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使用python實現希爾、計數、基數排序

希爾排序

希爾排序是一個叫希爾的數學家提出的一種優化版本的插入排序。

  1. 首先取一個整數d1=n//2,將元素分為d1個組,每組相鄰元素之間的距離為d1,在各組內進行直接插入排序。
  2. 取第二個整數d2=d1//2,重複上述分組排序過程,直到di=1,即所有元素在同一組內進行直接插入排序。
  3. 希爾排序是使整體資料越來越接近有序;最後一趟排序使得所有資料有序。

實現

# 希爾排序
def shell_sort(li):
    n = len(li)
    gap = n // 2
    while gap > 0:
        for i in range(gap, n):
            temp = li[i]
            j = i - gap
            while j >= 0 and li[j] > temp:
                li[j + gap] = li[j]
                j -= gap
            li[j + gap] = temp

        gap //= 2

演算法分析

  • 時間複雜度:O(n1.3)
  • 最好時間複雜度:O(n)
  • 最壞時間複雜度:O(n2)
  • 空間複雜度:O(1)
  • 穩定性:不穩定

計數排序

計數排序是一種非比較性質的排序演算法,元素從未排序狀態變為已排序狀態的過程,是由額外空間的輔助和元素本身的值決定的。 計數排序過程中不存在元素之間的比較和交換操作,根據元素本身的值,將每個元素出現的次數記錄到輔助空間後,通過對輔助空間內資料的計算,即可確定每一個元素最終的位置。
  1. 根據待排序集合中最大元素和最小元素的差值範圍,申請額外空間;
  2. 遍歷待排序集合,將每一個元素出現的次數記錄到元素值對應的額外空間內;
  3. 對額外空間內資料進行計算,得出每一個元素的正確位置;
  4. 將待排序集合每一個元素移動到計算得出的正確位置上。

實現

def count_sort(li, max_num=100):
    count = [0 for _ in range(max_num + 1)]

    for val in li:
        count[val] += 1
    li.clear()
    # 表示i這個數出現了v次
    for i, v in enumerate(count):
        for _ in range(v):
            li.append(i)

演算法分析

假定原始數列的規模是N

最大值和最小值的差是M

計數排序的時間複雜度是O(N+M)

如果不考慮結果陣列,只考慮中間陣列大小的話,空間複雜度是O(M)

基數排序

基數排序(英語:Radix sort)是一種非比較型整數排序演算法,其原理是將整數按位數切割成不同的數字,然後按每個位數分別比較。

由於整數也可以表達字串(比如名字或日期)和特定格式的浮點數,所以基數排序也不是隻能使用於整數。

多關鍵字排序:現在有一個員工,要求按照薪資排序,年齡相同的員工按照按照年齡排序。

先按照年齡進行排序,再按照薪資進行穩定的排序。

對32,13,94,52,17,54,93進行排序,是否可以看作多關鍵字排序?

實現

# 基數排序
def radix_sort(li):
    max_num = max(li)
    i = 0
    while (10 ** i <= max_num):
        buckets = [[] for _ in range(10)]
        for val in li:
            # i=0 個位 i=1 十位 i=2 百位 ..
            digit = val // (10**i) % 10
            buckets[digit].append(val)
        li.clear()
        for bucket in buckets:
            for val in bucket:
                li.append(val)
        i += 1

演算法分析

  • 時間複雜度:O(kn)
  • 最好時間複雜度:O(kn)
  • 最壞時間複雜度:O(kn)
  • 空間複雜度:O(n+k)
  • 穩定性:穩定

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