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] = tempdata = [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] = keydata = [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 += 1array = [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 + 1def 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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