京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python实现的几个常用排序算法实例
前段时间为准备百度面试恶补的东西,虽然最后还是被刷了,还是把那几天的“战利品”放点上来,算法一直是自己比较薄弱的地方,以后还要更加努力啊。
下面用Python实现了几个常用的排序,如快速排序,选择排序,以及二路并归排序等等。
def directInsertSort(seq):
""" 直接插入排序 """
size = len(seq)
for i in range(1,size):
tmp, j = seq[i], i
while j > 0 and tmp < seq[j-1]:
seq[j], j = seq[j-1], j-1
seq[j] = tmp
return seq
def directSelectSort(seq):
""" 直接选择排序 """
size = len(seq)
for i in range(0,size - 1):
k = i;j = i+1
while j < size:
if seq[j] < seq[k]:
k = j
j += 1
seq[i],seq[k] = seq[k],seq[i]
return seq
def bubbleSort(seq):
"""冒泡排序"""
size = len(seq)
for i in range(1,size):
for j in range(0,size-i):
if seq[j+1] < seq[j]:
seq[j+1],seq[j] = seq[j],seq[j+1]
return seq
def _divide(seq, low, high):
"""快速排序划分函数"""
tmp = seq[low]
while low != high:
while low < high and seq[high] >= tmp: high -= 1
if low < high:
seq[low] = seq[high]
low += 1
while low < high and seq[low] <= tmp: low += 1
if low < high:
seq[high] = seq[low]
high -= 1
seq[low] = tmp
return low
def _quickSort(seq, low, high):
"""快速排序辅助函数"""
if low >= high: return
mid = _divide(seq, low, high)
_quickSort(seq, low, mid - 1)
_quickSort(seq, mid + 1, high)
def quickSort(seq):
"""快速排序包裹函数"""
size = len(seq)
_quickSort(seq, 0, size - 1)
return seq
def merge(seq, left, mid, right):
tmp = []
i, j = left, mid
while i < mid and j <= right:
if seq[i] < seq[j]:
tmp.append(seq[i])
i += 1
else:
tmp.append(seq[j])
j += 1
if i < mid: tmp.extend(seq[i:])
if j <= right: tmp.extend(seq[j:])
seq[left:right+1] = tmp[0:right-left+1]
def _mergeSort(seq, left, right):
if left == right:
return
else:
mid = (left + right) / 2
_mergeSort(seq, left, mid)
_mergeSort(seq, mid + 1, right)
merge(seq, left, mid+1, right)
#二路并归排序
def mergeSort(seq):
size = len(seq)
_mergeSort(seq, 0, size - 1)
return seq
if __name__ == '__main__':
s = [random.randint(0,100) for i in range(0,20)]
print s
print "\n"
print directSelectSort(copy(s))
print directInsertSort(copy(s))
print bubbleSort(copy(s))
print quickSort(copy(s))
print mergeSort(copy(s))
运行结果如下:
[8, 10, 26, 28, 29, 32, 45, 47, 47, 51, 56, 61, 64, 69, 76, 81, 84, 88, 91, 95]
[8, 10, 26, 28, 29, 32, 45, 47, 47, 51, 56, 61, 64, 69, 76, 81, 84, 88, 91, 95]
[8, 10, 26, 28, 29, 32, 45, 47, 47, 51, 56, 61, 64, 69, 76, 81, 84, 88, 91, 95]
[8, 10, 26, 28, 29, 32, 45, 47, 47, 51, 56, 61, 64, 69, 76, 81, 84, 88, 91, 95]
[8, 10, 26, 28, 29, 32, 45, 47, 47, 51, 56, 61, 64, 69, 76, 81, 84, 88, 91, 95]
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13