python常见排序算法的实现（二）

     快速排序

        快速排序是对冒泡排序的一种改进。它的实现原理是通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都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，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。

#coding: utf-8 
#!/usr/bin/python   
import random

#随机生成0~100之间的数值
def get_andomNumber(num):  
    lists=[]  
    i=0  
    while i<num:  
        lists.append(random.randint(0,100))  
        i+=1
    return lists

# 快速排序
def quick_sort(lists, left, right):
    if left >= right:
        return lists
    key = lists[left]
    low = left
    high = right
    while left < right:
        while left < right and lists[right] >= key:
            right -= 1
        lists[left] = lists[right]
        while left < right and lists[left] <= key:
            left += 1
        lists[right] = lists[left]
    lists[right] = key
    quick_sort(lists, low, left - 1)
    quick_sort(lists, left + 1, high)
    return lists


a = get_andomNumber(10)
print("排序之前：%s" %a)

b = quick_sort(a,0,len(a)-1)

print("排序之后：%s" %b)

     

     堆排序

        堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。

        堆的定义是：具有n个元素的序列 （h1,h2,...,hn),当且仅当满足（hi>=h2i,hi>=2i+1）或（hi<=h2i,hi<=2i+1） (i=1,2,...,n/2)时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。由堆的定义可以看出，堆顶元素（即第一个元素）必为最大项（大顶堆）。完全二 叉树可以很直观地表示堆的结构。堆顶为根，其它为左子树、右子树。

        那么堆排序就是要我们初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树，调整它们的存储序，使之成为一个 堆，这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推，直到只有两个节点的堆，并对 它们作交换，最后得到有n个节点的有序序列。从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。

#coding: utf-8 
#!/usr/bin/python   
import random
import math

#随机生成0~100之间的数值
def get_andomNumber(num):  
    lists=[]  
    i=0  
    while i<num:  
        lists.append(random.randint(0,100))  
        i+=1
    return lists


# 调整堆
def adjust_heap(lists, i, size):
    lchild = 2 * i + 1
    rchild = 2 * i + 2
    max = i
    if i < size / 2:
        if lchild < size and lists[lchild] > lists[max]:
            max = lchild
        if rchild < size and lists[rchild] > lists[max]:
            max = rchild
        if max != i:
            lists[max], lists[i] = lists[i], lists[max]
            adjust_heap(lists, max, size)

# 创建堆
def build_heap(lists, size):
    for i in range(0, (int(size/2)))[::-1]:
        adjust_heap(lists, i, size)

# 堆排序
def heap_sort(lists):
    size = len(lists)
    build_heap(lists, size)
    for i in range(0, size)[::-1]:
        lists[0], lists[i] = lists[i], lists[0]
        adjust_heap(lists, 0, i)
    return lists


a = get_andomNumber(10)
print("排序之前：%s" %a)

b = heap_sort(a)

print("排序之后：%s" %b)