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          十大經(jīng)典排序算法 Python 版實(shí)現(xiàn)(附動(dòng)圖演示)

          共 2914字,需瀏覽 6分鐘

           ·

          2022-05-17 03:45

          關(guān)注"Python學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘"

          設(shè)為“星標(biāo)”,第一時(shí)間送達(dá)干貨

          資料專欄

          李航老師《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法(第二版)》課件&代碼

          【視頻+PPT】李宏毅老師機(jī)器學(xué)習(xí)40講

          來源:大數(shù)據(jù)DT


          排序算法是《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法》中最基本的算法之一,也是面試中最頻繁考察的知識(shí)點(diǎn)。


          今天在本文中,我將詳細(xì)介紹10種常見的內(nèi)部排序算法,及如何用Python實(shí)現(xiàn)。



          排序算法可以分為內(nèi)部排序和外部排序,內(nèi)部排序是數(shù)據(jù)記錄在內(nèi)存中進(jìn)行排序,而外部排序是因排序的數(shù)據(jù)很大,一次不能容納全部的排序記錄,在排序過程中需要訪問外存。

          常見的內(nèi)部排序算法有:插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數(shù)排序等。

          用一張圖概括:


          關(guān)于時(shí)間復(fù)雜度:

          • 平方階 (O(n2)) 排序:各類簡單排序,直接插入、直接選擇和冒泡排序;
          • 線性對(duì)數(shù)階 (O(nlog2n)) 排序:快速排序、堆排序和歸并排序;
          • 爾排序:O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之間的常數(shù);
          • 線性階 (O(n)) 排序:基數(shù)排序,此外還有桶、箱排序。

          關(guān)于穩(wěn)定性:

          • 序后 2 個(gè)相等鍵值的順序和排序之前它們的順序相同。

          • 穩(wěn)定的排序算法:冒泡排序、插入排序、歸并排序和基數(shù)排序。

          • 不是穩(wěn)定的排序算法:選擇排序、快速排序、希爾排序、堆排序。

          名詞解釋:


          • n:數(shù)據(jù)規(guī)模。

          • k:“桶”的個(gè)數(shù)。

          • In-place:占用常數(shù)內(nèi)存,不占用額外內(nèi)存。

          • Out-place:占用額外內(nèi)存。

          01 冒泡排序

          冒泡排序(Bubble Sort)也是一種簡單直觀的排序算法。它重復(fù)地走訪過要排序的數(shù)列,一次比較兩個(gè)元素,如果他們的順序錯(cuò)誤就把他們交換過來。走訪數(shù)列的工作是重復(fù)地進(jìn)行直到?jīng)]有再需要交換,也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。這個(gè)算法的名字由來是因?yàn)樵叫〉脑貢?huì)經(jīng)由交換慢慢“浮”到數(shù)列的頂端。

          作為最簡單的排序算法之一,冒泡排序給我的感覺就像 Abandon 在單詞書里出現(xiàn)的感覺一樣,每次都在第一頁第一位,所以最熟悉。冒泡排序還有一種優(yōu)化算法,就是立一個(gè) flag,當(dāng)在一趟序列遍歷中元素沒有發(fā)生交換,則證明該序列已經(jīng)有序。但這種改進(jìn)對(duì)于提升性能來說并沒有什么太大作用。

          1. 算法步驟


          1. 比較相鄰的元素。如果第一個(gè)比第二個(gè)大,就交換他們兩個(gè)。
          2. 對(duì)每一對(duì)相鄰元素作同樣的工作,從開始第一對(duì)到結(jié)尾的最后一對(duì)。這步做完后,最后的元素會(huì)是最大的數(shù)。
          3. 針對(duì)所有的元素重復(fù)以上的步驟,除了最后一個(gè)。
          4. 持續(xù)每次對(duì)越來越少的元素重復(fù)上面的步驟,直到?jīng)]有任何一對(duì)數(shù)字需要比較。

          2. 動(dòng)圖演示


          3. Python 代碼

          def?bubbleSort(arr):
          ????for?i?in?range(1,?len(arr)):
          ????????for?j?in?range(0,?len(arr)-i):
          ????????????if?arr[j]?>?arr[j+1]:
          ????????????????arr[j],?arr[j?+?1]?=?arr[j?+?1],?arr[j]
          ????return?arr

          02 選擇排序

          選擇排序是一種簡單直觀的排序算法,無論什么數(shù)據(jù)進(jìn)去都是 O(n2) 的時(shí)間復(fù)雜度。所以用到它的時(shí)候,數(shù)據(jù)規(guī)模越小越好。唯一的好處可能就是不占用額外的內(nèi)存空間了吧。

