Python数据结构排序算法

排序是指以一种特定的格式排列数据。排序算法指定了以特定顺序排列数据的方式。最常见的顺序是数字或词法顺序。

排序的重要性在于，如果数据以排序的方式存储，数据搜索可以被优化到一个非常高的水平。排序也被用来以更可读的格式来表示数据。下面我们看到五种python中的排序实现。

泡沫排序
合并排序
插入式排序
希尔排序
选择排序

泡沫排序

这是一种基于比较的算法，在这种算法中，每一对相邻的元素都要进行比较，如果元素的顺序不对，就要进行交换。

例子

def bubblesort(list):

# Swap the elements to arrange in order
   for iter_num in range(len(list)-1,0,-1):
      for idx in range(iter_num):
         if list[idx]>list[idx+1]:
            temp = list[idx]
            list[idx] = list[idx+1]
            list[idx+1] = temp
list = [19,2,31,45,6,11,121,27]
bubblesort(list)
print(list)

输出

当上述代码被执行时，它产生了以下结果 –

[2, 6, 11, 19, 27, 31, 45, 121]

合并排序

合并排序首先将数组分成相等的两半，然后以排序的方式将其合并。

例子

def merge_sort(unsorted_list):
   if len(unsorted_list) <= 1:
      return unsorted_list
# Find the middle point and devide it
   middle = len(unsorted_list) // 2
   left_list = unsorted_list[:middle]
   right_list = unsorted_list[middle:]

   left_list = merge_sort(left_list)
   right_list = merge_sort(right_list)
   return list(merge(left_list, right_list))

# Merge the sorted halves
def merge(left_half,right_half):
   res = []
   while len(left_half) != 0 and len(right_half) != 0:
      if left_half[0] < right_half[0]:
         res.append(left_half[0])
         left_half.remove(left_half[0])
      else:
         res.append(right_half[0])
         right_half.remove(right_half[0])
   if len(left_half) == 0:
      res = res + right_half
   else:
      res = res + left_half
   return res
unsorted_list = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print(merge_sort(unsorted_list))

输出

当上述代码被执行时，它产生了以下结果 –

[11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

插入式排序

插入式排序包括为一个给定的元素在一个排序列表中找到正确的位置。所以一开始我们比较前两个元素，并通过比较对它们进行排序。然后，我们挑选第三个元素，在前两个排序的元素中找到它的适当位置。这样一来，我们就会逐渐把更多的元素放到已经排序好的列表中，把它们放到合适的位置。

例子

def insertion_sort(InputList):
   for i in range(1, len(InputList)):
      j = i-1
      nxt_element = InputList[i]
# Compare the current element with next one
   while (InputList[j] > nxt_element) and (j >= 0):
      InputList[j+1] = InputList[j]
      j=j-1
   InputList[j+1] = nxt_element
list = [19,2,31,45,30,11,121,27]
insertion_sort(list)
print(list)

输出

当上述代码被执行时，它产生了以下结果 –

[19, 2, 31, 45, 30, 11, 27, 121]

希尔排序

希尔排序包括对相互远离的元素进行排序。我们对一个给定列表的大子列表进行排序，并继续减少列表的大小，直到所有元素都被排序。下面的程序通过将其等同于列表大小的一半来找到差距，然后开始对其中的所有元素进行排序。然后我们不断重设间隙，直到整个列表都被排序。

例子

def shellSort(input_list):
   gap = len(input_list) // 2
   while gap > 0:
      for i in range(gap, len(input_list)):
         temp = input_list[i]
         j = i
# Sort the sub list for this gap
   while j >= gap and input_list[j - gap] > temp:
      input_list[j] = input_list[j - gap]
      j = j-gap
      input_list[j] = temp
# Reduce the gap for the next element
   gap = gap//2
list = [19,2,31,45,30,11,121,27]
shellSort(list)
print(list)

输出

当上述代码被执行时，它产生了以下结果 –

[2, 11, 19, 27, 30, 31, 45, 121]

选择排序

在选择排序中，我们首先在一个给定的列表中找到最小值，并将其移到一个排序的列表中。然后，我们对未排序列表中的每个剩余元素重复这一过程。下一个进入排序列表的元素将与现有的元素进行比较，并将其放在正确的位置上。因此，在最后，未排序列表中的所有元素都被排序。

例子

def selection_sort(input_list):
   for idx in range(len(input_list)):
      min_idx = idx
      for j in range( idx +1, len(input_list)):
         if input_list[min_idx] > input_list[j]:
            min_idx = j
# Swap the minimum value with the compared value
   input_list[idx], input_list[min_idx] = input_list[min_idx], input_list[idx]
l = [19,2,31,45,30,11,121,27]
selection_sort(l)
print(l)

输出

当上述代码被执行时，它产生了以下结果 –