上篇文章学习了算法入门——顺序查找、二分查找,这篇文章我们学习算法入门——冒泡排序、选择排序。
冒泡排序
冒泡排序是将列表中每两个相邻的元素作对比,当前面的元素比后面的元素大时,则交换这两个元素。当然,也可以当前面的元素比后面的元素小时,就进行交换。
其基本原理如下图所示:
如上图所示,每循环一次就可以把列表中最大的元素放在最后面,也就是每一趟把最大的元素放在最后面。
在冒泡排序中,想要排序完成,最坏的情况是执行列表长度-1趟。
示例代码如下:
def bubble_sort(li):
for i in range(len(li)-1): # 第i趟
for j in range(len(li)-i-1): # 箭头
if li[j]>li[j+1]: # 当前面的元素大于后面的元素,则进行交换
li[j],li[j+1]=li[j+1],li[j]
print(li)
bubble_sort([3,2,5,4,1])
运行结果如下:
当我们需要降序排序时,只需要把第四行代码的大于号改为小于号即可。
冒泡排序的时间复杂度为:O(n²)
优化冒泡排序
当我们要排序的列表是已经按顺序排好了的,那么当我们使用上面的代码进行排序时,是不是做了无用功呢?那么我们可以创建一个标志位,当执行一趟没有发生变化时,就认为该列表已经按照顺序排好了,示例代码如下:
def bubble_sort(li):
for i in range(len(li)-1): # 第i趟
exchange=False # 没有进行交换
for j in range(len(li)-i-1): # 箭头
if li[j]>li[j+1]:
li[j],li[j+1]=li[j+1],li[j]
exchange = True # 进行了交换
if exchange==False: # 当exchange=False时,表示没有进行交换,则退出循环
return
print(li)
bubble_sort([3,2,1,4,5,6])
运行结果如下图所示:
选择排序
简单的选择排序是创建一个新列表,每次循环遍历得出列表中最小的元素,把最小的元素保存新列表中并在旧列表中删除最小的元素,示例代码如下:
def select_sort_simple(li):
li_new=[] # 新列表保存排好序的元素
for i in range(len(li)):
min_val=min(li) # 通过min函数来获取列表最小的元素
li_new.append(min_val) # 将最小的元素保存在新列表中
li.remove(min_val) # 将最小的元素在旧列表中删除
print('新列表元素:',li_new,'旧列表元素',li)
return li_new
li=[1,3,52,5,2,5,8,7,9]
print(select_sort_simple(li))
运行结果如下:
时间复杂度是不是O(n平方)呢,答案是不是的,因为在里面涉及了append()、remove()方法,这两个时间复杂度不为O(1)。
当原列表中有相同的元素时,remove()会把相同元素都删除,同时,在空间复杂度中,假设一个列表的内存为1GB,那么新建的列表内存也为1GB,这样使原来内存为1GB的程序变为2GB。
优化选择排序
优化选择排序是首先假设列表的第一个元素是最小元素,在循环遍历其他元素作对比,当其他元素比假设元素小时,则交换两者位置。示例代码如下:
li = [2, 1, 52, 5, 3, 8, 7, 9]
def select_sort(li):
for i in range(len(li) - 1):
min_loc = i # 假设i为最小值的下标
for j in range(i + 1, len(li)): # 循环遍历
if li[j] < li[min_loc]:
min_loc = j # 获取最小的值下标
if min_loc != i:
li[i], li[min_loc] = li[min_loc], li[i] # 将下标为i的值与最小值的下标交换位置
print(li)
select_sort(li)
运行结果如下:
优化后的选择排序时间复杂度为:O(n²)
好了,关于算法入门——冒泡排序、选择排序就学到这里了,下篇文章我们学习算法入门——插入排序、快速排序。
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