我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

python查找与排序算法详解(示图+代码)

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

python查找与排序算法详解(示图+代码)

查找

二分查找

二分搜索是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空,则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

# 返回 x 在 arr 中的索引,如果不存在返回 -1
def binarySearch (arr, l, r, x):
    # 基本判断
    if r >= l:
        mid = int(l + (r - l)/2)
        # 元素整好的中间位置
        if arr[mid] == x:
            return mid
        # 元素小于中间位置的元素,只需要再比较左边的元素
        elif arr[mid] > x:
            return binarySearch(arr, l, mid-1, x)
        # 元素大于中间位置的元素,只需要再比较右边的元素
        else:
            return binarySearch(arr, mid+1, r, x)
    else:
        # 不存在
        return -1
 
# 测试数组
arr = [ 2, 3, 4, 10, 40]
x = int(input('请输入元素:'))
# 函数调用
result = binarySearch(arr, 0, len(arr)-1, x)
 
if result != -1:
    print("元素在数组中的索引为 %d" % result)
else:
    print("元素不在数组中")

运行结果: 

请输入元素:4
元素在数组中的索引为 2

请输入元素:5
元素不在数组中

线性查找

线性查找:指按一定的顺序检查数组中每一个元素,直到找到所要寻找的特定值为止。 

def search(arr, n, x):
    for i in range (0, n):
        if (arr[i] == x):
            return i
    return -1
 
# 在数组 arr 中查找字符 D
arr = [ 'A', 'B', 'C', 'D', 'E' ]
x = input("请输入要查找的元素:")
n = len(arr)
result = search(arr, n, x)
if(result == -1):
    print("元素不在数组中")
else:
    print("元素在数组中的索引为", result)

 运行结果: 

请输入要查找的元素:A
元素在数组中的索引为 0

请输入要查找的元素:a
元素不在数组中

排序 

插入排序

 插入排序(Insertion Sort):是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。

def insertionSort(arr):
    for i in range(1, len(arr)):
        key = arr[i]
        j = i-1
        while j >= 0 and key < arr[j]:
                arr[j+1] = arr[j]
                j -= 1
        arr[j+1] = key
 
arr = [12, 11, 13, 5, 6, 7, 9, 9, 17]
insertionSort(arr)
print("排序后的数组:")
print(arr)

运行结果:  

排序后的数组:
[5, 6, 7, 9, 9, 11, 12, 13, 17]

当然也可以这样写,更简洁

list1 = [12, 11, 13, 5, 6, 7, 9, 9, 17]
for i in range(len(list1)-1, 0, -1):
    for j in range(0, i):
        if list1[i] < list1[j]:
            list1[i], list1[j] = list1[j], list1[i]
print(list1)

快速排序

 快速排序;使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个序列(list)分为较小和较大的2个子序列,然后递归地排序两个子序列。

步骤为:

  • 挑选基准值:从数列中挑出一个元素,称为"基准"(pivot);
  • 分割:重新排序数列,所有比基准值小的元素摆放在基准前面,所有比基准值大的元素摆在基准后面(与基准值相等的数可以到任何一边)。在这个分割结束之后,对基准值的排序就已经完成;
  • 递归排序子序列:递归地将小于基准值元素的子序列和大于基准值元素的子序列排序。

递归到最底部的判断条件是数列的大小是零或一,此时该数列显然已经有序。

选取基准值有数种具体方法,此选取方法对排序的时间性能有决定性影响。

def partition(arr, low, high):
    i = (low-1)         # 最小元素索引
    pivot = arr[high]
 
    for j in range(low, high):
        # 当前元素小于或等于 pivot
        if arr[j] <= pivot:
            i = i+1
            arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
 
    arr[i+1], arr[high] = arr[high], arr[i+1]
    return (i+1)
 
# arr[] --> 排序数组
# low  --> 起始索引
# high  --> 结束索引
 
# 快速排序函数
def quickSort(arr, low, high):
    if low < high:
        pi = partition(arr, low, high)
        quickSort(arr, low, pi-1)
        quickSort(arr, pi+1, high)
    return arr
 
arr = [10, 7, 8, 9, 1, 5]
n = len(arr)
 
print("排序后的数组:")
print(quickSort(arr, 0, n-1))

 运行结果:   

排序后的数组:
[1, 5, 7, 8, 9, 10]

选择排序

选择排序(Selection sort):是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。

首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。

A = [64, 25, 12, 22, 11]
for i in range(len(A)): 
    min_idx = i
    for j in range(i+1, len(A)):
        if A[min_idx] > A[j]:
            min_idx = j
 
