排序另类口诀

感觉数据结构和算法的关键是记不住和无法创新
针对记不住我研究了一下口诀
1.冒泡排序

原理:有点想大小个排队,排序算法有个共同特点,就是按照某种步骤,可以让每一项有顺序,数学证明我没有研究。

每一次外循环,会排出个最大或做小的,然后第二次就少排一个。里面一交换。


```python
a = [2,1,4,3,5]




for i in range(len(a)):
	for j in range(len(a)-i-1):
		if a[j]>a[j+1]:
			t = a[j]
			a[j] = a[j+1]
			a[j+1] = t


print(a)
**口诀:
双循环一交换,外循所有内循递减。
外循i到长度,内循j到长度减一减i**


记不住第二句也没事,记住第一,后面微调就行。

2.插入排序
原理就是打扑克时候的抓牌,手里的牌都是排好序的,有个默认的规律,新抓的牌如果比手里的最后一张牌大(手里的按递增排序),那么它比所有牌大,就停在这就行了,反之串位(AJ+1 = aj)就是后一个等于它前面的,串出位置来,遇到前面说的规律后停止,把牌插入在这

```python
for i in range(1,len(a)):
	insert_who = a[i] # 插谁,插那张牌
	j = i-1 # 从哪开始插,手里排好序的最后一个
	while j >=0 and a[j] > insert_who: 
		a[j+1] = a[j]  # 串位
		j -= 1
	a[j+1] =insert_who  #插入数据,这里注意一下,本来应该插入a[j],但因为while后j已减1,这里是J+1


口诀:
插入排序如抓牌,双循环一串一插入。
外循插谁从哪插,内循串位加插入。
串位就是AJ加1等于AJ,插在AJ加一。

细节主要是i 和j位置有时候容易错。

微调口诀: 内循止于手牌出界和比较规则生效。

### 不稳定排序算法及其记忆口诀 #### 不稳定排序算法概述 不稳定的排序算法是指在排序过程中可能会改变相同元素之间的相对顺序。常见的不稳定排序算法包括快速排序、希尔排序、堆排序和选择排序[^4]。 #### 记忆口诀设计 为了便于记忆这些不稳定排序算法,可以通过押韵的方式构建口诀: - **快速排序**:快排分割效率高,分区不对称易失稳。 - **希尔排序**:希尔跳跃间隔大,同值错位稳定性差。 - **堆排序**:堆顶下沉重建堆,相等元素难保序。 - **选择排序**:每次挑选最小值,交换位置可能乱次序。 以上口诀通过描述每种算法的核心操作特点,结合其可能导致不稳定的原因,形成易于记忆的短句。 #### 示例代码展示 以下是部分不稳定排序算法的简单实现示例: ```python # 快速排序 (Quick Sort) def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr else: pivot = arr[len(arr) // 2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) # 堆排序 (Heap Sort) import heapq def heap_sort(arr): h = [] for value in arr: heapq.heappush(h, value) return [heapq.heappop(h) for _ in range(len(h))] # 选择排序 (Selection Sort) def selection_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): min_idx = i for j in range(i+1, n): if arr[j] < arr[min_idx]: min_idx = j arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i] return arr ``` 上述代码展示了三种典型的不稳定排序算法的具体实现方式。 --- ### 稳定性的重要性 当数据中存在重复键值时,排序算法的稳定性显得尤为重要。例如,在处理学生成绩排名时,如果多个学生分数相同,则需要依据其他标准(如提交时间)进一步区分名次[^2]。此时,使用稳定排序能够确保原始输入中的先后关系得以保留。 ---
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