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手撕代码之七大常用排序算法 | 附完整代码

编程日记 2025-01-08 02:40:00

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0.导语

本节为手撕代码系列之第一弹，主要来手撕排序算法，主要包括以下几大排序算法：

直接插入排序
冒泡排序
选择排序
快速排序
希尔排序
堆排序
归并排序

1.直接插入排序

【算法思想】

每一步将一个待排序的记录，插入到前面已经排好序的有序序列中去，直到插完所有元素为止。

【代码实现】

# 直接插入排序
def insert_sort(arr):
    length = len(arr)
    for i in range(length):
        k = i
        for j in range(k,0,-1):
            if arr[j]<arr[j-1]:
                t = arr[j]
                arr[j]=arr[j-1]
                arr[j-1]=t
arr = [4,3,0,-1]
insert_sort(arr)
print(arr)

2.冒泡排序

【算法思想】

对相邻的元素进行两两比较，顺序相反则进行交换，这样，每一趟会将最小或最大的元素“浮”到顶端，最终达到完全有序。

【代码实现】

# 冒泡排序
def bubbleSort(arr):
    length = len(arr)
    for i in range(length-1):
        flag = True
        for j in range(length-i-1):
            if arr[j]>arr[j+1]:
                t = arr[j]
                arr[j]=arr[j+1]
                arr[j+1]=t
                flag = False
        if flag:
            break
arr = [6,-2,0,9]
bubbleSort(arr)
print(arr)

【算法思想】

每一趟从待排序的数据元素中选择最小（或最大）的一个元素作为首元素，直到所有元素排完为止，简单选择排序是不稳定排序。

【代码实现】

def selectSort(arr):
    length = len(arr)
    for i in range(length-1):
        min = i
        for j in range(i+1,length):
            if arr[min]>arr[j]:
                min=j
        if min!=i:
            t = arr[i]
            arr[i]=arr[min]
            arr[min]=t
arr = [6,-2,0,9]
selectSort(arr)
print(arr)

4.快速排序

【算法思想】

快速排序思想----分治法。

先从数列中取出一个数作为基准数。
分区过程，将比这个数大的数全放到它的右边，小于或等于它的数全放到它的左边。
再对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数。

每次划分得到，枢椎的左边比它小，右边比它大。

【代码实现】

def quickSort(arr,left,right):
    # 递归终止条件
    if left>right:
        return
    pivot = arr[left]
    i = left
    j = right
    while i<j:
        while i<j and arr[j]>=pivot:
            j-=1
        while i<j and arr[i]<=pivot:
            i+=1
        if i<j:
            t = arr[i]
            arr[i] = arr[j]
            arr[j] = t
    # 放入枢椎
    arr[left] = arr[i]
    arr[i]=pivot
    # 递归调用左区域
    quickSort(arr,left,i-1)
    # 递归调用右区域
    quickSort(arr,i+1,right)

arr = [6,-2,0,9]
quickSort(arr,0,len(arr)-1)
print(arr)

5.希尔排序

【算法思想】

该算法也被称为：缩小增量排序。

希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。

【代码实现】

# 希尔排序
def shellSort(arr):
    length =  len(arr)
    # 设置初始增量
    gap = length//2
    while gap>0:
        # 从第gap个元素，逐个对其所在组进行直接插入排序
        for i in range(gap,length):
            j = i
            while j-gap>=0 and arr[j]<arr[j-gap]:
                t = arr[j]
                arr[j] = arr[j-gap]
                arr[j-gap] = t
                j-=gap
        gap//=2
arr = [6,-2,0,9]
shellSort(arr)
print(arr)

6.堆排序

【算法思想】

堆是具有以下性质的完全二叉树：每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆；或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆。

基本思路：

　　a.将无需序列构建成一个堆，根据升序降序需求选择大顶堆或小顶堆;

　　b.将堆顶元素与末尾元素交换，将最大元素"沉"到数组末端;(升序方法)

　　c.重新调整结构，使其满足堆定义，然后继续交换堆顶元素与当前末尾元素，反复执行调整+交换步骤，直到整个序列有序。

【代码实现】

class HeapSort:
    def heapSort(self, nums):
        length = len(nums)
        # 从后往前遍历，交换堆顶与最后叶子节点，并依次调整堆，重复操作
        for j in range(length-1,0,-1):
            # 获取堆顶元素(获取同时，调整堆)
            firstNum = self.adjustHeap(nums,j+1)
            # 交换最后一个叶子节点与堆顶元素
            temp = nums[j]
            nums[j] = firstNum
            nums[0] = temp
        return nums
    # 调整堆(最大堆)，每次返回最大堆顶元素
    def adjustHeap(self,nums,length):
        # 最后一个非叶节点
        i = length//2 -1
        # 从最后一个非叶节点开始调整，构成最大堆
        while i>=0:
            temp = nums[i]
            k = 2*i+1
            while k<length:
                if k+1<length and nums[k]<nums[k+1]:
                    k+=1
                if nums[k]>temp:
                    nums[i]=nums[k]
                    i=k
                else:
                    break
                k=2*k+1
            nums[i] = temp
            i-=1
        return nums[0]
s = HeapSort()
nums = [8,9,7,10]
t = s.heapSort(nums)
print(t)

7.归并排序

【算法思想】

归并排序是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起，即分而治之)。

【代码实现】

def mergeSort(nums):
    if len(nums)<=1:
        return nums
    mid = len(nums)//2
    left = mergeSort(nums[:mid])
    right = mergeSort(nums[mid:])
    return merge(left,right)
def merge(left,right):
    result = []
    i,j = 0,0
    while i<len(left) and j<len(right):
        if left[i]<=right[j]:
            result.append(left[i])
            i+=1
        else:
            result.append(right[j])
            j+=1
    if i<len(left):
        result+=left[i:]
    if j<len(right):
        result+=right[j:]
    return result
nums = [5,3,0,6,1,4]
t = mergeSort(nums)
print(t)

（本文为 AI大本营转载文章，转载请联系原作者）

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