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  • 算法漫游指北(第七篇):冒泡排序、冒泡排序算法描述、动图演示、代码实现、过程分析、时间复杂度和选择排序算法描述、动图演示、代码实现、过程分析、时间复杂度

    一、冒泡排序

    冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

    算法描述

    • 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们两个;

    • 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,这样在最后的元素应该会是最大的数;

    • 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个;

    • 重复步骤1~3,直到排序完成。

     

    冒泡排序动图演示

     

    冒泡排序代码实现

    def bubble_sort(arrlist):
    ​
        # 如果列表长度是0,1,则不用排序
        if len(arrlist) < 2:
            return 
    ​
    ​
        n = len(arrlist)
        for j in range(n-1,0,-1):
            for i in range(j):
                # 从列表的下标为0开始比较,比较0-1,1-2,。。。一直比较到i-i+1
                # 如果前面的数比后面的数大,就把前面的数换到后面来
                if arrlist[i] > arrlist[i+1]:
                    arrlist[i],arrlist[i+1] = arrlist[i+1],arrlist[i]
        
    ​
    if __name__ == "__main__":
        li = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
        print(li)
        bubble_sort(li)
        print(li)
    

      

     

    冒泡排序过程分析

    li = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]

    1、第一遍冒泡

    for i in range(0, n-1):
        # 指针从头走到尾
        if alist[i] > alist[i+1]:
        alist[i],alist[i+1] = alist[i+1], alist[i]
    

      

    针对列表元素的0和1,比较54比26大,换位置

    [ 26, 54,93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]

    针对列表元素的1和2比较,54和93比较,小,不用动

    [ 26, 54,93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]

    针对列表元素的2和3比较,93和17比较,大,换位置

    [ 26, 54,17, 93, 77, 31, 44, 55, 20]

    ......

    以此类推

    最后把93移动到了最后的位置

    [54, 26, 17, 77, 31, 44, 55, 20,93]

    这样93的位置就可以确定了

     

     

     

    2、第二遍冒泡

    因为最后的93位置确定了,那么第二遍就可以直接对剩下的元素进行排序

    即 [54, 26, 17, 77, 31, 44, 55, 20],这样第二遍排序就少了一个元素

    与第一遍排序一样,还是从下标为0的元素开始两两比较,移动元素,

    最后的结果就是将整个列表第二大的元素移动到最后

    确定了列表倒数第二个元素的位置。

     

    3、第三篇冒泡、第四篇冒泡...

    依次类推

    最后要循环的是len(li)-1次

     

    得到代码是

    def bubble_sort(alist):
        """冒泡排序"""
        n = len(alist)
        for j in range(n-1):
            count = 0
            for i in range(0, n-1-j):
                # 指针从头走到尾
                if alist[i] > alist[i+1]:
                    alist[i],alist[i+1] = alist[i+1], alist[i]
    

      


             

    与上面代码实现有一点不同,这里外层for循环用的是0到n-1,代码实现用的是相反的,原理都是一样的。

     

    冒泡排序时间复杂度

    • 最优时间复杂度:O(n) (表示遍历一次发现没有任何可以交换的元素,排序结束。)

    • 最坏时间复杂度:O(n2)

    • 稳定性:稳定

     

    二、选择排序

    选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。

     

    选择排序动作有点和冒泡排序是相逆的,选择排序是将最小的放在元素最前面,冒泡排序是将最大的放在最后面。

     

    选择排序的主要优点与数据移动有关。如果某个元素位于正确的最终位置上,则它不会被移动。选择排序每次交换一对元素,它们当中至少有一个将被移到其最终位置上,因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换。在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中,选择排序属于非常好的一种。

     

    算法描述

    n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下:

    • 设第一个元素为比较元素,依次和后面的元素比较,比较完所有元素找到最小的元素,将它和第一个元素互换

    • 重复上述操作,我们找出第二小的元素和第二个位置的元素互换,以此类推找出剩余最小元素将它换到前面,即完成排序

     

    选择排序动图演示

     

    红色表示当前最小值,黄色表示已排序序列,蓝色表示当前位置。

    选择排序代码实现

     

    def selection_sort(alist):
        n = len(alist)
        # 需要进行n-1次选择操作
        for i in range(n-1):
            # 记录最小位置
            min_index = i
            # 从i+1位置到末尾选择出最小数据
            for j in range(i+1, n):
                if alist[j] < alist[min_index]:
                    min_index = j
            # 如果选择出的数据不在左边的位置,进行交换
            if min_index != i:
                alist[i], alist[min_index] = alist[min_index], alist[i]
    ​
    

      

     

    选择排序过程分析

    arrli=[6,5,4,3,2,1]
    

      

     

    1、第一遍选择排序

    选择min_index = 0,假设第0个元素是最小的,将其他的1-n个元素与第0个元素进行比较

    即执行for循环

    for i inrange(0+1,6):
        if alist[i] < alist[min_index]:
            min_index = i
    

      

    即将第一个元素6 分别与另外的5,4,3,2,1进行比较,如果另外的元素比6小,则min_index值为该元素的下标。这里通过for循环之后得到min_index=5。即第五个元素比第0个元素小。

    将第五个元素和第0个元素进行互换。

    alist[i], alist[min_index] = alist[min_index], alist[i]
    

      

    第一次选择排序结果

    [1, 5, 4, 3, 2, 6]

     

    2、第二遍选择排序

    确定了第0个元素的位置,将第0个元素剔除,对

     [5, 4, 3, 2, 6]

    进行选择排序

    与上面类似

    开始假定第1个元素5为最小,与其他的进行比较,得到min_index = 4

    将第4个元素和第1个元素进行互换。

    [1, 2, 4, 3, 5, 6]

     

    3、继续for循环,与上面类似,直到循环到n-2

     

    选择排序时间复杂度

    • 最优时间复杂度:O(n^2)

    • 最坏时间复杂度:O(n^2)

    • 稳定性:不稳定(考虑升序每次选择最大的情况)

     

     

    参考资料

    [1]https://www.cnblogs.com/onepixel/p/7674659.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Nicholas0707/p/13052524.html
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