快捷導(dǎo)航

python語(yǔ)言中有算法嗎

更新時(shí)間：2020年06月16日 14:55:22 作者：silencement

在本篇文章里小編給大家整理的是一篇關(guān)于python里算法的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)內(nèi)容，有興趣的朋友們可以學(xué)習(xí)下。

了解算法之前，我們先看一下什么是算法

定義：算法（Algorithm）是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述，是一系列解決問(wèn)題的清晰指令，算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問(wèn)題的策略機(jī)制。也就是說(shuō)，能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入，在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。如果一個(gè)算法有缺陷，或不適合于某個(gè)問(wèn)題，執(zhí)行這個(gè)算法將不會(huì)解決這個(gè)問(wèn)題。不同的算法可能用不同的時(shí)間、空間或效率來(lái)完成同樣的任務(wù)。一個(gè)算法的優(yōu)劣可以用空間復(fù)雜度與時(shí)間復(fù)雜度來(lái)衡量。

python中的常見(jiàn)算法

冒泡排序

效率：O(n2)

原理：

比較相鄰的元素，如果第一個(gè)比第二個(gè)大，就交換他們兩個(gè)；

對(duì)每一對(duì)相鄰元素做同樣的工作，從開(kāi)始第一對(duì)到結(jié)尾的最后一對(duì)。做完以后，最后的元素會(huì)是最大的數(shù)，這里可以理解為走了一趟；

針對(duì)所有的元素重復(fù)以上的步驟，除了最后一個(gè)；

持續(xù)每次對(duì)越來(lái)越少的元素重復(fù)上面的步驟，直到?jīng)]有任何一對(duì)數(shù)字需要比較，最后數(shù)列就是從大到小一次排列；

def bubble_sort(data):
  """
  冒泡排序
  :param data: 
  :return: 
  """
  for i in range(len(data)-1): # 趟數(shù)
    for j in range(len(data)-i-1): # 遍歷數(shù)據(jù)，依次交換
      if data[j]>data[j+1]: # 當(dāng)較大數(shù)在前面
        data[j],data[j+1]=data[j+1],data[j] #交換兩個(gè)數(shù)的位置
 
if __name__=='__main__':
  import random
  data_list=list(range(30))
  random.shuffle(data_list)
  print("pre:",data_list)
  bubble_sort(data_list)
  print("after:",data_list)
#結(jié)果：
#pre: [22, 11, 19, 16, 12, 18, 20, 28, 27, 4, 21, 10, 9, 7, 1, 6, 5, 29, 8, 0, 17, 26, 13, 14, 15, 24, 25, 23, 3, 2]
#after: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]

選擇排序

效率：O(n2)

原理：

每一次從待排序的列表中選出一個(gè)元素，并將其與其他數(shù)依次比較，若列表中的某個(gè)數(shù)比選中的數(shù)小，則交換位置，把所有數(shù)比較完畢，則會(huì)選出最小的數(shù)，將其放在最左邊（這一過(guò)程稱為一趟）；

重復(fù)以上步驟，直到全部待排序的數(shù)據(jù)元素排完；

demo：

def select_sort(data):
  """
  選擇排序
  :param data: 待排序的數(shù)據(jù)列表
  :return: 
  """
  for i in range(len(data)-1): #趟數(shù)
    min_index=i # 記錄i趟開(kāi)始最小的數(shù)的索引，我們從最左邊開(kāi)始
    for j in range(i+1,len(data)): # 每一次趟需要循環(huán)的次數(shù)
      if data[j] < data[min_index]: # 當(dāng)數(shù)列中的某一個(gè)數(shù)比開(kāi)始的數(shù)要小時(shí)候，更新最小值索引位置
        min_index=j
    data[i],data[min_index]=data[min_index],data[i] # 一趟走完，交換最小值的位置，第一趟最小
if __name__=='__main__':
  import random
  data_list=list(range(30))
  random.shuffle(data_list) # 打亂列表數(shù)據(jù)
  print("pre:",data_list)
  select_sort(data_list)
  print("after:",data_list)
#結(jié)果：
#pre: [20, 11, 22, 0, 18, 21, 14, 19, 7, 23, 27, 29, 24, 4, 17, 15, 5, 10, 26, 13, 25, 1, 8, 16, 3, 9, 2, 28, 12, 6]
#after: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]

插入排序

效率：O(n2)

原理：

以從小到大排序?yàn)槔?，元?為第一個(gè)元素，插入排序是從元素1開(kāi)始，盡可能插到前面。

插入時(shí)分插入位置和試探位置，元素i的初始插入位置為i，試探位置為i-1，在插入元素i時(shí)，依次與i-1,i-2······元素比較，如果被試探位置的元素比插入元素大，那么被試探元素后移一位，元素i插入位置前移1位，直到被試探元素小于插入元素或者插入元素位于第一位。

重復(fù)上述步驟，最后完成排序

demo：

def insert_sort(data):
  """
  插入排序
  :param data: 待排序的數(shù)據(jù)列表
  :return: 
  """
  for i in range(1, len(data)): # 無(wú)序區(qū)域數(shù)據(jù)
    tmp = data[i] # 第i次插入的基準(zhǔn)數(shù)
    for j in range(i, -1, -1):
      if tmp < data[j - 1]: # j為當(dāng)前位置，試探j(luò)-1位置
        data[j] = data[j - 1] # 移動(dòng)當(dāng)前位置
      else: # 位置確定為j
        break
    data[j] = tmp # 將當(dāng)前位置數(shù)還原
 
if __name__=='__main__':
  import random
  data_list=list(range(30))
  random.shuffle(data_list) # 打亂列表數(shù)據(jù)
  print("pre:",data_list)
  insert_sort(data_list)
  print("after:",data_list)
#結(jié)果：
#pre: [7, 17, 10, 16, 23, 24, 13, 11, 2, 5, 15, 29, 27, 18, 4, 19, 1, 9, 3, 21, 0, 14, 12, 25, 22, 28, 20, 6, 26, 8]
#after: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]

堆排序

堆定義：本質(zhì)是一個(gè)完全二叉樹(shù)，如果根節(jié)點(diǎn)的值是所有節(jié)點(diǎn)的最小值稱為小根堆，如果根節(jié)點(diǎn)的值是所有節(jié)點(diǎn)的最大值，稱為大根堆。

效率：O(nlogn)

原理：

將待排序數(shù)據(jù)列表建立成堆結(jié)構(gòu)(建立堆)；

通過(guò)上浮(shift_up)或下沉(shift_down)等操作得到堆頂元素為最大元素（已大根堆為例）；

去掉堆頂元素，將最后的一個(gè)元素放到堆頂，重新調(diào)整堆，再次使得堆頂元素為最大元素（相比第一次為第二大元素）；

重復(fù)3操作，直到堆為空，最后完成排序；

歸并排序

效率：O(nlogn)

空間復(fù)雜度：O(n)

原理：