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| def bubble_sort(l):
"""冒泡排序:
哈哈, 这个算法真的是满满的回忆, 记得以前大二开算法课接触的最早的几个算法.
那时是用 C 写的, 熟练的直接默写出来了.
当时还没有 `l[i], l[j] = l[j], l[i]` 这种写法, 需要用 tmp 来交换两个数字, 也是可以不用 tmp 哦 :p
"""
for i in range(len(l)):
for j in range(i+1, len(l)):
if l[j] < l[i]:
l[i], l[j] = l[j], l[i]
return l
def insert_sort(l):
"""插入排序:
从左到右遍历数组, 将每个元素插入它左边的那个 (已排好序) 数组里
"""
for i, v in enumerate(list(l)):
j = i - 1
while j >= 0 and l[j] > v:
l[j+1] = l[j]
j -= 1
l[j+1] = v
return l
def selection_sort(l):
"""选择排序:
和插入排序不同的是, 它是在遍历数组时, 将元素和它右边数组里的最小值进行交换.
"""
for i in range(len(l)):
min = i
for j, v in enumerate(l[i+1:], start=i+1):
if v <= l[min]: min = j
l[i], l[min] = l[min], l[i]
return l
def merge_sort(l):
"""归并排序:
去 google picture 搜一下 merge sort 的图, 你就明白这个算法了.
"""
def merge(a, b):
l = []
while a and b:
l.append(a.pop(0)) if a[0] <= b[0] else l.append(b.pop(0))
return l + a + b
if len(l) >= 2:
return merge(merge_sort(l[::2]), merge_sort(l[1::2]))
else:
return l
def quick_sort(l):
"""快速排序:
step 1. 随机选择一个数作为基准, 将输入的数组分为两半
step 2. 对两个子数组, 继续用 step 1 的方法进行处理,
直到到达递归结束的条件: 输入数组长度小于等于 1.
"""
if len(l) <= 1:
return l
else:
base = l[0]
left = [i for i in l[1:] if i <= base]
right = [i for i in l[1:] if i > base]
return quick_sort(left) + [base] + quick_sort(right)
def heap_sort(l):
"""堆排序:
这段代码是摘自 Python heapq 的官方文档.
先把所有元素 push(O(log n)) 到 heap 里, 生成一个 min-heap.
"""
from heapq import heappush, heappop
h = []
for value in l:
heappush(h, value)
return [heappop(h) for _ in range(len(h))]
if __name__ == '__main__':
a = [5, 2, 4, 6, 1, 3]
print("Built-in sort: {} --> {}".format(a, sorted(a)))
print("Bubble sort: {} --> {}".format(a, bubble_sort(list(a))))
print("Insert sort: {} --> {}".format(a, insert_sort(list(a))))
print("Selection sort: {} --> {}".format(a, selection_sort(list(a))))
print("Merge sort: {} --> {}".format(a, merge_sort(list(a))))
print("Heap sort: {} --> {}".format(a, heap_sort(list(a))))
print("Quick sort: {} --> {}".format(a, quick_sort(list(a))))
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