          1. 算法步驟


          1. 首先在未排序序列中找到最?。ù螅┰兀娣诺脚判蛐蛄械钠鹗嘉恢?。
          2. 再從剩余未排序元素中繼續(xù)尋找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。
          3. 重復(fù)第二步,直到所有元素均排序完畢。


          2. 動(dòng)圖演示


          3. Python 代碼

          def?selectionSort(arr):
          ????for?i?in?range(len(arr)?-?1):
          ????????#?記錄最小數(shù)的索引
          ????????minIndex?=?i
          ????????for?j?in?range(i?+?1,?len(arr)):
          ????????????if?arr[j]?????????????????minIndex?=?j
          ????????#?i?不是最小數(shù)時(shí),將?i?和最小數(shù)進(jìn)行交換
          ????????if?i?!=?minIndex:
          ????????????arr[i],?arr[minIndex]?=?arr[minIndex],?arr[i]
          ????return?arr


          03 插入排序

          插入排序的代碼實(shí)現(xiàn)雖然沒有冒泡排序和選擇排序那么簡單粗暴,但它的原理應(yīng)該是最容易理解的了,因?yàn)橹灰蜻^撲克牌的人都應(yīng)該能夠秒懂。插入排序是一種最簡單直觀的排序算法,它的工作原理是通過構(gòu)建有序序列,對(duì)于未排序數(shù)據(jù),在已排序序列中從后向前掃描,找到相應(yīng)位置并插入。

          插入排序和冒泡排序一樣,也有一種優(yōu)化算法,叫做拆半插入。

          1. 算法步驟


          1. 將第一待排序序列第一個(gè)元素看做一個(gè)有序序列,把第二個(gè)元素到最后一個(gè)元素當(dāng)成是未排序序列。
          2. 從頭到尾依次掃描未排序序列,將掃描到的每個(gè)元素插入有序序列的適當(dāng)位置。(如果待插入的元素與有序序列中的某個(gè)元素相等,則將待插入元素插入到相等元素的后面。)

          2. 動(dòng)圖演示


          3. Python 代碼

          def?insertionSort(arr):
          ????for?i?in?range(len(arr)):
          ????????preIndex?=?i-1
          ????????current?=?arr[i]
          ????????while?preIndex?>=?0?and?arr[preIndex]?>?current:
          ????????????arr[preIndex+1]?=?arr[preIndex]
          ????????????preIndex-=1
          ????????arr[preIndex+1]?=?current
          ????return?arr

          04 希爾排序

          希爾排序,也稱遞減增量排序算法,是插入排序的一種更高效的改進(jìn)版本。但希爾排序是非穩(wěn)定排序算法。

          希爾排序是基于插入排序的以下兩點(diǎn)性質(zhì)而提出改進(jìn)方法的:

          • 插入排序在對(duì)幾乎已經(jīng)排好序的數(shù)據(jù)操作時(shí),效率高,即可以達(dá)到線性排序的效率;
          • 但插入排序一般來說是低效的,因?yàn)椴迦肱判蛎看沃荒軐?shù)據(jù)移動(dòng)一位。

          希爾排序的基本思想是:先將整個(gè)待排序的記錄序列分割成為若干子序列分別進(jìn)行直接插入排序,待整個(gè)序列中的記錄“基本有序”時(shí),再對(duì)全體記錄進(jìn)行依次直接插入排序。

          1. 算法步驟


          1. 選擇一個(gè)增量序列 t1,t2,……,tk,其中 ti > tj, tk = 1;
          2. 按增量序列個(gè)數(shù) k,對(duì)序列進(jìn)行 k 趟排序;
          3. 每趟排序,根據(jù)對(duì)應(yīng)的增量 ti,將待排序列分割成若干長度為 m 的子序列,分別對(duì)各子表進(jìn)行直接插入排序。僅增量因子為 1 時(shí),整個(gè)序列作為一個(gè)表來處理,表長度即為整個(gè)序列的長度。


          2. Python 代碼

          def?shellSort(arr):
          ????import?math
          ????gap=1
          ????while(gap?3):
          ????????gap?=?gap*3+1
          ????while?gap?>?0:
          ????????for?i?in?range(gap,len(arr)):
          ????????????temp?=?arr[i]
          ????????????j?=?i-gap
          ????????????while?j?>=0?and?arr[j]?>?temp:
          ????????????????arr[j+gap]=arr[j]
          ????????????????j-=gap
          ????????????arr[j+gap]?=?temp
          ????????gap?=?math.floor(gap/3)
          ????return?arr
          }


