关于python:带你掌握4种Python-排序算法

摘要：在编程里，排序是一个重要算法，它能够帮忙咱们更快、更容易地定位数据。在这篇文章中，咱们将应用排序算法分类器对咱们的数组进行排序，理解它们是如何工作的。

本文分享自华为云社区《Python 排序算法指南》，原文作者：唐里。

在编程里，排序是一个重要算法，它能够帮忙咱们更快、更容易地定位数据。在这篇文章中，咱们将应用排序算法分类器对咱们的数组进行排序，理解它们是如何工作的。为了保障本文的可读性，这里只着重介绍 4 个排序算法。

• 冒泡排序
• 插入排序.
• 归并排序.
• 疾速排序

冒泡排序

冒泡排序是一种简略的排序算法，它比拟两个相邻对象的程序，将非预期程序的相邻对象地位替换。上面是它的工作步骤：

• 比拟第一个和第二个对象，如果第一个大于第二个，将之替换。
• 将第二个对象和第三个对象进行比拟，查看雷同条件。以此类推直到比拟到数组最初一个数。
• 反复执行这个过程，这样数组就依照从左到右从小到大排列了。
  

代码如下

# Python 中的冒泡排序
def bubbleSort(array):
 
  # 外循环拜访数组的每个元素
  for i in range(len(array)):
 
    # 内循环将数组元素与外循环迭代元素进行比拟
    for j in range(0, len(array) - i - 1):
 
      # 比拟两个相邻元素
      if array[j] > array[j + 1]:
 
        # 如果元素不是预期程序则替换元素
        temp = array[j]
        array[j] = array[j+1]
        array[j+1] = temp
data = [5, 4, 3, 2, 1]
 
bubbleSort(data)
print('Sorted Array')
print(data)
 
#output: [1, 2, 3, 4, 5]

插入排序

插入排序也很简略，它分为曾经排序和未排序两局部，将未排序局部的元素选中后正确搁置在排序局部即可。相似卡牌游戏时咱们手里有分类卡。上面是它的工作步骤：

• 遍历数组查找最低元素的索引并将其与数组的第一个元素替换。
• 找到数组 (不包含第一个元素) 中另一个最低的元素，并将其与第二个元素替换，而后反复操作，直到数组的最初一个元素。
• 这样，数组中最低的元素都会移到右边，而最大的元素会在数组的左边，因而数组是有序的。
  

代码如下

# Python 中的排序算法
def insertionSort(array):
    for step in range(1, len(array)):
        key = array[step]
        j = step - 1
        # 将键与其左侧的每个元素进行比拟，直到找到小于它的元素
        while j >= 0 and key < array[j]:
            array[j + 1] = array[j]
            j = j - 1
        # 将键放在比它小的元素之后。array[j + 1] = key
 
data = [11, 4, 3, 2, 12]
 
insertionSort(data)
print("sorted array")
print(data)
 
#output: [2, 3, 4, 11, 12]

归并排序

归并排序是基于分治算法原理的最罕用的排序算法。咱们将数组分为多个局部，而后对他们进行排序，最初将子局部合并为一个排序数组，为了更好的了解，上面是它的工作步骤：

• 把数组分成小块，直到每一块中没有独自的元素。
• 比拟每一块数组，将最小值放在左侧，最大值放在数组的右侧。
• 如果感觉很难了解，看看这个动图。
  

代码如下

# Python 的归并排序
def mergeSort(array):
    if len(array) > 1:
 
        #  r 是将数组分为两半后的宰割点
        r = len(array)//2
        L = array[:r]
        M = array[r:]
 
        # 通过递归办法对两半进行排序
        mergeSort(L)
        mergeSort(M)
 
        i = j = k = 0
 
        # 直到咱们达到 L 或 M 的任一端，从中抉择较大的元素 L 和 M 并将它们搁置在 A[p 到 r] 处的正确地位
        while i < len(L) and j < len(M):
            if L[i] < M[j]:
                array[k] = L[i]
                i += 1
            else:
                array[k] = M[j]
                j += 1
            k += 1
 
        # 将 L 或者 M 里的元素排序好后，将残余的元素并放入 A[p to r]
        while i < len(L):
            array[k] = L[i]
            i += 1
            k += 1
 
        while j < len(M):
            array[k] = M[j]
            j += 1
            k += 1
array = [8, 6, 14, 12, 10, 3]
 
mergeSort(array)
print("Sorted array:")
print(array)
 
#output: [3, 6, 8, 10, 12, 14]

疾速排序

与归并排序一样，疾速排序也是基于分治算法的原理的一种排序算法。它抉择一个元素作为枢轴，并围绕枢轴分区数组。上面是它的工作步骤：

• 抉择一个转折点，这能够是随机抉择的。这里假如咱们抉择数组的最初一个元素作为轴心。
• 将所有小于轴心的我的项目放在左侧，大于轴心的我的项目放在数组右侧。
• 在枢轴的左右两侧反复下面的步骤。
  

# Python 中的疾速排序
# 找到分区地位
def partition(array, lowest, highest):
 
  # 这里咱们抉择最右的元素作为枢轴
  pivot = array[highest]
 
  # 为最大的元素设置指针
  i = lowest - 1
  # 将每个元素与枢轴元素对比
  for j in range(lowest, highest):
    if array[j] <= pivot:
      i = i + 1
      # 将 i 处的元素与 j 处的元素替换
      (array[i], array[j]) = (array[j], array[i])
 
  # 将枢轴元素与 i 指定的较大元素替换
  (array[i + 1], array[highest]) = (array[highest], array[i + 1])
 
  # 返回分区实现的地位
  return i + 1
def quickSort(array, lowest, highest):
  if lowest < highest:
 
     # 找到枢轴元素
     # 小于枢轴的元素放右边
     # 大于枢轴的元素放左边
    pi = partition(array, lowest, highest)
 
    # 枢轴左侧的递归调用
    quickSort(array, lowest, pi - 1)
 
    # 枢轴右侧的递归调用
    quickSort(array, pi + 1, highest)
array = [9, 8, 3, 2, 1, 10, 7, 6, 19]
 
size = len(array)
quickSort(array, 0, size - 1)
print('Sorted Array is below')
print(array)
 
#output [1, 2, 3, 6, 7, 8, 9, 10, 19]

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