9 种经典排序算法的可视化，用Python3分钟就可以搞定！

不知道作者是怎么做的，但是突然很想自己实现一遍，而且用python实现特别快，花了一天的时间，完成了这个项目。主要包括希尔排序（Shell Sort）、选择排序（Selection Sort）、快速排序（Quick Sort）、归并排序（Merge Sort）等九种排序。

附上源码链接：

https://github.com/ZQPei/Sorting_Visualization

（觉得不错，记得帮忙点个star哦）

下面具体讲解以下实现的思路，大概需要解决的问题如下：

如何表示数组

如何得到随机采样数组，数组有无重复数据

如何实现排序算法

如何把数组可视化出来

一、如何表示数组

python提供了list类型，很方便可以表示C++中的数组。标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间，再次就不详细论述。

二、如何得到随机采样数组，数组有无重复数据

假设我希望数组长度是100，而且我希望数组的大小也是在[0,100)内，那么如何得到100个随机的整数呢？可以用random库。

示例代码：

但是以上代码有个问题，random.choices是对一个序列进行重复采样，得到的数组存在重复数据，那如果不希望存在重复数据，而是希望进行无重复采样，怎么办？

可以用random.sample函数，示例代码：

这样就可以得到无重复采样数据了。

三、如何实现排序算法

算法种类较多，就不一一举例；再次就以希尔排序(Shell Sort)为例讲讲：

尔排序的原理：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。

基础的插入法排序是两重循环，希尔排序是三重循环，最外面一重循环，控制增量gap，并逐步减少gap的值。二重循环从下标为gap的元素开始比较，依次逐个跨组处理。最后一重循环是对组内的元素进行插入法排序。这样进行排序的优点在于每次循环，整个序列的元素都将小元素的值逐步向前移动，数值比较大的值向后移动。

示例代码：

四、如何把数组可视化出来

有了随机数组初始化方法，再实现好排序函数，我们还差一步，就是把排序函数中每次移动数组后将数组可视化并输出。

对数组进行可视化，很容易想到python的可视化工具matplotlib！但是在项目中我并没有用matplotlib，而是用了numpy+opencv。

为什么不用matplotlib？

因为在排序过程中，每次修改数组，都希望能够实时修改图片并输出，matplotlib确实很方便，但是matplotlib的效率实在是不高，而且每次修改数组前后的两幅图片其实是差不多的。如果用matplotlib，每次都是要重新绘制图片，非常耗时！！！

所以考虑自己生成图片，在每次修改数组后，只将图片中改动的那两列进行修改即可！这样就比用matplotlib每次重新绘制图片效率高得多！

数组中主要有两种操作，一种是对某个idx赋值，一种是交换某两个idx的值。

示例代码：

详细代码见github：

https://github.com/ZQPei/Sorting_Visualization

（就等你的小小star）其他的都没有什么了，有细节的问题可以在我的github下面留言勾搭。

最后附上一张效果图：