          05 歸并排序

          歸并排序(Merge sort)是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一個(gè)非常典型的應(yīng)用。

          作為一種典型的分而治之思想的算法應(yīng)用,歸并排序的實(shí)現(xiàn)由兩種方法:

          • 自上而下的遞歸(所有遞歸的方法都可以用迭代重寫,所以就有了第 2 種方法);
          • 自下而上的迭代。

          和選擇排序一樣,歸并排序的性能不受輸入數(shù)據(jù)的影響,但表現(xiàn)比選擇排序好的多,因?yàn)槭冀K都是 O(nlogn) 的時(shí)間復(fù)雜度。代價(jià)是需要額外的內(nèi)存空間。

          1. 算法步驟


          1. 申請(qǐng)空間,使其大小為兩個(gè)已經(jīng)排序序列之和,該空間用來存放合并后的序列;
          2. 設(shè)定兩個(gè)指針,最初位置分別為兩個(gè)已經(jīng)排序序列的起始位置;
          3. 比較兩個(gè)指針?biāo)赶虻脑?,選擇相對(duì)小的元素放入到合并空間,并移動(dòng)指針到下一位置;
          4. 重復(fù)步驟 3 直到某一指針達(dá)到序列尾;
          5. 將另一序列剩下的所有元素直接復(fù)制到合并序列尾。

          2. 動(dòng)圖演示


          3. Python 代碼


          def?mergeSort(arr):
          ????import?math
          ????if(len(arr)<2):
          ????????return?arr
          ????middle?=?math.floor(len(arr)/2)
          ????left,?right?=?arr[0:middle],?arr[middle:]
          ????return?merge(mergeSort(left),?mergeSort(right))
          def?merge(left,right):
          ????result?=?[]
          ????while?left?and?right:
          ????????if?left[0]?<=?right[0]:
          ????????????result.append(left.pop(0));
          ????????else:
          ????????????result.append(right.pop(0));
          ????while?left:
          ????????result.append(left.pop(0));
          ????while?right:
          ????????result.append(right.pop(0));
          ????return?result

          06 快速排序

          快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下,排序 n 個(gè)項(xiàng)目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較,但這種狀況并不常見。事實(shí)上,快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快,因?yàn)樗膬?nèi)部循環(huán)(inner loop)可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實(shí)現(xiàn)出來。

          快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略來把一個(gè)串行(list)分為兩個(gè)子串行(sub-lists)。

          快速排序又是一種分而治之思想在排序算法上的典型應(yīng)用。本質(zhì)上來看,快速排序應(yīng)該算是在冒泡排序基礎(chǔ)上的遞歸分治法。

          快速排序的名字起的是簡單粗暴,因?yàn)橐宦牭竭@個(gè)名字你就知道它存在的意義,就是快,而且效率高!它是處理大數(shù)據(jù)最快的排序算法之一了。

          雖然 Worst Case 的時(shí)間復(fù)雜度達(dá)到了 O(n2),但是人家就是優(yōu)秀,在大多數(shù)情況下都比平均時(shí)間復(fù)雜度為 O(n logn) 的排序算法表現(xiàn)要更好,可是這是為什么呢,我也不知道。好在我的強(qiáng)迫癥又犯了,查了 N 多資料終于在《算法藝術(shù)與信息學(xué)競賽》上找到了滿意的答案:

          快速排序的最壞運(yùn)行情況是 O(n2),比如說順序數(shù)列的快排。但它的平攤期望時(shí)間是 O(nlogn),且 O(nlogn) 記號(hào)中隱含的常數(shù)因子很小,比復(fù)雜度穩(wěn)定等于 O(nlogn) 的歸并排序要小很多。所以,對(duì)絕大多數(shù)順序性較弱的隨機(jī)數(shù)列而言,快速排序總是優(yōu)于歸并排序。

          1. 算法步驟


          1. 從數(shù)列中挑出一個(gè)元素,稱為 “基準(zhǔn)”(pivot);
          2. 重新排序數(shù)列,所有元素比基準(zhǔn)值小的擺放在基準(zhǔn)前面,所有元素比基準(zhǔn)值大的擺在基準(zhǔn)的后面(相同的數(shù)可以到任一邊)。在這個(gè)分區(qū)退出之后,該基準(zhǔn)就處于數(shù)列的中間位置。這個(gè)稱為分區(qū)(partition)操作;
          3. 遞歸地(recursive)把小于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列排序。

