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Python实现的经典排序算法TOP十-LeetCode实例版

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简介:
本教程深入浅出地介绍了Python中十大经典排序算法,并通过LeetCode实例进行实战演练,帮助读者掌握高效编程技巧。 数据结构与算法-Python语言案例实现十大经典排序算法 一、引言 分享知识的关键在于教会别人方法而不是仅仅提供答案。 二、常见排序方法 1. 选择排序(Selection Sort) 2. 冒泡排序(Bubble Sort) 3. 插入排序(Insertion Sort) 4. 希尔排序(Shell Sort) 5. 归并排序(Merge Sort) 6. 快速排序(Quick Sort) 7. 堆排序(Heap Sort) 8. 计数排序(Counting Sort) 9. 桶排序(Bucket Sort) 10. 基数排序(Radix Sort) 三、算法总结

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  • PythonTOP-LeetCode
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    本教程深入浅出地介绍了Python中十大经典排序算法,并通过LeetCode实例进行实战演练,帮助读者掌握高效编程技巧。 数据结构与算法-Python语言案例实现十大经典排序算法 一、引言 分享知识的关键在于教会别人方法而不是仅仅提供答案。 二、常见排序方法 1. 选择排序(Selection Sort) 2. 冒泡排序(Bubble Sort) 3. 插入排序(Insertion Sort) 4. 希尔排序(Shell Sort) 5. 归并排序(Merge Sort) 6. 快速排序(Quick Sort) 7. 堆排序(Heap Sort) 8. 计数排序(Counting Sort) 9. 桶排序(Bucket Sort) 10. 基数排序(Radix Sort) 三、算法总结
  • 用JavaScript——插入
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    本文章介绍如何使用JavaScript语言实现经典的插入排序算法,并对其实现原理进行了详细的解析和代码示例展示。 插入排序是一种直观且简单的排序算法,特别适合于小规模数据集的处理。这种算法通过构建有序序列,并在已有的顺序数组中从后向前扫描来找到合适的位置以供新元素插入。 其具体步骤如下: 1. 从第一个元素开始,假设这个元素已经被正确地排好序; 2. 取出下一个待排序的元素,在已经完成排序的部分进行搜索; 3. 如果该部分中的某个已排序的元素大于被取出的新元素,则将此较大值向后移动一位位置以腾出空间给新插入的数值。 4. 重复执行步骤(3),直到找到一个合适的位置可以放置新的数值,即找到比它小的第一个数所在处; 5. 将该新数据项插在已排序部分中正确的位置上。 以下是使用JavaScript实现的基本插入排序算法: ```javascript function insertSort(arr){ for(var i = 1; i < arr.length; i++){ var temp = arr[i]; var j = i - 1; while(j >= 0 && arr[j] > temp){ arr[j + 1] = arr[j]; j--; } arr[j + 1] = temp; } return arr; } ``` 示例使用: ```javascript var array = [1, 45, 37, 5, 48, 15, 37, 26, 29, 2, 46, 4, 17, 50, 52]; console.log(insertSort(array)); ``` 为了提高插入排序的效率,可以使用二分查找来优化搜索步骤。这将减少比较次数。 改进后的算法描述如下: 1. 假设第一个元素已经排好序; 2. 取出下一个元素,并在已有序的部分中通过二分查找定位到它应该被放置的位置; 3. 将新值插入该位置。 以下是使用JavaScript实现的优化版本(即采用二分查找策略)的插入排序: ```javascript function binaryInsertionSort(arr){ for(var i = 1; i < arr.length; i++){ var key = arr[i], left = 0, right = i - 1; while(left <= right){ var middle = parseInt((left + right) / 2); if(key < arr[middle]){ right = middle - 1; }else{ left = middle + 1; } } for(var j = i - 1; j >= left; j--){ arr[j + 1] = arr[j]; } arr[left] = key; } return arr; } ``` 示例使用: ```javascript var array2 = [1, 45, 37, 5, 48, 15, 37, 26, 29, 2, 46, 4, 17, 50, 52]; console.log(binaryInsertionSort(array2)); ``` 对插入排序进行算法分析: - 最佳情况:当输入数组已经按升序排列时,每个新元素都不需要移动任何已排好序的数值。此时的时间复杂度为O(n)。 - 最差状况:如果待排序的数据是降序的话,则每次向有序序列中添加一个数据项都需要将所有先前的值后移一位以腾出空间给新的数字插入进去,导致时间复杂度达到O(n^2)。 - 平均情况:通常情况下,此算法的时间复杂性也是O(n^2)。 尽管在面对大数据量时其效率不及诸如快速排序或归并排序等更高级的算法表现优异,但因其逻辑简单且易于实现,在教授和理解基础排序原理方面仍然具有显著的价值。
