&#xff0c;执行深度学习分析变得更加容易。其中一个库是拥抱脸。Hugging Face 是一个平台&#xff0c;可为 NLP 任务&#xff08;如文本分类、情感分析等&#xff09;提供预先训练的语言模型。 本博客将引导您了解如何使用拥抱面部管道执行 NLP 任务…

代码随想录算法训练营day45 70.爬楼梯(进阶) 322.零钱兑换 279.完全平方数

题目链接70.爬楼梯(进阶) class Solution {public int climbStairs(int n) {int[] dp new int[n1];int m 2;dp[0] 1;for(int i 1; i < n; i){for(int j 1; j < m; j){if(i > j)dp[i] dp[i-j];}}return dp[n];} }题目链接322.零钱兑换 class Solution {public …

超详细图文教程:3DS Max 中创建低多边形游戏长剑模型

推荐&#xff1a; NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次开发的3D应用场景 在此&#xff0c;由两部分组成的教程的第一部分中&#xff0c;我将向您展示如何&#xff1a; 对剑柄进行建模剑的护手模型剑刃建模 1. 如何制作剑柄 步骤 1 在本教程中使用正交视图。要更改视图&#x…

python安装OpenCV

安装OpenCV pip install opencv-pythonpython OpenCV 打开摄像头 import cv2WIDTH 1080 HEIGHT 720cap cv2.VideoCapture(0, cv2.CAP_DSHOW) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, WIDTH) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, HEIGHT)while True:ok,frame cap.read()# pri…

阿里巴巴前端开发规范

前言 规范的目的是为了编写高质量的代码&#xff0c;让你的团队成员每天的心情都是愉悦的&#xff0c;大家在一起是快乐的。 现在软件架构的复杂性需要协同开发完成&#xff0c;如何高效地协同呢&#xff1f;无规矩不成方圆&#xff0c;无规范难以协同&#xff0c;比如&#xf…

机器学习概念

文章目录 一、机器学习概念1. 机器学习基本概念2. 基于规则的学习3. 基于模型学习4. 机器学习数据集描述二、机器学习分类1. 监督学习1.1 分类问题1.2 回归问题2. 无监督学习2.1 聚类问题2.2 数据降维3. 半监督学习4. 强化学习三、拟合问题1. 欠拟合2. 过拟合3. 奥卡姆剃刀原则…

Android:aidl简单应用

创建aidl文件&#xff1a;IMyAidlInterface.aidl Build-> Clean Project 重新编译下项目 生成IMyAidlInterface.class文件 interface IMyAidlInterface { void basicTypes(int jk); } --MyService public class MyService extends Service { //定义音乐…

AI时代带来的图片造假危机,该如何解决

一、前言 当今&#xff0c;图片造假问题非常泛滥&#xff0c;已经成为现代社会中一个严峻的问题。随着AI技术不断的发展&#xff0c;人们可以轻松地通过图像编辑和AI智能生成来篡改和伪造图片&#xff0c;使其看起来真实而难以辨别&#xff0c;之前就看到过一对硕士夫妻为了骗…

uni-app:页面跳转

uni.navigateTo: 不关闭当前页面&#xff0c;跳转到一个新页面。 uni.redirectTo: 关闭当前页面&#xff0c;跳转到应用中的某个页面。 uni.reLaunch: 关闭所有页面&#xff0c;打开应用中的某个页面。 uni.switchTab: 跳转到应用的底部选项卡页面。 uni.navigateBack: 返回上一…

Flink-端到端精确一次(End-To-End Exactly-Once)

1.总结 目的&#xff1a;想要在故障恢复后不丢数据 输入端 保证可以重复发送数据如果是kafka&#xff0c;Flink负责维护offset&#xff0c;不用kafka维护设置kafka的隔离级别为&#xff1a;读已提交flink 开启检查点采用对齐或者不对齐的精确一次输出端 kafka 幂等事务两阶段…

一文了解Python中的while循环语句

目录 &#x1f969;循环语句是什么 &#x1f969;while循环 &#x1f969;遍历猜数字 &#x1f969;while循环嵌套 &#x1f969;while循环嵌套案例 &#x1f990;博客主页&#xff1a;大虾好吃吗的博客 &#x1f990;专栏地址&#xff1a;Python从入门到精通专栏 循环语句是什…

Mysql表锁与行锁

Mysql锁实战 前言&#xff1a;什么是锁一&#xff1a;全局锁1.1 概念1.2 作用1.3 使用1.4 特点 二&#xff1a;表级锁2.1 概念2.2 分类2.2.1 表锁2.2.2 元数据锁 MDL2.2.3 意向锁 三&#xff1a;行级锁3.1 行锁(Record Lock)3.2 间隙锁(Gap Lock)3.3 临键锁(Next-Key Lock): 四…

C# 委托详解

一.委托的概念 C#中委托也叫代理&#xff0c;委托提供了后期绑定机制(官方解释)&#xff0c;功能类似于C中的函数指针&#xff0c;它存储的就是一系列具有相同签名和返回类型的方法的地址&#xff0c;调用委托的时候&#xff0c;它所包含的所有方法都会被执行。 二.委托的用法…

自然语言处理基础详解入门

1、自然语言的概念 自然语言是指人类社会约定俗成的&#xff0c;并且区别于人工语言&#xff08;如计算机程序&#xff09;的语言&#xff0c;&#xff0c;是自然而然的随着人类社会发展演变而来的语言&#xff0c;它是人类学习生活的重要工具。 2、自然语言处理概述 自然语言…

Redis【实践篇】之RedisTemplate基本操作

Redis 从入门到精通【应用篇】之RedisTemplate详解 文章目录 Redis 从入门到精通【应用篇】之RedisTemplate详解0. 前言1. RedisTemplate 方法1. 设置RedisTemplate的序列化方式2. RedisTemplate的基本操作 2. 源码浅析2.1. 构造方法2.2. 序列化方式2.3. RedisTemplate的操作方…

【数据可视化】基于Python和Echarts的中国经济发展与人口变化可视化大屏

1.题目要求 本次课程设计要求使用Python和ECharts实现数据可视化大屏。要求每个人的数据集不同&#xff0c;用ECharts制作Dashboard&#xff08;总共至少4图&#xff09;&#xff0c;要求输入查询项&#xff08;地点和时间&#xff09;可查询数据&#xff0c;查询的数据的地理…

Stable Diffusion如何生成高质量的图-prompt写法介绍

文章目录 Stable Diffusion使用尝试下效果prompt的编写技巧prompt 和 negative promptPrompt格式Prompt规则细节优化Guidance Scale 总结 Stable Diffusion Stable Diffusion是一个开源的图像生成AI系统,由Anthropic公司开发。它基于 Transformer模型架构,可以通过文字描述生成…