1 二分查找:二分查找从有序列表的候选区data[0:n]开始,通过对半查找的值与候选区中间的值进行比较
方法一:利用for循环, 时间复杂度是o(n)
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li = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 15, 18, 20] def linear_serach(li, value): for i in range(len(li)): if li[i] == value: return i return print(linear_serach(li,3))
方法二: 利用二分查找, 效率高, 时间复杂度: 0(logn)
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li = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 15, 18, 20] def bin_serach(li, value): low = 0 high = len(li) - 1 while low < high: mid = (low + high) // 2 if li[mid] > value: high = mid - 1 elif li[mid] < value: low = mid + 1 else: return mid print(bin_serach(li, 3)) # 时间复杂度: 0(logn)
2 冒泡排序: 就是前一个数和后一个数比较,如果前一个比后一个数大,则交换.
a: 经典的冒泡排序: 时间复杂度o(n**2)
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def bubble_sort(li): for i in range(len(li)-1): #负责冒泡排序进行的次数 for j in range(len(li)-i-1): if li[j] > li[j + 1]: li[j], li[j + 1] = li[j + 1], li[j] return li print(bubble_sort(li))
b: 冒泡算法的优化:如果冒泡排序执行了一次而没有交换,则列表已经有序,可以直接结束算法
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# 如果冒泡排序中执行一趟没有交换,说明列表已经有序,可以直接结束算法 def bubble_sort(li): for i in range(len(li)-1): exchange = False for j in range(len(li)-i-1): if li[j] > li[j + 1]: li[j],li[j + 1] = li[j + 1],li[j] exchange = True if not exchange: return
3 选择排序:
a :思路 一趟遍历记录最小的数,放在第一个位置,再一趟遍历剩余列表中的数,继续放置.
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""" 思路:一趟遍历出最小的数,放在第一个位置; 再一趟遍历记录剩余列表中最小的数,继续放置. """ li = [2, 1, 4, 6, 3, 23, 21, 35, 0] def select_sort(li): for i in range(len(li)-1): min_loc = i for j in range(i + 1, len(li)): if li[j] < li[min_loc]: min_loc = j if min_loc != i: li[i], li[min_loc] = li[min_loc], li[i] return li print(select_sort(li))
b : 时间复杂度: 0(n**2)
4 插入排序:
a : 思路
列表分为有序区和无序区两个部分,最初有序区只有一个元素.
每次从无序区选择一个元素,插入到有序区的位置,直到无序区变空.
li = [1, 4, 3, 8, 7, 23] def insert_sort(li): for i in range(1, len(li)): tmp = li[i] j = i -1 while j>=0 and tmp < li[j]: li[j+1] = li[j] j = j -1 li[j+1] = tmp return li print(insert_sort(li))