    A[i], A[min_idx] = A[min_idx], A[i]
 
print("排序后的数组:")
print(A)

运行结果:   

排序后的数组:
[11, 12, 22, 25, 64]

冒泡排序

冒泡排序(Bubble Sort):也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端。

def bubbleSort(arr):
    n = len(arr)
    # 遍历所有数组元素
    for i in range(n):
        # Last i elements are already in place
        for j in range(0, n-i-1):
 
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr
 
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
 
print("排序后的数组:")
print(bubbleSort(arr))

运行结果:   

排序后的数组:
[11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]

归并排序

归并排序(Merge sort,或mergesort):,是创建在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。

分治法:

  • 分割:递归地把当前序列平均分割成两半。
  • 集成:在保持元素顺序的同时将上一步得到的子序列集成到一起(归并)。

def merge(arr, l, m, r):
    n1 = m - l + 1
    n2 = r - m
 
    # 创建临时数组
    L = [0] * (n1)
    R = [0] * (n2)
 
    # 拷贝数据到临时数组 arrays L[] 和 R[]
    for i in range(0, n1):
        L[i] = arr[l + i]
 
    for j in range(0, n2):
        R[j] = arr[m + 1 + j]
 
    # 归并临时数组到 arr[l..r]
    i = 0     # 初始化第一个子数组的索引
    j = 0     # 初始化第二个子数组的索引
    k = l     # 初始归并子数组的索引
 
    while i < n1 and j < n2:
        if L[i] <= R[j]:
            arr[k] = L[i]
            i += 1
        else:
            arr[k] = R[j]
            j += 1
        k += 1
 
    # 拷贝 L[] 的保留元素
    while i < n1:
        arr[k] = L[i]
        i += 1
        k += 1
 
    # 拷贝 R[] 的保留元素
    while j < n2:
        arr[k] = R[j]
        j += 1
        k += 1
 
def mergeSort(arr, l, r):
    if l < r:
        m = int((l+(r-1))/2)
        mergeSort(arr, l, m)
        mergeSort(arr, m+1, r)
        merge(arr, l, m, r)
    return arr
 
print ("给定的数组")
arr = [12, 11, 13, 5, 6, 7, 13]
print(arr)
n = len(arr)
mergeSort(arr, 0, n-1)
print("排序后的数组")
print(arr)

运行结果:   

给定的数组
[12, 11, 13, 5, 6, 7, 13]
排序后的数组
[5, 6, 7, 11, 12, 13, 13]

堆排序

堆排序(Heapsort):是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。

def heapify(arr, n, i):
    largest = i
    l = 2 * i + 1     # left = 2*i + 1
    r = 2 * i + 2     # right = 2*i + 2
    if l < n and arr[i] < arr[l]:
        largest = l
    if r < n and arr[largest] < arr[r]:
        largest = r
    if largest != i:
        arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i]  # 交换
def heapSort(arr):
    n = len(arr)
    # Build a maxheap.
    for i in range(n, -1, -1):
        heapify(arr, n, i)
    # 一个个交换元素
    for i in range(n-1, 0, -1):
        arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i]   # 交换
        heapify(arr, i, 0)
    return arr
arr = [12, 11, 13, 5, 6, 7, 13, 18]
heapSort(arr)
print("排序后的数组")
print(heapSort(arr))

运行结果:   

排序后的数组
[5, 6, 7, 12, 11, 13, 13, 18]

计数排序

计数排序:的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序,计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。

def countSort(arr):
    output = [0 for i in range(256)]
    count = [0 for i in range(256)]
    ans = ["" for _ in arr]
    for i in arr:
        count[ord(i)] += 1
    for i in range(256):
        count[i] += count[i-1] 
    for i in range(len(arr)):
        output[count[ord(arr[i])]-1] = arr[i]
        count[ord(arr[i])] -= 1
    for i in range(len(arr)):
        ans[i] = output[i]
    return ans
arr = "wwwnowcodercom"
ans = countSort(arr)
print("字符数组排序 %s" %("".join(ans)))

运行结果:   

字符数组排序 ccdemnooorwwww

希尔排序

希尔排序:也称递减增量排序算法,是插入排序的一种更高效的改进版本。但希尔排序是非稳定排序算法。

 希尔排序的基本思想是:先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序,待整个序列中的记录"基本有序"时,再对全体记录进行依次直接插入排序。

def shellSort(arr):
    n = len(arr)
    gap = int(n/2)
 
    while gap > 0:
        for i in range(gap, n):
            temp = arr[i]
            j = i
            while j >= gap and arr[j-gap] > temp:
                arr[j] = arr[j-gap]
                j -= gap
            arr[j] = temp
        gap = int(gap/2)
    return arr
 
arr = [12, 34, 54, 2, 3, 2, 5]
 
print("排序前:")
print(arr)
print("排序后:")
print(shellSort(arr))

