python排序算法有哪些?

本文详细介绍了Python中的10种排序算法,包括插入排序、选择排序、冒泡排序、快速排序、归并排序、希尔排序、基数排序、计数排序、堆排序和桶排序,分别阐述了它们的工作原理和过程。

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  python排序算法有哪些?python中常见的排序算法有:插入排序、选择排序、冒泡排序、快速排序、归并排序、希尔排序等十种,接下来我们一起来看看详细的内容介绍。

  第一种:插入排序

  从第二个元素开始和前面的元素进行比较,如果前面的元素比当前元素大,则将前面元素后移,当前元素依次往前,直到找到比它小或等于它的元素插入在其后面,然后选择第三个元素,重复上述操作,进行插入,依次选择到最后一个元素,插入后即完成所有排序。

  第二种:选择排序

  设第一个元素为比较元素,依次和后面的元素比较,比较完所有元素找到最小的元素,将它和第一个元素互换,重复上述操作,我们找出第二小的元素和第二个位置的元素互换,以此类推找出剩余最小元素将它换到前面,即完成排序。

  第三种:冒泡排序

  冒泡排序也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢浮到数列的顶端。

  第四种:快速排序

  快速排序使用分治法策略来把一个序列分为较小和较大的2个子序列,然后递归地排序两个子序列。

  第五种:归并排序

  归并排序是创建在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。

  分治法:

  分割:递归地把当前序列平均分割成两半

  集成:在保持元素顺序的同时将上一步得到的子序列集成到一起(归并)

  第六种:希尔排序

  希尔排序是基于插入排序改进后的算法,因为当数据移动次数太多时会导致效率低下。所以我们可以先让数组整体有序(刚开始移动的幅度大一点,后面再小一点),这样移动的次数就会降低,进而提高效率。

  第七种:基数排序

  基数排序属于分配式排序,又称桶子法或者bin sort,顾名思义,它是透过键值的部分资讯,将要排序的元素分配至某些桶中,藉以达到排序的作用,基数排序法是属于稳定性的排序,其时间复杂度O(nlog(r)m),其中r为所采取的基数,而m为堆数,在某些时候,基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法。

  第八种:计数排序

  计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序,计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。

  第九种:堆排序

  堆排序是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。

  第十种:桶排序

  为了节省空间和时间,我们需要指定要排序的数据中最小以及最大的数字的值,来方便桶排序算法的运算。

Python中,除了内置的`sorted()`函数和列表的`sort()`方法,通常使用Timsort(一种结合了归并排序和插入排序的混合算法)进行排序,这是Python默认使用的排序算法,对于大多数数据集来说性能非常出色。然而,如果你想了解或实现其他排序算法,以下是一些常见的选择: 1. **冒泡排序**(Bubble Sort):简单直观,但效率较低,时间复杂度为O(n^2)。 ```python def bubble_sort(lst): for i in range(len(lst)): for j in range(len(lst) - 1, i, -1): if lst[j] < lst[j - 1]: lst[j], lst[j - 1] = lst[j - 1], lst[j] return lst ``` 2. **插入排序**(Insertion Sort):适用于近乎有序的列表,效率较高,时间复杂度在最好的情况下为O(n)。 ```python def insertion_sort(lst): for i in range(1, len(lst)): key = lst[i] j = i - 1 while j >= 0 and key < lst[j]: lst[j + 1] = lst[j] j -= 1 lst[j + 1] = key return lst ``` 3. **选择排序**(Selection Sort):每次从未排序的部分选出最小(大)元素放到已排序部分的末尾,时间复杂度也是O(n^2)。 ```python def selection_sort(lst): for i in range(len(lst)): min_index = i for j in range(i+1, len(lst)): if lst[min_index] > lst[j]: min_index = j lst[i], lst[min_index] = lst[min_index], lst[i] return lst ``` 4. **快速排序**(Quick Sort):递归的分治策略,平均情况下的时间复杂度为O(n log n),但在最坏的情况下会退化到O(n^2)。 5. **归并排序**(Merge Sort):也是分治算法,时间复杂度始终为O(n log n),适合处理大型数据集。 6. **堆排序**(Heap Sort):基于二叉堆的数据结构,时间复杂度为O(n log n),不稳定的排序。 7. **计数排序/桶排序/基数排序**:这些是非比较排序算法,用于特定类型的数据如整数或字符串,当数据范围较小且分布均匀时,效率非常高。 每个排序算法都有其适用场景和特点,你可以根据实际需求来选择合适的算法。如果你对其中某个算法的具体实现有疑问,也可以问我。
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