Python3 排序算法总结笔记

最新推荐文章于 2022-02-27 19:30:57 发布

原创

最新推荐文章于 2022-02-27 19:30:57 发布 · 346 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文详细介绍了Python3中的各种排序算法，包括稳定性、内部排序和外部排序的概念。讲解了插入排序（简单插入排序、希尔排序）、选择排序（简单选择排序、归并排序）、交换排序（冒泡排序、快速排序）以及基数排序。通过实例解析了每种排序算法的时间复杂度、空间复杂度和稳定性，特别强调了希尔排序和快速排序在实际应用中的优势。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文图片出处：菜鸟教程 python3实例，中国大学MOOC——电子科技大学数据结构与算法课程

〇、简介

1. 稳定性

[3,4,8,5,3,6] 排序后：
[3,3,4,5,6,8] 稳定排序
[3,3,4,5,6,8] 不稳定排序（两个3的相对位置发生改变）

2. 内部排序和外部排序

内部排序：不需要访问外存即可完成排序
外部排序：参加排序的记录数量很大，整个序列的排序过程不可能在内存中完成

3. 内部排序的方法

序列分为有序序列区和无序序列区，逐渐增大有序序列区，减小无序序列区，直至排序完成。
在这里插入图片描述

一、插入排序

1. 简单插入排序

共n-1轮
时间复杂度：O(N)-O(N²) 平均为O(N²)
空间复杂度：O(1)
稳定性：稳定（temp < l[j-1]才满足，相等的时候不交换位置）
复杂性：简单
特点：用直接插入排序，原序列越接近有序序列（逆序的个数越少），比较次数越少
在这里插入图片描述

l = [5,3,87,4,12,54,8,5,66]
def insertSort(l):
    for i in range(1, len(l)): #从下标1的元素开始排序，默认temp前的子序列是已排序完毕的
        temp = l[i] #哨兵，临时存放未排序序列的第一个元素
        j = i
        while j>0 and temp < l[j-1]: #当已排序子列表的最后一个元素比temp要大，
            #那么就把这个元素后移一位，然后指针前移，下一次循环temp和前一个元素比较大小
            #并且指针最小到下标1，到下标0的时候j-1就变成了-1了
            l[j] = l[j-1] #元素后移
            j -= 1 #指针前移
        l[j] = temp #循环结束，当前指针所在位置即为temp的位置，此时当前元素排序完毕
    return l
insertSort(l)

2. 希尔排序

简单插入排序的升级版
适合应用于几千几万个数值的排序（中等大小排序）
时间复杂度：O(NlogN)~O(N²)
空间复杂度：O(1)
稳定性：不稳定
复杂性：复杂

希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本,该方法的基本思想是：先将整个待排元素序列分割成若干个子序列（由相隔某个“增量”的元素组成的）分别进行直接插入排序，然后依次缩减增量再进行排序，待整个序列中的元素基本有序（增量足够小）时，再对全体元素进行一次直接插入排序。因为直接插入排序在元素基本有序的情况下（接近最好情况），效率是很高的，因此希尔排序在时间效率比直接插入排序有较大提高。