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  • 其他排序

    一、基数排序

    import random
    from timewrap import *
    
    def list_to_buckets(li, iteration):#这个是用来比较每个位置的大小的数字
    
        """
        因为分成10个本来就是有序的所以排出来就是有序的。
        :param li: 列表
        :param iteration: 装桶是第几次迭代
        :return:
        """
        buckets = [[] for _ in range(10)]
        print('buckests',buckets)
        for num in li:
            digit = (num // (10 ** iteration)) % 10
            buckets[digit].append(num)
        print(buckets)
        return buckets
    
    def buckets_to_list(buckets):#这个是用来出数的
        return [num for bucket in buckets for num in bucket]
        # li = []
        # for bucket in buckets:
        #     for num in bucket:
        #         li.append(num)
    
    @cal_time
    def radix_sort(li):
        maxval = max(li) # 10000
        it = 0
        while 10 ** it <= maxval:#这个是循环用来,在以前一次排序的基础上在排序。
            li = buckets_to_list(list_to_buckets(li, it))
            it += 1
        return li
    
    # li = [random.randint(0,1000) for _ in range(100000)]
    li = [random.randint(0,10) for _ in range(10)]
    li=[5555,5525,9939,9999,6,3,8,9]
    s=radix_sort(li)
    print(s)

    二、希尔排序

    思路:

    • 希尔排序是一种分组插入排序算法。
    • 首先取一个整数d1=n/2,将元素分为d1个组,每组相邻量元素之间距离为d1,在各组内进行直接插入排序;
    • 取第二个整数d2=d1/2,重复上述分组排序过程,直到di=1,即所有元素在同一组
    • 希尔排序每趟并不使某些元素有序,而是使整体数据越来越接近有序;最后一趟排序使得所有数据有序。

    代码实现、

    def insert_sort(li):#插入排序
        for i in range(1, len(li)):
            # i 表示无序区第一个数
            tmp = li[i] # 摸到的牌
            j = i - 1 # j 指向有序区最后位置
            while li[j] > tmp and j >= 0:
                #循环终止条件: 1. li[j] <= tmp; 2. j == -1
                li[j+1] = li[j]
                j -= 1
            li[j+1] = tmp
    
    def shell_sort(li):#希尔排序  与插入排序区别就是把1变成d
        d = len(li) // 2
        while d > 0:
            for i in range(d, len(li)):
                tmp = li[i]
                j = i - d
                while li[j] > tmp and j >= 0:
                    li[j+d] = li[j]
                    j -= d
                li[j+d] = tmp
            d = d >> 1
    
    
    
    
    li=[5,2,1,4,5,69,20,11]
    shell_sort(li)
    print(li)

    希尔排序的复杂度特别复杂,取决于d,分组的长度二、位移运算符

    三、计数排序:

    统计每个数字出现了几次

    #计数排序
    # 0 0 1 1 2 4 3 3 1 4 5 5
    import random
    import copy
    from timewrap import *
    
    @cal_time
    def count_sort(li, max_num = 100):
        count = [0 for i in range(max_num+1)]
        for num in li:
            count[num]+=1
        li.clear()
        for i, val in enumerate(count):
            for _ in range(val):
                li.append(i)
    
    @cal_time
    def sys_sort(li):
        li.sort()
    
    li = [random.randint(0,100) for i in range(100000)]
    li1 = copy.deepcopy(li)
    count_sort(li)
    sys_sort(li1)

     计数排序这么快,为什么不用计数排序呢?因为他是有限制的,你要知道列表中的最大数

    如果一下来了一个很大的数,比如10000,那么占的空间就的这么大,

    计数排序占用的空间和列表的范围有关系

    解决这种问题的方法,可以用桶排序,都放进去可以在进行其他的排序。比如插入排序。

    四、桶排序

        在计数排序中,如果元素的范围比较大(比如在1到1亿之间),如何改造算法?

         桶排序,首先将将元素分在不同的桶中,在对每个桶中的元素排序。

    多关键字排序

    先对十位进行排序,再根据 十位进行排序

    要用两个函数,一个用来装桶,一个用来出桶

    默认10个桶,找到个位,十位,分别放在对应的桶里的位置

         桶排序的表现取决于数据的分布。也就是需要对不同数据排序时采取不同的分桶策略。

         平均情况时间复杂度:O(n+k)

         最坏情况时间复杂度:O(n+k)

         空间复杂度:O(nk)

        先分成若干个桶,桶内用插入排序。

    例子

    1:给两个字符串S和T,判断T是否为S的重新排列后组成的单词:

      s="anagram",t="nagaram",return true

       s='cat',t='car',return false

    代码如下:

    s = "anagram"
    t = "nagaram"
    
    def ss(s,t):
        return  sorted(list(s))==sorted(list(t))
    y=ss(s,t)
    print(y)

    2、‘’

    二维的坐标变成一维的坐标

    X*b +y =i

    (x,y) ->i

    i//n----》x

    i%n---->n

     1 def searchMatrix(matrix, target):
     2     m = len(matrix)
     3     # print('m', m)
     4     if m == 0:
     5         return False
     6     n = len(matrix[0])
     7     if n == 0:
     8         return False
     9     low = 0
    10     high = m * n - 1
    11     # print('high',high)
    12     while low <= high:
    13         mid = (low + high) // 2
    14         x, y = divmod(mid, n)
    15         if matrix[x][y] > target:
    16             high = mid - 1
    17         elif matrix[x][y] < target:
    18             low = mid + 1
    19         else:
    20             return True
    21     else:
    22         return False
    23 
    24 
    25 s = [
    26     [1, 2, 3],
    27     [4, 5, 6],
    28     [7, 8, 9]
    29 ]
    30 # print(searchMatrix(s, 1))
    31 # print(searchMatrix(s, 2))
    32 # print(searchMatrix(s, 3))
    33 # print(searchMatrix(s, 4))
    34 # print(searchMatrix(s, 5))
    35 # print(searchMatrix(s, 6))
    36 print(searchMatrix(s, 7))
    37 # print(searchMatrix(s, 8))
    38 # print(searchMatrix(s, 9))
    View Code

     3.给定一个列表和一个整数,设计算法找两个数的小标,使得两个数之和为给定的整数。保证肯定仅有一个结果。

         例如:列表[1,2,5,4]与目标整数3,1+2=3,结果为(0,1)

    方式一:

    方式二:

    方式三

    方式四和三一样

    def twoSum(num, target):
        dict = {}
        for i in range(len(num)):
            print(dict)
            x = num[i]
            if target - x in dict:
                return dict[target - x], i
            dict[x] = i
    
    
    
    l = [1, 2, 5, 4]
    print(twoSum(l, 7))
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