总结！python数据结构排序算法的实现

在数据结构中,排序算法是一块重头戏，今天主要来总结一下如何用python语言来实现几大主要的排序算法的实现

1.冒泡排序(Bubble Sort) ：就像班主任给本班学生排队一样，每次从一列的开头那个同学往下比较，看下前一个同学和后一个同学的高矮次序，如果第一个同学最高，那他自然会排到最后面去。冒泡排序要做的就是执行多次的遍历，每次找出一个最大值放到最后，类似冒泡。最后排序完成（最大无绝对性，要看个人的实现方法）

程序运作思想：

• 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大（升序），就交换他们两个。
• 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后，最后的元素会是最大的数。
• 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
• 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

  def buddle_sort(mlist):    """从大到小冒泡排序的实现"""    n = len(mlist)    # 总共要遍历的次数 为n-1次    for j in range(0, n-1):        # 每次遍历要比较的次数 当第一次时 i的最大值就为n-1 以后每次减少1        for i in range(0, n-1-j):            if mlist[i] < mlist[i+1]:                mlist[i], mlist[i+1] = mlist[i+1], mlist[i]                if __name__ == "__main__":    mlist = [9, 8, 7, 4, 2, 34]    buddle_sort(mlist)    print(mlist)

运行结果

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2.选择排序(selection sort):首先在未排序列表中找出最大值，存放到排序序列的起始位置，然后再从未排序序列中找出最大值，将其放在已排序队列的末尾。选择排序每次移动一个元素，他们当中至少有一个要被移动到最终位置

def selection_sort(mlist):    """从大到小选择排序的实现"""    n = len(mlist)    # 我们只需要确定n-1次位置的值就可以排序成功    for j in range(0, n-1):        # 每一次内循环都可以确定max_index 索引位置的值        # 第一次执行的时候，我们要确定0 索引位置的值        max_index = j        for i in range(j+1, n):            if mlist[max_index] < mlist[i]:                max_index = i        # 内循环结束后，我们知道了未排序队列的最大值的索引，还要对其进行交换        mlist[max_index], mlist[j] = mlist[j], mlist[max_index]if __name__ == "__main__":    mlist = [9, 8, 7, 4, 2, 34, 99, 13]    selection_sort(mlist)    print(mlist)

运行结果：

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3.插入排序(insertion sort):通过构建有序序列，对于未排序序列，从中一次取出数据插入已排序序列中。

def insert_sort(mlist):    """插入排序"""    n = len(mlist)    # 默认索引0位置的数据为已排序序列    # 要从未排序序列取出的元素的次数    for j in range(1, n):        i = j        while i > 0:            if mlist[i] > mlist[i-1]:                mlist[i], mlist[i-1] = mlist[i-1], mlist[i]                i -= 1            else:                # 如果取出的数据比已排序序列的最后一个元素小，则比前面的都小，可以放在最后一位，退出循环                breakif __name__ == "__main__":    mlist = [54, 2, 7, 4, 2, 34]    insert_sort(mlist)    print(mlist)

运行结果:

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4.快速排序(quick sort)：将要数列里面的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都要比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，通过递归将整个数据变为有序序列

1. 从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot），
2. 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
3. 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

   def quick_sort(mlist, start, end):    """快速排序算法"""    # 递归推出的条件 当上层函数low就为mid_value的位置时 递归传进来的start>end    if start >= end:        return    # 定义中间值    mid_value = mlist[start]    # low索引位置的数据 = mid_value    low = start    high = end    # 我们一定要确保low 不能大于high    while low < high:        while low < high and mlist[high] > mid_value:            high -= 1        mlist[low] = mlist[high]        # 这里我们将和mid_value相等的值都放在比它小的序列,而且我们必须加入这个条件，不然        # 因为我们没有处理第一个数据程序将进入无限递归        # 在这里我们不能将这个循环放在上面循环之前，由于我们加入了条件mlist[low] <= mid_value        # low索引可以向前移动，如果位置上的值大于mid_value，交换的时候会造成high序列数据丢失        while low < high and mlist[low] < mid_value:            low += 1        mlist[high] = mlist[low]    mlist[low] = mid_value    # 执行递归操作，再对两个序列执行快速排序，每次都是将其中间值放入正确位置    # 直到要执行快速排序的序列里面的元素为 1    quick_sort(mlist, start, low-1)    quick_sort(mlist, low+1, end)if __name__ == "__main__":    mlist = [123, 322, 37, 4, 2, 34]    quick_sort(mlist, 0, len(mlist)-1)    print(mlist)

   运行结果：

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5.希尔排序(shell sort):从数列中按一定步长取出几列数列，分别对着几列数据进行排序，再减少步长进行排序，直到步长为1，此时变为插入排序

def shell_sort(alist):    """希尔排序"""    n = len(alist)    # 取步长    gap = n // 2    while gap >= 1:        # 希尔算法，与普通插入算法之间的区别就是步长 ,        for j in range(gap, n):            i = j            while i > 0:                if alist[i] < alist[i - gap]:                    alist[i], alist[i - 1] = alist[i - gap], alist[i]                    i -= gap                else:                    break        gap //= 2if __name__ == "__main__":    mlist = [54,1,34, 2, 7, 4, 2, 34]    shell_sort(mlist)    print(mlist)

运行结果：

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6.归并排序：归并排序的思想就是先递归分解数组，再合并数组。将数组分解最小之后，然后合并两个有序数组，基本思路是比较两个数组的最前面的数，谁小就先取谁，取了后相应的指针就往后移一位。然后再比较，直至一个数组为空，最后把另一个数组的剩余部分复制过来即可。

def merge_sort(mlist):    """归并排序算法"""    n = len(mlist)    # 按数列总长度的一半分割数组    # 当分割的数列只有一个元素时结束递归    if n <= 1:        return mlist    mid = n // 2    # 左边数列    left = merge_sort(mlist[:mid])    # 右边数列    right = merge_sort(mlist[mid:])    # 以下操作 先让两个序列变为有序，再将其合并为一个整体返回    left_pointer, right_pointer = 0, 0    result = []    # 当左右两个序列指针没有指向结尾执行以下操作    while left_pointer < len(left) and right_pointer < len(right):        if left[left_pointer] < right[right_pointer]:            result.append(left[left_pointer])            left_pointer += 1        else:            result.append(right[right_pointer])            right_pointer += 1    # 排序结束  将两个序列中没有添加进result数列的元素加入    result += right[right_pointer:]    result += left[left_pointer:]    return resultif __name__ == "__main__":    mlist = [123, 322, 37, 4, 2, 34, 234, 234, 341, 33, 33]    new_list = merge_sort(mlist)    print(new_list)

运行结果: