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python排序算法代碼

來源:千鋒教育
發布人:xqq
時間: 2024-03-08 20:54:33 1709902473

**Python排序算法:從簡單到高效**

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排序算法是計算機科學中的基礎算法之一,它的作用是將一組無序的數據按照某種規則重新排列,使其按照升序或降序的方式呈現。Python作為一種簡潔而強大的編程語言,提供了多種排序算法的實現方式。本文將介紹幾種常見的Python排序算法,并探討它們的優劣和適用場景。

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**冒泡排序(Bubble Sort)**

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冒泡排序是一種簡單直觀的排序算法,它重復地走訪過要排序的數列,一次比較兩個元素,如果它們的順序錯誤就交換位置,直到整個數列有序為止。

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以下是冒泡排序的Python代碼實現:

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`python

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def bubble_sort(arr):

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n = len(arr)

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for i in range(n):

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for j in range(0, n-i-1):

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if arr[j] > arr[j+1]:

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arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]

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return arr

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冒泡排序的時間復雜度為O(n^2),在最壞的情況下,需要進行n*(n-1)/2次比較和交換操作。雖然冒泡排序的效率不高,但對于小型數據集來說,它是一種簡單且可行的排序方法。

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**選擇排序(Selection Sort)**

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選擇排序是一種簡單直觀的排序算法,它將待排序的數據分為已排序和未排序兩部分,每次從未排序的部分中選出最小(或最大)的元素,放到已排序部分的末尾。

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以下是選擇排序的Python代碼實現:

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`python

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def selection_sort(arr):

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n = len(arr)

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for i in range(n):

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min_idx = i

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for j in range(i+1, n):

_x000D_

if arr[j] < arr[min_idx]:

_x000D_

min_idx = j

_x000D_

arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]

_x000D_

return arr

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選擇排序的時間復雜度為O(n^2),與冒泡排序相同。盡管選擇排序的比較次數與冒泡排序相同,但由于減少了交換次數,相對來說更加高效。

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**插入排序(Insertion Sort)**

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插入排序是一種簡單直觀的排序算法,它將待排序的數據分為已排序和未排序兩部分,每次從未排序的部分中取出一個元素,插入到已排序部分的正確位置。

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以下是插入排序的Python代碼實現:

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`python

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def insertion_sort(arr):

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n = len(arr)

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for i in range(1, n):

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key = arr[i]

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j = i - 1

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while j >= 0 and arr[j] > key:

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arr[j+1] = arr[j]

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j -= 1

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arr[j+1] = key

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return arr

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插入排序的時間復雜度為O(n^2),與冒泡排序和選擇排序相同。插入排序在處理小型數據集時效率較高,且對于部分有序的數據集,插入排序的性能更佳。

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**快速排序(Quick Sort)**

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快速排序是一種高效的排序算法,它采用分治策略,通過一趟排序將待排序的數據分割成獨立的兩部分,其中一部分的所有元素都比另一部分的所有元素小,然后對這兩部分繼續遞歸地進行排序。

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以下是快速排序的Python代碼實現:

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`python

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def quick_sort(arr):

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if len(arr) <= 1:

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return arr

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pivot = arr[len(arr)//2]

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left = [x for x in arr if x < pivot]

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middle = [x for x in arr if x == pivot]

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right = [x for x in arr if x > pivot]

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return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

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快速排序的時間復雜度為O(nlogn),在平均情況下,快速排序是最快的常用排序算法之一。在最壞的情況下,快速排序的時間復雜度為O(n^2),因此在實際應用中需要注意。

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**歸并排序(Merge Sort)**

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歸并排序是一種穩定的排序算法,它采用分治策略,將待排序的數據分割成獨立的兩部分,分別對這兩部分進行排序,然后將排序好的兩部分合并成一個有序的序列。

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以下是歸并排序的Python代碼實現:

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`python

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def merge_sort(arr):

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if len(arr) <= 1:

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return arr

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mid = len(arr) // 2

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left = merge_sort(arr[:mid])

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right = merge_sort(arr[mid:])

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return merge(left, right)

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def merge(left, right):

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result = []

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i = j = 0

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while i < len(left) and j < len(right):

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if left[i] < right[j]:

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result.append(left[i])

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i += 1

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else:

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result.append(right[j])

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j += 1

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result.extend(left[i:])

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result.extend(right[j:])

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return result

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歸并排序的時間復雜度為O(nlogn),無論在最好、最壞還是平均情況下,歸并排序的時間復雜度都相同。歸并排序的優點是穩定且適用于鏈表等數據結構。

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**問答環節**

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**Q1: 冒泡排序和選擇排序有什么區別?**

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冒泡排序和選擇排序都是簡單直觀的排序算法,但它們的實現方式有所不同。冒泡排序通過相鄰元素的比較和交換來將最大(或最小)的元素逐漸“冒泡”到數列的末尾,而選擇排序則是每次從未排序部分選出最小(或最大)的元素,放到已排序部分的末尾。

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**Q2: 插入排序和快速排序有什么區別?**

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插入排序和快速排序都是常見的排序算法,它們的實現方式也有所不同。插入排序通過將未排序部分的元素逐個插入到已排序部分的正確位置,而快速排序則通過一趟排序將待排序的數據分割成獨立的兩部分,然后對這兩部分繼續遞歸地進行排序。

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**Q3: 歸并排序和快速排序哪個更適合處理大型數據集?**

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歸并排序和快速排序都是高效的排序算法,但在處理大型數據集時,快速排序通常更具優勢。快速排序的平均時間復雜度為O(nlogn),而歸并排序的時間復雜度也為O(nlogn)。快速排序在實際應用中通常比歸并排序更快,因為它的常數因子較小。

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**總結**

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本文介紹了幾種常見的Python排序算法,包括冒泡排序、選擇排序、插入排序、快速排序和歸并排序。每種排序算法都有其優劣和適用場景,選擇合適的排序算法可以提高程序的效率。無論是處理小型數據集還是大型數據集,Python提供了多種排序算法的實現方式,使我們能夠根據具體需求選擇最合適的算法。

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tags: python教程
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