运行结果:   

排序前:
[12, 34, 54, 2, 3, 2, 5]
排序后:
[2, 2, 3, 5, 12, 34, 54]

拓扑排序

对一个有向无环图(Directed Acyclic Graph简称DAG)G进行拓扑排序,是将G中所有顶点排成一个线性序列,使得图中任意一对顶点u和v,若边(u,v)∈E(G),则u在线性序列中出现在v之前。通常,这样的线性序列称为满足拓扑次序(Topological Order)的序列,简称拓扑序列。简单的说,由某个集合上的一个偏序得到该集合上的一个全序,这个操作称之为拓扑排序。

在图论中,由一个有向无环图的顶点组成的序列,当且仅当满足下列条件时,称为该图的一个拓扑排序(英语:Topological sorting):

每个顶点出现且只出现一次;若A在序列中排在B的前面,则在图中不存在从B到A的路径。

from collections import defaultdict
class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.graph = defaultdict(list)
        self.V = vertices
    def addEdge(self, u, v):
        self.graph[u].append(v)
    def topologicalSortUtil(self, v, visited, stack):
 
        visited[v] = True
 
        for i in self.graph[v]:
            if visited[i] == False:
                self.topologicalSortUtil(i, visited, stack)
        stack.insert(0,v)
    def topologicalSort(self):
        visited = [False]*self.V
        stack = []
        for i in range(self.V):
            if visited[i] == False:
                self.topologicalSortUtil(i, visited, stack)
        print(stack)
g= Graph(6)
g.addEdge(5, 2)
g.addEdge(5, 0)
g.addEdge(4, 0)
g.addEdge(4, 1)
g.addEdge(2, 3)
g.addEdge(3, 1)
print("拓扑排序结果:")
g.topologicalSort()

运行结果:   

拓扑排序结果:
[5, 4, 2, 3, 1, 0]

总结

到此这篇关于python查找与排序算法详解(示图+代码)的文章就介绍到这了,更多相关python算法内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

python查找与排序算法详解(示图+代码)

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

图文详解Python冒泡排序算法

本篇文章给大家带来了关于python的相关知识,其中主要介绍了关于冒泡排序的相关问题,包括了算法描述、分析、代码实现等等内容,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的
2022-06-14

Python代码实现桶排序算法的流程图

桶排序算法简单的理解就是将数据分散到桶中,然后对每个桶中的数据进行排序,最后按顺序排列数据。4、将输入数组中的其他数,重复步骤3,如图:Python代码实现桶排序def bucketSort(array):bucket = []for i
Python代码实现桶排序算法的流程图
2024-01-24

Python中使用插入排序算法的简单分析与代码示例

问题描述 将一组随机排列的数字重新按照从小到大的顺序排列。 插入算法 每次从数组中取一个数字,与现有数字比较并插入适当位置。 如此重复,每次均可以保持现有数字按照顺序排列,直到数字取完,即排序成功。 这很像打牌时的抓牌情况, 第一个条件:保
2022-06-04

Python实现各种排序算法的代码示例总结

在Python实践中,我们往往遇到排序问题,比如在对搜索结果打分的排序(没有排序就没有Google等搜索引擎的存在),当然,这样的例子数不胜数。《数据结构》也会花大量篇幅讲解排序。之前一段时间,由于需要,我复习了一下排序算法,并用Pytho
2022-06-04

算法+数据结构=程序,今天就来说说递归+排序+查找,再加上树与图

著名数据专家沃斯曾说:算法+数据结构=程序上次讲了数据结构这回就讲讲算法复杂度复杂度分析,是贯彻数据结构和算法中的一项基础技能,学习数据结构和算法的目的,无非就是要写出占用空间更小、运行时间更短的代码。时间复杂度大O表示法:T(n) = O
2023-06-04

基数排序算法的原理与实现详解(Java/Go/Python/JS/C)

基数排序(RadixSort)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。本文将利用Java/Go/Python/JS/C不同语言实现基数排序算法,感兴趣的可以了解一下
2023-03-06

Python自然语言处理之词干,词形与最大匹配算法代码详解

本文主要对词干提取及词形还原以及最大匹配算法进行了介绍和代码示例,Python实现,下面我们一起看看具体内容。 自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming和lemmatization,二者非常类似。它们是词形规范化的两类重要方
2022-06-04

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录