Python顺序变换 python数字调换顺序

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西洋无悔 2024-05-30 10:52:12

文章标签 Python顺序变换数组快速排序数据 文章分类 Python 后端开发

排序算法（续）

1. 快速排序
2. 归并排序
3. 常见排序算法效率比较
4. 搜索
5. 小结

1. 快速排序

快速排序（英语：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，以此达到整个数据变成有序序列。

步骤：

首先选择一个"基准"数据，一般为第一个数据
之后以这个"基准"将数组分为两部分
最后通过递归的方式直到每个数组里面只有一个数据

快速速排序的代码实现：

def quick_sort(alist, start=0, end=len(lis)-1):
    """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
    low = start

    # high为序列右边的由右向左移动的游标
    high = end

    while low < high:
        # 如果low与high未重合，high指向的元素不比基准元素小，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指向的元素比基准元素小，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)

2. 归并排序

归并排序是采用分治法的一个非常典型的应用。归并排序的思想就是先递归分解数组，再合并数组。

思想：
将数组分解最小之后，然后合并两个有序数组，基本思路是比较两个数组的最前面的数，谁小就先取谁，取了后相应的指针就往后移一位。然后再比较，直至一个数组为空，最后把另一个数组的剩余部分复制过来即可。

归并排序的实现：

def merge_sort(li):
    # 如果列表长度小于1,不在继续拆分
    if len(li) <= 1:
        return li
    # 二分分解
    mid_index = len(li) // 2
    left = merge_sort(li[:mid_index])
    right = merge_sort(li[mid_index:])
    # 合并
    return merge(left,right)

def merge(left, right):
    '''合并操作，将两个有序数组left[]和right[]合并成一个大的有序数组'''
    # left与right的下标指针
    l_index, r_index = 0, 0
    result = []
    while l_index < len(left) and r_index < len(right):
        if left[l_index] < right[r_index]:
            result.append(left[l_index])
            l_index += 1
        else:
            result.append(right[r_index])
            r_index += 1

    result += left[l_index:]
    result += right[r_index:]
    return result

3. 常见排序算法效率比较

Python顺序变换 python数字调换顺序_数组

4. 搜索

搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的，因为该项目是否存在。搜索的几种常见方法：顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找

二分查找：
二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。

二分法查找实现：

'''非递归实现'''
def binary_search(li, item):
    first = 0   
    last = len(li) - 1 
  
    while first <= last:
        midpoint = (first + last) // 2
        if li[midpoint] == item:
            return True
        elif item < li[midpoint]:
            last = midpoint - 1
        else:
            first = midpoint + 1
    return False

'''递归实现'''
def binary_search(li, item):
    if len(li) == 0:
        return False

    else:
        midpoint = len(li) // 2  
        if midpoint > 0:
            if li[midpoint] == item: # li[4] == 17 13 != 17
                return True
            else:
                if item < li[midpoint]:   # 17 < 13
                    return binary_search(li[:midpoint], item)
                else:
                    return binary_search(li[midpoint+1:], item)
        else:
            return False