使用python實現(xiàn)希爾、計數(shù)、基數(shù)基礎排序的代碼
希爾排序
希爾排序是一個叫希爾的數(shù)學家提出的一種優(yōu)化版本的插入排序。
首先取一個整數(shù)d1=n//2,將元素分為d1個組,每組相鄰元素之間的距離為d1,在各組內進行直接插入排序。
取第二個整數(shù)d2=d1//2,重復上述分組排序過程,直到di=1,即所有元素在同一組內進行直接插入排序。
希爾排序是使整體數(shù)據(jù)越來越接近有序;最后一趟排序使得所有數(shù)據(jù)有序。
實現(xiàn)
# 希爾排序 def shell_sort(li): n = len(li) gap = n // 2 while gap > 0: for i in range(gap, n): temp = li[i] j = i - gap while j >= 0 and li[j] > temp: li[j + gap] = li[j] j -= gap li[j + gap] = temp gap //= 2
算法分析
- 時間復雜度:O(n1.3)
- 最好時間復雜度:O(n)
- 最壞時間復雜度:O(n2)
- 空間復雜度:O(1)
- 穩(wěn)定性:不穩(wěn)定
計數(shù)排序
計數(shù)排序是一種非比較性質的排序算法,元素從未排序狀態(tài)變?yōu)橐雅判驙顟B(tài)的過程,是由額外空間的輔助和元素本身的值決定的。
計數(shù)排序過程中不存在元素之間的比較和交換操作,根據(jù)元素本身的值,將每個元素出現(xiàn)的次數(shù)記錄到輔助空間后,通過對輔助空間內數(shù)據(jù)的計算,即可確定每一個元素最終的位置。
- 根據(jù)待排序集合中最大元素和最小元素的差值范圍,申請額外空間;
- 遍歷待排序集合,將每一個元素出現(xiàn)的次數(shù)記錄到元素值對應的額外空間內;
- 對額外空間內數(shù)據(jù)進行計算,得出每一個元素的正確位置;
- 將待排序集合每一個元素移動到計算得出的正確位置上。
實現(xiàn)
def count_sort(li, max_num=100): count = [0 for _ in range(max_num + 1)] for val in li: count[val] += 1 li.clear() # 表示i這個數(shù)出現(xiàn)了v次 for i, v in enumerate(count): for _ in range(v): li.append(i)
算法分析
假定原始數(shù)列的規(guī)模是N
最大值和最小值的差是M
計數(shù)排序的時間復雜度是O(N+M)
如果不考慮結果數(shù)組,只考慮中間數(shù)組大小的話,空間復雜度是O(M)
基數(shù)排序
基數(shù)排序(英語:Radix sort)是一種非比較型整數(shù)排序算法,其原理是將整數(shù)按位數(shù)切割成不同的數(shù)字,然后按每個位數(shù)分別比較。
由于整數(shù)也可以表達字符串(比如名字或日期)和特定格式的浮點數(shù),所以基數(shù)排序也不是只能使用于整數(shù)。
多關鍵字排序:現(xiàn)在有一個員工,要求按照薪資排序,年齡相同的員工按照按照年齡排序。
先按照年齡進行排序,再按照薪資進行穩(wěn)定的排序。
對32,13,94,52,17,54,93進行排序,是否可以看作多關鍵字排序?
實現(xiàn)
# 基數(shù)排序 def radix_sort(li): max_num = max(li) i = 0 while (10 ** i <= max_num): buckets = [[] for _ in range(10)] for val in li: # i=0 個位 i=1 十位 i=2 百位 .. digit = val // (10**i) % 10 buckets[digit].append(val) li.clear() for bucket in buckets: for val in bucket: li.append(val) i += 1
算法分析
- 時間復雜度:O(kn)
- 最好時間復雜度:O(kn)
- 最壞時間復雜度:O(kn)
- 空間復雜度:O(n+k)
- 穩(wěn)定性:穩(wěn)定
總結
以上所述是小編給大家介紹的使用python實現(xiàn)希爾、計數(shù)、基數(shù)基礎排序,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網站的支持!
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