2021-04-29

python 每天一个算法题(冒泡算法)

1.冒泡算法定义

    冒泡算法是对一个列表进行排序的算法，第一位与第二位进行比较，大的往后，小的往前，进行交换(或者大的向前，小的向后)

1.1 第一种冒泡算法排序，直接进行两次循环，并测试其耗费时间

import time,datetime
import random
list1 =[random.randint(1,10000)  for x in range(10000)] #列表推导式获取1-10000的随机整数
starttime = int(datetime.datetime.now().timestamp()*1000) #获取当前时间的毫秒数
for i in range(len(list1)):    #执行循环
    for j in range(len(list1)-1):
        if list1[j]>list1[j+1]:
            list1[j],list1[j+1] = list1[j+1],list1[j]
endtime = int(datetime.datetime.now().timestamp()*1000)
print(endtime - starttime)
print(list1)

#最终输出花费时间17839毫秒
               

1.2第二种理解，每一次循环后，实际上的循环次数会减少，原因在于第一次循环后，最大的数已经放到最后一位，在第二次以及后面的第N次比较时，不需要再对倒数第二位的数与最后一位的数进行比较

优化算法如下:

import time,datetime
import random
list1 =[random.randint(1,10000)  for x in range(10000)] #列表推导式获取1-10000的随机整数
starttime = int(datetime.datetime.now().timestamp()*1000) #获取当前时间的毫秒数
for i in range(len(list1)):    #执行循环
    for j in range(len(list1)-1-i):
        if list1[j]>list1[j+1]:
            list1[j],list1[j+1] = list1[j+1],list1[j]
endtime = int(datetime.datetime.now().timestamp()*1000)
print(endtime - starttime)
print(list1)

#最终输出花费时间13109毫秒

总结:第二次比第一次优化后的时间减少4730毫秒，如果将数据放大到百万，千万级别后，差异性更加明显

1.3

import time
import random

list1 = [random.randint(1,10000) for x in range(10000)]
print(list1)
starttime = int(time.time()*1000)
for i in range(len(list1)):
    for j in range(len(list1)-1-i):
        if list[j] > list[j+1]:
                list[j],list[j+1] = list[j+1],list[j]
endtime = int(time.time()*1000)
print(endtime - starttime)
print(list1)