          遞歸的最底部情形,是數(shù)列的大小是零或一,也就是永遠(yuǎn)都已經(jīng)被排序好了。雖然一直遞歸下去,但是這個(gè)算法總會(huì)退出,因?yàn)樵诿看蔚牡╥teration)中,它至少會(huì)把一個(gè)元素?cái)[到它最后的位置去。

          2. 動(dòng)圖演示


          3. Python 代碼

          def?quickSort(arr,?left=None,?right=None):
          ????left?=?0?if?not?isinstance(left,(int,?float))?else?left
          ????right?=?len(arr)-1?if?not?isinstance(right,(int,?float))?else?right
          ????if?left?????????partitionIndex?=?partition(arr,?left,?right)
          ????????quickSort(arr,?left,?partitionIndex-1)
          ????????quickSort(arr,?partitionIndex+1,?right)
          ????return?arr


          def?partition(arr,?left,?right):
          ????pivot?=?left
          ????index?=?pivot+1
          ????i?=?index
          ????while??i?<=?right:
          ????????if?arr[i]?????????????swap(arr,?i,?index)
          ????????????index+=1
          ????????i+=1
          ????swap(arr,pivot,index-1)
          ????return?index-1

          def?swap(arr,?i,?j):
          ????arr[i],?arr[j]?=?arr[j],?arr[i]

          07 堆排序

          堆排序(Heapsort)是指利用堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所設(shè)計(jì)的一種排序算法。堆積是一個(gè)近似完全二叉樹的結(jié)構(gòu),并同時(shí)滿足堆積的性質(zhì):即子結(jié)點(diǎn)的鍵值或索引總是小于(或者大于)它的父節(jié)點(diǎn)。堆排序可以說是一種利用堆的概念來排序的選擇排序。分為兩種方法:

          • 大頂堆:每個(gè)節(jié)點(diǎn)的值都大于或等于其子節(jié)點(diǎn)的值,在堆排序算法中用于升序排列;
          • 小頂堆:每個(gè)節(jié)點(diǎn)的值都小于或等于其子節(jié)點(diǎn)的值,在堆排序算法中用于降序排列。

          堆排序的平均時(shí)間復(fù)雜度為 Ο(nlogn)。

          1. 算法步驟


          1. 創(chuàng)建一個(gè)堆 H[0……n-1];
          2. 把堆首(最大值)和堆尾互換;
          3. 把堆的尺寸縮小 1,并調(diào)用 shift_down(0),目的是把新的數(shù)組頂端數(shù)據(jù)調(diào)整到相應(yīng)位置;
          4. 重復(fù)步驟 2,直到堆的尺寸為 1。

          2. 動(dòng)圖演示


          3. Python 代碼

          def?buildMaxHeap(arr):
          ????import?math
          ????for?i?in?range(math.floor(len(arr)/2),-1,-1):
          ????????heapify(arr,i)

          def?heapify(arr,?i):
          ????left?=?2*i+1
          ????right?=?2*i+2
          ????largest?=?i
          ????if?left?and?arr[left]?>?arr[largest]:
          ????????largest?=?left
          ????if?right?and?arr[right]?>?arr[largest]:
          ????????largest?=?right

          ????if?largest?!=?i:
          ????????swap(arr,?i,?largest)
          ????????heapify(arr,?largest)
          def?swap(arr,?i,?j):
          ????arr[i],?arr[j]?=?arr[j],?arr[i]

          def?heapSort(arr):
          ????global?arrLen
          ????arrLen?=?len(arr)
          ????buildMaxHeap(arr)
          ????for?i?in?range(len(arr)-1,0,-1):
          ????????swap(arr,0,i)
          ????????arrLen?-=1
          ????????heapify(arr,?0)
          ????return?arr

          08 計(jì)數(shù)排序

          計(jì)數(shù)排序的核心在于將輸入的數(shù)據(jù)值轉(zhuǎn)化為鍵存儲(chǔ)在額外開辟的數(shù)組空間中。作為一種線性時(shí)間復(fù)雜度的排序,計(jì)數(shù)排序要求輸入的數(shù)據(jù)必須是有確定范圍的整數(shù)。

          1. 動(dòng)圖演示


          2. Python 代碼

          def?countingSort(arr,?maxValue):
          ????bucketLen?=?maxValue+1
          ????bucket?=?[0]*bucketLen
          ????sortedIndex?=0
          ????arrLen?=?len(arr)
          ????for?i?in?range(arrLen):
          ????????if?not?bucket[arr[i]]:
          ????????????bucket[arr[i]]=0
          ????????bucket[arr[i]]+=1
          ????for?j?in?range(bucketLen):
          ????????while?bucket[j]>0:
          ????????????arr[sortedIndex]?=?j
          ????????????sortedIndex+=1
          ????????????bucket[j]-=1
          ????return?arr

