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排序算法总结-python实现
最近在复习软考，把看到的排序算法整理了一下，之所以用python写，是因为python写起来简单....好吧，后来写的时候发现有些地方用C写还方便些。python虽然简洁，但用起来效率感觉还是有些低，不过这不是重点啦。。。
1.代码与说明
# -*- coding: utf-8 -*-
def bubbleSort(Data):
'''冒泡排序： 时间复杂度最好O(n)，平均O(n*n)，最坏O(n*n)，辅助空间 O(1)，算法稳定
n个数，每次从第一个数开始和相邻的数比较，将大的冒泡到后面去。第一趟将最大的冒泡到最后，
然后第二次只需比较0~n-1，将其中最大的冒泡到n-1，依次下去...总共进行n-1趟排序即可
'''
if Data:
for i in range(len(Data)):
for j in range(len(Data)-i-1):
if Data[j]>Data[j+1]:
Data[j],Data[j+1]=Data[j+1],Data[j]
return Data
def quickSort(Data,low,high):
'''快速排序：O(n*logn),O(n*logn),O(n*n),O(n*logn),不稳定
冒泡的改进，被认为是当前最优秀的内部排序算法（当然这也不是绝对的，还要看具体情况）。实现基于分治法：分解-解决-合并。
基本思想：
1.从数列中取出一个基数，
2.将数列中比他大的放在右边，小的在左边。
3.两边区间重复2，直到各区间只有一个数。
整个算法中的基数就是个坑，跳来跳去，总之比他小始终放一边，大的放另一边就行
参考：https://blog.csdn.net/morewindows/article/details/6684558
'''
if low < high:
left,right,base=low,high,Data[low]
while left <right:
#从后往前找比base小的数
while left <right and Data[right] >=base:
right-=1
if left < right:
Data[left]=Data[right]
#left+=1 这里直接+1更快，因为Data[left]必然小于base，下次循环不用算
#从前往后找比base大的数
while left <right and Data[left] < base:
left+=1
if left <right:
Data[right]=Data[left]
#right-=1
#left=right时一趟循环终止，base填回坑里去
Data[left]=base
quickSort(Data,low,left-1) #递归左边
quickSort(Data,left+1,high) #递归右边
def insertSort(Data):
'''插入排序： 时间复杂度最好O(n)，平均O(n*n)，最坏O(n*n)，辅助空间 O(1)，算法稳定
如果Data不为空则开始比较。Data[0]~Data[j]是排好的序列L1，key是未排待插入数据
如果key小于L1的最大值则将进行插入操作，while循环找到比key小的index并将key插入
在index后面。while循环用来寻找插入位置并将比key大的数后移，如果key本身比L1的
最大值还大则无需插入，直接for循环比较下一个
'''
if Data:
for i in range(1,len(Data)):
key,j = Data[i],i-1
while j>=0 and Data[j] > key:
Data[j+1]=Data[j]
j-=1
Data[j+1]=key
return Data
def selectSort(Data):
'''选择排序： 时间复杂度最好O(n*n)，平均O(n*n)，最坏O(n*n)，辅助空间 O(1)，算法不稳定
n个数，每一趟从待排序列L2中选择最大（或最小）数顺序放在已排好序列L1后面（或前面）
总共经过n-1趟可排好，与插入排序相比，都是将数据分为已排和未排序列并将未排元素整理
到已排序列中，不同的是插入排序在未排序列中按序整理，选排则是按大小选择整理。
'''
if Data:
for i in range(len(Data)-1):
minnum=i
for j in range(i+1,len(Data)):#在L2中寻找最小值
if Data[j]<Data[minnum]:
minnum=j
if minnum != i:#如果找到直接交换，插入在L1后面
Data[i],Data[minnum]=Data[minnum],Data[i]
return Data
def shellSort(Data):
'''希尔排序: 时间复杂度最好未知，平均O(pow(n,1.25)，最坏未知，辅助空间 O(1)，不稳定
插入排序的改进，将数据分组，每组m个（m叫步长）每次对每组的第i个元素排序，
然后再分组，再排序，直到步长为1.至于分组的方法需要理论推导，此处每次步长都取n/2减半
更好的步长选择方法见wiki:https://zh.wikipedia.org/wiki/希尔排序
其他实现方法：https://blog.csdn.net/morewindows/article/details/6668714
'''
n=len(Data)
if n > 1:
gap=n/2
while gap > 0:
for i in range(gap):#按步长插入排序
for j in range(i+gap,n,gap):
if Data[j] < Data[j-gap]:
key = Data[j]
k=j-gap
while k >=0 and Data[k] > key:
Data[k+gap]=Data[k]
k-=gap
Data[k+gap]=key
gap/=2
return Data
if __name__ =="__main__":
Data=[3,5,1,56,3,7,34,21,8]
print Data
#insertSort(Data)
#bubbleSort(Data)
#selectSort(Data)
#shellSort(Data)
quickSort(Data,0,len(Data)-1)
print Data
2.python内置排序
3.瞎扯
1.内部排序是指待排序列完全存放在内存中进行的排序，适合不太大的序列。包括
插入排序（直接插入排序）
快速排序
选择排序（简单选择排序）
冒泡排序
希尔排序
堆排序
归并排序
2.外部排序指能处理大量数据的排序算法，数据不能一次装入内存，通常要借助外存储器。常采用排序-归并策略，比如外归并排序。详情参考wiki：https://zh.wikipedia.org/wiki/外排序
3.python中没有自增和自减运算，这在写代码的时候异常不方便。当然咯，这也与python的设计目标有关系。python的设计哲学是优雅，明确、简单。他们可能认为这样不太优雅，不利于代码的可读性，譬如js也不推荐使用++和--。另外一个原因，那就是python不提供像C那样直接操作内存的功能。当执行a+=1时，C会直接修改a在内存中的值，而python则会在内存中新建一个整型变量（也不完全这样，有些小数据python会复用，见下面第4点），然后让a指向它。所以如果要执行a++，C语言中a还是那个a，而python中的a已经不是原来的a了，这样就乱套了！
说到这里，再扯一下python中的可变对象和不可变对象。python中所有对象都是值的引用。不可变指的是值不可变。要修改变量的值就要在内存中新建一个值并让变量指向它，原来的如果不用就会被GC回收。可变对象不需要在其他地方申请内存，直接在自己后面申请/释放空间即可，原地址不变。
4.对于小数值整型对象，比如1~100，python虚拟机在启动时会先在内存中生成好，放在缓冲区以便于快速调用。看下面的例子：
开始a，b为100，a is b是True，说明a，b指向内存中同一个对象，后面值变大了，a=100000时python会在内存中新建一个对象，b=100000也会新建一个对象，所以a，b指向不同对象，故为False。id(a)是查看a的地址。
5.有关for循环，实质上是一个遍历，for i in range(0,10),range（）会生成一个0到9的list让i遍历。这样就有一个缺陷：i在循环前每一步的值是确定的，不能动态改变。而在C语言中，for(int i=n/2,i>0,i=i/2)，i是随着循环每次都会改变的。不过事实上，i的值在循环前也是可以推算出来的，因此肯定是可以用python的for循环代替C的for（int i=n/2,i>0,i=i/2),只不过LZ还没想到，谁知道还麻烦说一声，哈哈！
最后更新：2017-04-03 12:55:13