程序员必须掌握的十大排序算法（下）

百变鹏仔 3周前 (01-20) #Python

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本期导读

排序算法可以说是每个程序员都必须得掌握的了, 弄明白它们的原理和实现很有必要，以下为大家介绍十大常用排序算法的python实现方式，方便大家学习。

01 冒泡排序——交换类排序
02 快速排序——交换类排序

03 选择排序——选择类排序
04 堆排序——选择类排序

05 插入排序——插入类排序

06 希尔排序——插入类排序

07 归并排序——归并类排序

08 计数排序——分布类排序

09 基数排序——分布类排序

10 桶排序——分布类排序

06希尔排序希尔排序（Shell Sort）: 是插入排序的一种又称“缩小增量排序”（Diminishing Increment Sort），是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。

算法原理：

取一个小于n的整数gap(gap被称为步长)将待排序元素分成若干个组子序列，所有距离为gap的倍数的记录放在同一个组中
对各组内的元素进行直接插入排序，这一趟排序完成之后，每一个组的元素都是有序的
减小gap的值，并重复执行上述的分组和排序
重复上述操作，当gap=1时，排序结束

代码如下：

'''希尔排序'''def Shell_Sort(arr):    # 设定步长,注意类型    step = int(len(arr) / 2)    while step &gt; 0:        for i in range(step, len(arr)):            # 类似插入排序, 当前值与指定步长之前的值比较, 符合条件则交换位置            while i &gt;= step and arr[i - step] &gt; arr[i]:                arr[i], arr[i - step] = arr[i - step], arr[i]                i -= step        step = int(step / 2)    return arrarr = [29, 63, 41, 5, 62, 66, 57, 34, 94, 22]result = Shell_Sort(arr)print('result list: ', result)# result list: [5, 22, 29, 34, 41, 57, 62, 63, 66, 94]

07归并排序归并排序（Merge Sort）：是建立在归并操作上的一种有效，稳定的排序算法，该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用，将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列。

算法原理：

申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列
设定两个索引，最初索引位置分别为两个已经排序序列的起始位置
比较两个索引所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动索引到下一位置
重复上一步骤直到某一索引超出序列尾
将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

代码如下：

'''归并排序'''def Merge(left, right):    arr = []    i = j = 0    while j

08计数排序计数排序（Count sort）：是一个非基于比较的排序算法，它的优势在于在对一定范围内的整数排序时，它的复杂度为Ο(n+k)（其中k是整数的范围），快于任何比较排序算法。

算法原理：

找出待排序的数组中最大和最小的元素
统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项
对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）
反向填充目标数组：将每个元素i放在新数组的第C(i)项，每放一个元素就将C(i)减去1

代码如下：

'''计数排序'''def Count_Sort(arr):    max_num = max(arr)    min_num = min(arr)    count_num = max_num - min_num + 1    count_arr = [0 for i in range(count_num)]    res = [0 for i in range(len(arr))]    # 统计数字出现的次数    for i in arr:        count_arr[i - min_num] += 1    # 统计前面有几个比自己小的数    for j in range(1, count_num):        count_arr[j] = count_arr[j] + count_arr[j - 1]    # 遍历重组    for k in range(len(arr)):        res[count_arr[arr[k] - min_num] - 1] = arr[k]        count_arr[arr[k] - min_num] -= 1    return resarr = [5, 10, 76, 55, 13, 79, 5, 49, 51, 65, 30, 5]result = Count_Sort(arr)print('result list: ', result)# result list: [5, 5, 5, 10, 13, 30, 49, 51, 55, 65, 76, 79]

09基数排序基数排序（radix sort）：是一种非比较型整数排序算法，其原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串（比如名字或日期）和特定格式的浮点数，所以基数排序也不是只能使用于整数。

算法原理（以LSD为例）：

根据个位数的数值，遍历列表将它们分配至编号0到9的桶子中
将这些桶子中的数值重新串接起来
根据十位数的数值，遍历列表将它们分配至编号0到9的桶子中
再将这些桶子中的数值重新串接起来

代码如下：

'''基数排序'''def Radix_Sort(arr):    max_num = max(arr)    place = 0    while 10 ** place

10桶排序桶排序 (Bucket sort)或所谓的箱排序：划分多个范围相同的桶区间，每个桶自排序，最后合并，桶排序可以看作是计数排序的扩展。

算法原理：

计算有限桶的数量
逐个桶内部排序
遍历每个桶，进行合并

代码如下：

'''桶排序'''def Bucket_Sort(arr):    num = max(arr)    # 列表置零    pre_lst = [0] * num    result = []    for data in arr:        pre_lst[data - 1] += 1    i = 0    while i

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