目录
- 第一部分:希尔排序
- 一.希尔排序介绍
- 二.代码实现
- 三.性质
- 第二部分:快速排序
- 一.快速排序介绍
- 二.代码实现
- 三.性质
第一部分:希尔排序
一.希尔排序介绍
希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序,是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。
工作原理如下:
希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序;随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止。
二.代码实现
def shell_sort(alist):
n = len(alist)
# 规定初始步长
gap = n // 2
while gap > 0:
# 按步长进行插入排序
for i in range(gap, n):
j = i
# 插入排序
while j >= gap:
if alist[j] < alist[j-gap]:
alist[j],alist[j-gap] = alist[j-gap],alist[j]
j -= gap
else:
break
# 得到新的步长
gap = gap // 2
alist = [54,26,93,17,77,31,44,55,20]
shell_sort(alist)
print(alist)
三.性质
最优时间复杂度:根据步长序列的不同而不同
最坏时间复杂度:O(n^2)
稳定性:不稳定
第二部分:快速排序
一.快速排序介绍
快速排序(Quicksort),又称划分交换排序(partition-exchange sort),通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行。
工作原理如下:
1.从数列中挑出一个元素,称为"基准"(pivot),重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区结束之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作。
2.递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
二.代码实现
def quick_sort(alist, start, end):
"""快速排序"""
# 递归的退出条件
if start >= end:
return
# 设定起始元素为要寻找位置的基准元素
mid = alist[start]
# low为序列左边的由左向右移动的游标,high为序列右边的由右向左移动的游标
low = start
high = end
while low < high:
# 如果low与high未重合,high指向的元素大于等于基准元素,则high向左移动
while low < high and alist[high] >= mid:
high -= 1
# 将high指向的元素放到low的位置上
alist[low] = alist[high]
# 如果low与high未重合,low指向的元素小于基准元素,则low向右移动
while low < high and alist[low] < mid:
low += 1
# 将low指向的元素放到high的位置上
alist[high] = alist[low]
# 退出循环后,low与high重合,此时所指位置为基准元素的正确位置,将基准元素放到该位置
alist[low] = mid
# 对基准元素左边的子序列进行快速排序
quick_sort(alist, start, low-1)
# 对基准元素右边的子序列进行快速排序
quick_sort(alist, low+1, end)
alist = [54,26,93,17,77,31,44,55,20]
quick_sort(alist,0,len(alist)-1)
print(alist)
三.性质
最优时间复杂度:O(nlogn)
最坏时间复杂度:O(n^2)
稳定性:不稳定
在最好的情况,每次运行一次分区,我们会把一个数列分为两个几近相等的片段。但是在同一层次结构的两个程序调用中,不会处理到原来数列的相同部分;因此,程序调用的每一层次结构总共全部仅需要O(n)的时间。在到达大小为一的数列前,我们只要作logn次嵌套的调用。所以算法仅需使用O(n logn)时间。