          09 桶排序

          桶排序是計(jì)數(shù)排序的升級(jí)版。它利用了函數(shù)的映射關(guān)系,高效與否的關(guān)鍵就在于這個(gè)映射函數(shù)的確定。為了使桶排序更加高效,我們需要做到這兩點(diǎn):


          1. 在額外空間充足的情況下,盡量增大桶的數(shù)量。
          2. 使用的映射函數(shù)能夠?qū)⑤斎氲?N 個(gè)數(shù)據(jù)均勻的分配到 K 個(gè)桶中。


          同時(shí),對(duì)于桶中元素的排序,選擇何種比較排序算法對(duì)于性能的影響至關(guān)重要。

          • 什么時(shí)候最快
          當(dāng)輸入的數(shù)據(jù)可以均勻的分配到每一個(gè)桶中。

          • 什么時(shí)候最慢

          當(dāng)輸入的數(shù)據(jù)被分配到了同一個(gè)桶中。

          • Python 代碼

          def?bucket_sort(s):
          ????"""桶排序"""
          ????min_num?=?min(s)
          ????max_num?=?max(s)
          ????#?桶的大小
          ????bucket_range?=?(max_num-min_num)?/?len(s)
          ????#?桶數(shù)組
          ????count_list?=?[?[]?for?i?in?range(len(s)?+?1)]
          ????#?向桶數(shù)組填數(shù)
          ????for?i?in?s:
          ????????count_list[int((i-min_num)//bucket_range)].append(i)
          ????s.clear()
          ????#?回填,這里桶內(nèi)部排序直接調(diào)用了sorted
          ????for?i?in?count_list:
          ????????for?j?in?sorted(i):
          ????????????s.append(j)

          if?__name__?==?__main__?:
          ????a?=?[3.2,6,8,4,2,6,7,3]
          bucket_sort(a)
          print(a)?#?[2,?3,?3.2,?4,?6,?6,?7,?8]

          10 基數(shù)排序

          基數(shù)排序是一種非比較型整數(shù)排序算法,其原理是將整數(shù)按位數(shù)切割成不同的數(shù)字,然后按每個(gè)位數(shù)分別比較。由于整數(shù)也可以表達(dá)字符串(比如名字或日期)和特定格式的浮點(diǎn)數(shù),所以基數(shù)排序也不是只能使用于整數(shù)。

          1. 基數(shù)排序 vs 計(jì)數(shù)排序 vs 桶排序


          基數(shù)排序有兩種方法:

          這三種排序算法都利用了桶的概念,但對(duì)桶的使用方法上有明顯差異:

          • 基數(shù)排序:根據(jù)鍵值的每位數(shù)字來分配桶;
          • 計(jì)數(shù)排序:每個(gè)桶只存儲(chǔ)單一鍵值;
          • 桶排序:每個(gè)桶存儲(chǔ)一定范圍的數(shù)值。

          2. 動(dòng)圖演示


          3. Python 代碼

          def?RadixSort(list):
          ????i?=?0????????????????????????????????????#初始為個(gè)位排序
          ????n?=?1?????????????????????????????????????#最小的位數(shù)置為1(包含0)
          ????max_num?=?max(list)?#得到帶排序數(shù)組中最大數(shù)
          ????while?max_num?>?10**n:?#得到最大數(shù)是幾位數(shù)
          ????????n?+=?1
          ????while?i?????????bucket?=?{}?#用字典構(gòu)建桶
          ????????for?x?in?range(10):
          ????????????bucket.setdefault(x,?[])?#將每個(gè)桶置空
          ????????for?x?in?list:?#對(duì)每一位進(jìn)行排序
          ????????????radix?=int((x?/?(10**i))?%?10)?#得到每位的基數(shù)
          ????????????bucket[radix].append(x)?#將對(duì)應(yīng)的數(shù)
          ????????????組元素加入到相?#應(yīng)位基數(shù)的桶中
          ????????j?=?0
          ????????for?k?in?range(10):
          ????????????if?len(bucket[k])?!=?0:?#若桶不為空
          ????????????????for?y?in?bucket[k]:?#將該桶中每個(gè)元素
          ????????????????????list[j]?=?y?#放回到數(shù)組中
          ????????????????????j?+=?1
          ????????i?+=?1
          return??list

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