1. 选择排序
选择排序原理是先选出最小的数,与第一个数交换,然后从第二个数开始再选择最小的数与第二个数交换,……
def selection_sort(data):
for i in range(len(data) - 1):
min = data[i]
k = i
for j in range(i, len(data)):
if data[j] < min:
min = data[j]
k = j
if i <> k:
data[i], data[k] = data[k], data[i]
for i in range(len(data) - 1):
min = data[i]
k = i
for j in range(i, len(data)):
if data[j] < min:
min = data[j]
k = j
if i <> k:
data[i], data[k] = data[k], data[i]
2. 堆排序
堆排序的原理将数组调整成堆,然后将堆顶元素与最后一个元素交换,然后将最后一个节点剔除出堆,再将剩下的数组调整成堆,然后再交换堆顶元素与最后一个元素……
def heap_adjust(data, s, m):
if 2 * s > m:
return
temp = s - 1
if data[2*s - 1] > data[temp]:
temp = 2 * s - 1
if 2 * s <= m - 1 and data[2*s] > data[temp]:
temp = 2 * s
if temp <> s - 1:
data[s - 1], data[temp] = data[temp], data[s - 1]
heap_adjust(data, temp + 1, m)
def heap_sort(data):
m = len(data) / 2
for i in range(m, 0, -1):
heap_adjust(data, i, len(data))
data[0], data[-1] = data[-1], data[0]
for n in range(len(data) - 1, 1, -1):
heap_adjust(data, 1, n)
data[0], data[n - 1] = data[n - 1], data[0]
if 2 * s > m:
return
temp = s - 1
if data[2*s - 1] > data[temp]:
temp = 2 * s - 1
if 2 * s <= m - 1 and data[2*s] > data[temp]:
temp = 2 * s
if temp <> s - 1:
data[s - 1], data[temp] = data[temp], data[s - 1]
heap_adjust(data, temp + 1, m)
def heap_sort(data):
m = len(data) / 2
for i in range(m, 0, -1):
heap_adjust(data, i, len(data))
data[0], data[-1] = data[-1], data[0]
for n in range(len(data) - 1, 1, -1):
heap_adjust(data, 1, n)
data[0], data[n - 1] = data[n - 1], data[0]
3. 效率
堆排序的效率还是蛮高的,结果如下:
selection_sort 0:00:02.219000
heap_sort 0:00:00.157000
heap_sort 0:00:00.157000
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