手机网站制作代码,焦作电子商务网站建设案例,智能建造的发展趋势,画册排版设计模板⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ #x1f434;作者#xff1a;秋无之地 #x1f434;简介#xff1a;CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作#xff0c;主要擅长领域有#xff1a;爬虫、后端、大数据… ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 作者秋无之地 简介CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作主要擅长领域有爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。 欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注关注必回关 一、确定目标
这次的目标是使用Python编写八大排序算法并且比较一下各种排序算法在真实场景下的运行速度。 二、算法比较
1、直接插入排序 时间复杂度O(n²)空间复杂度O(1)稳定性稳定 def insert_sort(array):for i in range(len(array)):for j in range(i):if array[i] array[j]:array.insert(j, array.pop(i))breakreturn array 2、希尔排序 时间复杂度O(n)空间复杂度O(n√n)稳定性不稳定 def shell_sort(array):gap len(array)while gap 1:gap gap // 2for i in range(gap, len(array)):for j in range(i % gap, i, gap):if array[i] array[j]:array[i], array[j] array[j], array[i]return array 3、简单选择排序 时间复杂度O(n²)空间复杂度O(1)稳定性不稳定 def select_sort(array):for i in range(len(array)):x i # min indexfor j in range(i, len(array)):if array[j] array[x]:x jarray[i], array[x] array[x], array[i]return array 4、堆排序 时间复杂度O(nlog₂n)空间复杂度O(1)稳定性不稳定 def heap_sort(array):def heap_adjust(parent):child 2 * parent 1 # left childwhile child len(heap):if child 1 len(heap):if heap[child 1] heap[child]:child 1 # right childif heap[parent] heap[child]:breakheap[parent], heap[child] \heap[child], heap[parent]parent, child child, 2 * child 1heap, array array.copy(), []for i in range(len(heap) // 2, -1, -1):heap_adjust(i)while len(heap) ! 0:heap[0], heap[-1] heap[-1], heap[0]array.insert(0, heap.pop())heap_adjust(0)return array
5、冒泡排序 时间复杂度O(n²)空间复杂度O(1)稳定性稳定 def bubble_sort(array):for i in range(len(array)):for j in range(i, len(array)):if array[i] array[j]:array[i], array[j] array[j], array[i]return array 6、快速排序 时间复杂度O(nlog₂n)空间复杂度O(nlog₂n)稳定性不稳定 def quick_sort(array):def recursive(begin, end):if begin end:returnl, r begin, endpivot array[l]while l r:while l r and array[r] pivot:r - 1while l r and array[l] pivot:l 1array[l], array[r] array[r], array[l]array[l], array[begin] pivot, array[l]recursive(begin, l - 1)recursive(r 1, end)recursive(0, len(array) - 1)return array 7、归并排序 时间复杂度O(nlog₂n)空间复杂度O(1)稳定性稳定 def merge_sort(array):def merge_arr(arr_l, arr_r):array []while len(arr_l) and len(arr_r):if arr_l[0] arr_r[0]:array.append(arr_l.pop(0))elif arr_l[0] arr_r[0]:array.append(arr_r.pop(0))if len(arr_l) ! 0:array arr_lelif len(arr_r) ! 0:array arr_rreturn arraydef recursive(array):if len(array) 1:return arraymid len(array) // 2arr_l recursive(array[:mid])arr_r recursive(array[mid:])return merge_arr(arr_l, arr_r)return recursive(array)
8、基数排序 时间复杂度O(d(rn))空间复杂度O(rdn)稳定性稳定 def radix_sort(array):bucket, digit [[]], 0while len(bucket[0]) ! len(array):bucket [[], [], [], [], [], [], [], [], [], []]for i in range(len(array)):num (array[i] // 10 ** digit) % 10bucket[num].append(array[i])array.clear()for i in range(len(bucket)):array bucket[i]digit 1return array 三、速度比较
如果数据量特别大采用分治算法的快速排序和归并排序可能会出现递归层次超出限制的错误。
1、算法执行时间 2、算法速度比较 四、总结
从速度来看快速排序的耗时最短从稳定性来看直接插入、冒泡、归并、基数等排序相对稳定从代码复杂度来看冒泡排序最简单。 版权声明
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