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Python学习(三) 八大排序算法的实现(下)

本文Python实现了插入排序、基数排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、堆排序、归并排序的后面四种。 上篇:Python学习(三) 八大排序算法的实现(上)

1.快速排序

描述 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。 1.先从数列中取出一个数作为基准数。 2.分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边。 3.重复上述过程

代码实现

def quick_sort(lists):
    if lists == []:
        return []
    else:
        divide = lists[0]
        lesser = quick_sort([x for x in lists[1:] if x<divide])
       #链表推导式,返回值是由for或if子句之后的表达式得到的元素组成的链表
        bigger = quick_sort([x for x in lists[1:] if x>=divide])
        return lesser + [divide] + bigger
if __name__=="__main__":
    lists = [19,-3,2,10,45,-34,17]
    print quick_sort(lists)

2.直接选择排序

描述 基本思想:第1趟,在待排序记录r1 ~ r[n]中选出最小的记录,将它与r1交换;第2趟,在待排序记录r2 ~ r[n]中选出最小的记录,将它与r2交换;以此类推,第i趟在待排序记录r[i] ~ r[n]中选出最小的记录,将它与r[i]交换,使有序序列不断增长直到全部排序完毕。 代码实现

def select_order(lists):
    length = len(lists)
    for i in range(0,length):
        min = i
        for j in range(i+1,length):
            if lists[min] > lists[j]:
                min = j
        lists[min],lists[i] = lists[i],lists[min]
    return lists
if __name__ == '__main__':
    lists = [12,13,15,9,16,14]            
    print select_order(lists) 

3.堆排序

描述 堆排序(Heapsort)是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,它是选择排序的一种。可以利用数组的特点快速定位指定索引的元素。堆分为大根堆和小根堆,是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节点的值,即A[PARENT[i]] >= A[i]。在数组的非降序排序中,需要使用的就是大根堆,因为根据大根堆的要求可知,最大的值一定在堆顶。 利用了大顶堆堆顶元素最大的特点,不断取出最大元素,并调整使剩下的元素还是大顶堆,依次取出最大元素就是排好序的列表。 代码实现

def build_heap(lists):
    count = len(lists)
    for i in range(count//2-1,-1,-1):        
        adjust_heap(lists,i,count)

def adjust_heap(lists,i,n):
    j = i*2 +1
    while j < n:
        if j+1 < n and lists[j]<lists[j+1]:
            j +=1
        if lists[i] > lists[j]:
            break
        lists[i],lists[j] = lists[j],lists[i]
        i = j 
        j = i*2 + 1
#大顶堆排序
def heap_sort( lists ):
    count = len( lists )
    build_heap( lists )
    #交换堆顶与最后一个结点,再调整堆
    for i in range( count - 1, 0, -1 ):
        lists[0], lists[i] = lists[i], lists[0]
        adjust_heap( lists, 0, i )
    return lists
lists = [-3, 1, 3, 0, 9, 7]
print heap_sort(lists)

4.归并排序

描述 归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。 归并排序具体工作原理如下(假设序列共有n个元素): 1. 将序列每相邻两个数字进行归并操作,形成个序列,排序后每个序列包含两个元素 2. 将上述序列再次归并,形成个序列,每个序列包含四个元素 3. 重复步骤2,直到所有元素排序完毕

代码实现

def merge_sort(lists):
    if len(lists)<=1:
        return lists
    left = merge_sort(lists[:len(lists)/2])
    right = merge_sort(lists[len(lists)/2:len(lists)])
    result = []
    while len(left) > 0 and len(right)> 0:
        if( left[0] > right[0]):  
            result.append(right.pop(0))  
        else:
            result.append(left.pop(0))  
    if(len(left)>0):
        result.extend(merge_sort(left))  
    else:
        result.extend(merge_sort(right))  
    return result  
def main():  
    lists = [2,11,55,33,32,64,18]  
    print merge_sort(lists)   
if __name__=="__main__":  
    main()  

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