  • MATLAB
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    本书《十个经典算法的MATLAB实现》精选了十个经典的计算算法,并详细介绍了它们在MATLAB环境下的具体实现方法与应用技巧。 本段落介绍了十大经典算法:顶点覆盖近似算法、哈密尔顿回路问题的求解方法、画等温线技术、模拟退火的应用实例、生成全排列矩阵的方法、随机数产生的技巧、最大流与最小截的概念及其应用,最短路径和次短路径的计算方式以及利用Prim算法寻找最小生成树。
  • MATLAB
    优质
    本书汇集了众多基于MATLAB的经典算法实例程序,旨在通过具体的应用场景帮助读者深入理解并掌握算法设计与实现。 可以先看一下MATLAB经典算法的程序案例是否需要下载。
  • Java大常用
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    本篇文章详细介绍了使用Java语言实现的十种常用的排序算法,包括它们的工作原理、代码示例以及性能分析。 十大常用的排序算法包括冒泡排序和简单选择排序等多种方法的Java实现。
  • Python通过字JSON字段
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    本篇文章提供了使用Python中的字典和内置函数来对JSON对象内的字段进行排序的方法与实例。读者将学会如何高效地处理和组织JSON数据结构,使代码更具可读性和实用性。 在Python编程语言中处理数据结构时,字典(Dictionary)和JSON对象是常见的数据类型。本段落将深入探讨如何对字典以及JSON字段进行排序,包括内置方法和自定义排序逻辑。 首先理解默认情况下Python字典的行为:在Python 3.7之前,字典是无序的;但从Python 3.7开始,字典保持插入顺序,这被称为有序字典。尽管如此,在需要特定顺序显示或处理数据时仍需进行额外操作。 对于排序字典中的键值对,可以使用`items()`方法获取所有项,并结合列表推导式和内置的`sorted()`函数实现: ```python dic = {c: 3, b: 2, a: 1} sorted_dict = dict(sorted(dic.items())) ``` 这将返回一个新的字典,其中键值对按字母顺序排列。 当需要将字典转换为JSON字符串时,可以使用`json.dumps()`函数。然而,在Python的早期版本中由于字典无序性,直接序列化可能导致不确定的输出字段排序。从Python 3.7开始或在处理老版本代码时,采用`collections.OrderedDict`可确保键值对按添加顺序保存: ```python import collections import json dic = collections.OrderedDict() dic[a] = 1 dic[b] = 2 dic[c] = 3 jsons = json.dumps(dic) ``` 现在,JSON字符串将按照定义的键顺序进行序列化。 对于涉及JSON对象数组(或列表)中的排序问题,例如根据特定字段如`age`对多个对象组成的列表进行排序。在Python中可以使用内置函数`sorted()`配合自定义比较规则实现: ```python arr2 = [ {name: kitty, age: 12}, {name: sonny, age: 9}, {name: jake, age: 13}, {name: fun, age: 24} ] # 对字典列表按年龄升序排序 arr2_sorted_asc = sorted(arr2, key=lambda x: x[age]) # 对字典列表按年龄降序排序 arr2_sorted_desc = sorted(arr2, key=lambda x: x[age], reverse=True) ``` 总结来看,Python提供了多种方法对字典和JSON数据进行有序化处理。对于字典可以利用`sorted()`或`collections.OrderedDict`来实现;而针对包含多个对象的列表,则使用自定义排序函数配合内置的`sorted()`功能更为有效。这些技巧在数据分析与API响应中尤为有用,掌握它们能显著提升代码质量和执行效率。
  • Python聚类
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    本教程深入讲解并实现了几种在Python中应用的经典聚类算法,适合数据科学与机器学习爱好者研究和实践。 包括K-Means算法、二分K-Means算法、谱聚类算法以及高斯混合聚类算法在内的常用聚类算法实现,并附有注释解释代码。
