프로그래머가 마스터해야 할 상위 10가지 정렬 알고리즘(1부)-파이썬 튜토리얼-php.cn

프로그래머가 마스터해야 할 상위 10가지 정렬 알고리즘(1부)

Python当打之年

풀어 주다： 2023-08-15 14:55:25

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1029명이 탐색했습니다.

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이 문제 소개

정렬 알고리즘

모든 프로그래머가 이를 숙지해야 한다고 말할 수 있습니다

. 원리와 구현을 이해하는 것이 필요합니다

다음은 학습을 용이하게 하기 위해 일반적으로 사용되는 상위 10가지 정렬 알고리즘의 Python 구현에 대한 소개입니다.

01 버블 정렬 - 교환 정렬

02 퀵 정렬 - 교환 정렬

03 선택 정렬 - 선택 정렬04 힙 정렬 - 선택 정렬

05 삽입 정렬 - 삽입 정렬

06 힐 정렬 - 삽입 정렬
07 병합 정렬 - 병합 정렬

08 계수 정렬 - 분포 정렬

09 기수 정렬 - 분포 정렬

10 버킷 정렬 - 분포 정렬

버블 정렬

고전적인 정렬 알고리즘입니다. 점차적으로 팝업처럼 물 바닥에 거품이 있어서 이름이 붙었습니다.

알고리즘 원리:

코드는 다음과 같습니다.

'''冒泡排序''' def Bubble_Sort(arr): for i in range(1, len(arr)): for j in range(0, len(arr)-i): if arr[j] > arr[j+1]: arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j] return arr arr = [29, 63, 41, 5, 62, 66, 57, 34, 94, 22] result = Bubble_Sort(arr) print('result list: ', result) # result list: [5, 22, 29, 34, 41, 57, 62, 63, 66, 94]

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빨리 Sort

Quicksort:

전체 정렬 프로세스를 재귀적으로 수행할 수 있으므로 전체 데이터가 정렬된 시퀀스가 됩니다. 이는 버블 정렬 알고리즘이 개선된 것입니다.

알고리즘 원리:

이 분할 값을 통해 배열을 왼쪽 부분과 오른쪽 부분으로 나눕니다.

컷오프 값보다 크거나 같은 데이터는 배열 오른쪽에 집중하고, 컷오프 값보다 작은 데이터는 배열 왼쪽에 집중합니다. 이때, 왼쪽 부분의 각 요소는 나누기 값보다 작거나 같고, 오른쪽 부분의 각 요소는 나누기 값보다 크거나 같습니다.
그러면 왼쪽과 오른쪽의 데이터를 독립적으로 정렬할 수 있습니다. 왼쪽 배열 데이터의 경우 나누기 값을 사용하여 데이터의 이 부분을 왼쪽과 오른쪽 부분으로 나눌 수 있습니다. 마찬가지로 왼쪽에 작은 값을 배치하고 오른쪽에 큰 값을 배치합니다. 오른쪽의 배열 데이터도 유사하게 처리할 수 있습니다.
왼쪽과 오른쪽 부분의 데이터 정렬이 완료될 때까지 위 과정을 반복하세요.

코드는 다음과 같습니다.

'''快速排序''' def Quick_Sort(arr): # 递归入口及出口 if len(arr) >= 2: # 选取基准值，也可以选取第一个或最后一个元素 mid = arr[len(arr) // 2] # 定义基准值左右两侧的列表 left, right = [], [] # 从原始数组中移除基准值 arr.remove(mid) for num in arr: if num >= mid: right.append(num) else: left.append(num) return Quick_Sort(left) + [mid] + Quick_Sort(right) else: return arr arr = [27, 70, 34, 65, 9, 22, 47, 68, 21, 18] result = Quick_Sort(arr) print('result list: ', result) # result list: [9, 18, 21, 22, 27, 34, 47, 65, 68, 70]

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정렬 선택

선택 정렬: 간단하고 직관적인 정렬입니다. 연산.어떤 데이터를 입력해도 시간 복잡도는 O(n²)입니다. 따라서 사용할 때에는 데이터 크기가 작을수록 좋습니다.

알고리즘 원리:

다음 위치에 저장합니다. 정렬된 시퀀스의 시작 위치입니다.
정렬되지 않은 나머지 요소 중에서 가장 작은(큰) 요소를 계속 찾아 정렬된 시퀀스의 마지막에 배치합니다.
등 모든 요소가 정렬될 때까지 계속됩니다.

代码如下：

'''选择排序''' def Selection_Sort(arr): for i in range(len(arr) - 1): # 记录最小数的索引 minIndex = i for j in range(i + 1, len(arr)): if arr[j] < arr[minIndex]: minIndex = j # i 不是最小数时，将 i 和最小数进行交换 if i != minIndex: arr[i], arr[minIndex] = arr[minIndex], arr[i] return arr arr = [5, 10, 76, 55, 13, 79, 49, 51, 65, 30] result = Quick_Sort(arr) print('result list: ', result) # result list: [5, 10, 13, 30, 49, 51, 55, 65, 76, 79]

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插入排序

插入排序（Insertion Sort）：一般也被称为直接插入排序，是一种最简单直观的排序算法。

算法原理：

将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列，把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。
从头到尾依次扫描未排序序列，将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。

代码如下：

'''插入排序''' def Insertion_Sort(arr): for i in range(1, len(arr)): key = arr[i] j = i - 1 while j >= 0 and key < arr[j]: arr[j + 1] = arr[j] j -= 1 arr[j + 1] = key return arr arr = [31, 80, 42, 47, 35, 26, 10, 5, 51, 53] result = Insertion_Sort(arr) print('result list: ', result) # result list: [5, 10, 26, 31, 35, 42, 47, 51, 53, 80]

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堆排序

堆排序（Heap sort）：是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法，堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。

算法原理：

创建一个堆 H[0……n-1]；
把堆首（最大值）和堆尾互换；
把堆的尺寸缩小 1，并调用 shift_down(0)，目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置；
重复步骤 2，直到堆的尺寸为 1。

代码如下：

'''堆排序''' def Heapify(arr, n, i): largest = i # 左右节点分块 left = 2 * i + 1 right = 2 * i + 2 if left < n and arr[i] < arr[left]: largest = left if right < n and arr[largest] < arr[right]: largest = right if largest != i: # 大小值交换 arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i] # 递归 Heapify(arr, n, largest) def Heap_Sort(arr): nlen = len(arr) for i in range(nlen, -1, -1): # 调整节点 Heapify(arr, nlen, i) for i in range(nlen - 1, 0, -1): arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i] # 调整节点 Heapify(arr, i, 0) return arr arr = [26, 53, 83, 86, 5, 46, 72, 21, 4, 75] result = Heap_Sort(arr) print('result list: ', result) # result list: [4, 5, 21, 26, 46, 53, 72, 75, 83, 86]

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