  • Python冒泡代码
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    本文章提供了一个用Python语言编写的冒泡排序算法的具体实现案例和示例代码。通过阅读该文,读者能够了解如何在实践中应用冒泡排序进行数据排序操作。 冒泡排序是一种基础的排序算法,以其简单直观而著称,适用于少量数据的排序。该算法的名字来源于在排序过程中较大的数字逐渐“浮”到数列顶端的过程。 冒泡排序的基本思想是:通过重复遍历要排序的数据序列,并逐一比较相邻元素的位置;如果发现顺序错误,则交换这两个元素。这个过程会一直持续直到没有需要再进行交换为止,即整个数据序列已经完成排序。 具体来说,冒泡排序算法的工作步骤如下: 1. 比较两个相邻的数,若第一个比第二个大(假设是升序排列),则两者位置互换。 2. 对每一对相邻元素执行相同的比较操作,从数组的第一个对到最后一个。此时最大的数字会被放置在序列的最后一端。 3. 重复上述步骤,但每次排除已经排序好的最后一位元素。 4. 每次循环都减少待处理的元素数量,并继续进行以上步骤直到整个数据集完成有序排列。 每当一轮冒泡过程结束后,最大值已经被移动到了正确的位置上。因此,在接下来的过程中不需要再考虑它了。这个过程会一直持续到排序任务完全结束为止。 在Python中实现冒泡排序的具体代码如下: ```python def bubble_sort(nums): for i in range(len(nums) - 1): # 外层循环控制轮数,每一轮确保至少一个元素到达最终位置。 for j in range(len(nums) - i - 1): # 内部循环进行相邻数字的比较与交换操作。 if nums[j] > nums[j + 1]: nums[j], nums[j + 1] = nums[j + 1], nums[j] return nums ``` 这段代码的核心在于通过外层和内层两个嵌套循环来依次实现每一轮排序任务,确保每次迭代后至少有一个数字放置到了它最终的正确位置上。 在分析冒泡排序算法性能时,我们通常关注的是它的计算复杂度。最坏情况下(即输入数据完全逆序),时间复杂度为O(n^2);因为需要执行n-1轮比较操作,并且每一轮都需要进行n次比较和可能的交换动作。最好的情况是当输入的数据已经是有序状态时,此时的时间复杂度为O(n),仅需一次遍历即可完成排序任务。平均情况下,冒泡排序算法同样表现出O(n^2)的时间复杂性。 尽管冒泡排序实现简单且不需要额外存储空间(这是一种原地排序方法),但在处理大量数据时效率较低。因此,在实际应用中通常会采用如快速排序或归并排序等更为高效的算法来代替它。然而,对于理解基本的计算机科学概念和学习各种不同类型的数组操作过程来说,冒泡排序仍然具有重要的参考价值。
  • 用ST语言在CODESYS中冒泡
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    本文介绍如何使用ST语言在CODESYS平台中编写和调试经典的冒泡排序算法,适合工控编程爱好者和技术人员学习。 使用codesys的ST语言实现经典冒泡排序算法,并通过可视化仿真进行验证。codesys版本为V3.5 .14.10,最新版是V3.5 .17.20,可以查看程序,但可能无法编译和仿真。
  • Python选择
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    本篇文章详细讲解了如何使用Python编程语言来实现经典的选择排序算法。通过实际代码示例和步骤解析,帮助读者深入理解该算法的工作原理及其应用场景。适合初学者学习和参考。 选择排序是一种直观简单的排序算法。其工作原理是:首先在未排序的部分找到最小(或最大)的元素,并将其放到已排序序列的起始位置;接着,在剩余未排序部分中继续寻找最小(或最大)元素,放置到已排序序列末尾。重复这个过程直到所有元素都被正确地排列好。 选择排序的一个主要优点在于它减少了数据移动次数:如果某一个元素已经在它的最终位置上,则无需对其进行任何操作。此外,该算法每次交换都会使至少有一个元素到达其正确的终点位置,在对n个元素进行排序时总共最多需要执行n-1次这样的交换动作。在所有完全依靠通过交换来完成的排序方法中,选择排序被认为是非常有效的一种。 以下是用Python实现的选择排序代码示例: ```python def selection_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n): min_idx = i for j in range(i+1, n): if arr[j] < arr[min_idx]: min_idx = j # 交换元素位置 arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i] ``` 这段代码定义了一个名为`selection_sort`的函数,输入参数为一个列表(数组)对象。该函数首先确定未排序部分中最小值的位置,并将它与当前已排序序列的第一个元素交换;然后继续从剩余未处理的部分寻找下一个最小值并进行相应的调整直至整个列表被完全有序排列为止。