经典排序及总结(python实现)
目录
1.排序的基本概念和分类
所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。
排序的稳定性：
经过某种排序后，如果两个记录序号同等，且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变，则称所使用的排序方法是稳定的，反之是不稳定的。
内排序和外排序
内排序：排序过程中，待排序的所有记录全部放在内存中
外排序：排序过程中，使用到了外部存储。
通常讨论的都是内排序。
影响内排序算法性能的三个因素：
- 时间复杂度：即时间性能，高效率的排序算法应该是具有尽可能少的关键字比较次数和记录的移动次数
- 空间复杂度：主要是执行算法所需要的辅助空间，越少越好。
- 算法复杂性。主要是指代码的复杂性。
根据排序过程中借助的主要操作，可把内排序分为：
- 插入排序
- 交换排序
- 选择排序
- 归并排序
按照算法复杂度可分为两类：
- 简单算法：包括冒泡排序、简单选择排序和直接插入排序
- 改进算法：包括希尔排序、堆排序、归并排序和快速排序
以下的七种排序算法只是所有排序算法中最经典的几种，不代表全部。
2.冒泡排序 BubbleSort
介绍：
冒泡排序的原理非常简单，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。
步骤：
- 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
- 对第0个到第n-1个数据做同样的工作。这时，最大的数就“浮”到了数组最后的位置上。
- 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
- 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。
python实现
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
# 遍历所有数组元素
for i in range(n):
for j in range(0, n - i - 1):
if arr[j] > arr[j + 1]: #如果前者比后者大
arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j] #则交换两者
return print(arr)
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
bubble_sort(arr)3.选择排序 SelectionSort
介绍：
选择排序无疑是最简单直观的排序。它的工作原理如下。
步骤：
- 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。
- 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。
python实现
def select_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
min = i # 最小元素下标标记
for j in range(i + 1, n):
if arr[j] < arr[min]:
min = j # 找到最小值的下标
arr[min], arr[i] = arr[i], arr[min] # 交换两者
return print(arr)
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
select_sort(arr)4.插入排序 InsertionSort
介绍：
插入排序的工作原理是，对于每个未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
步骤：
- 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序
- 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描
- 如果被扫描的元素（已排序）大于新元素，将该元素后移一位
- 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
- 将新元素插入到该位置后
- 重复步骤2~5
排序演示：
python实现
def inset_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(1,n):
if arr[i] < arr[i-1]:
temp = arr[i]
index = i # 待插入的下标
for j in range(i-1,-1,-1): # 从i-1 循环到 0 包括0
if arr[j] > temp:
arr[j+1] = arr[j]
index = j # 记录待插入的下标
else:
break
arr[index] = temp
return print(arr)
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
inset_sort(arr)5.希尔排序 ShellSort
介绍：
希尔排序，也称递减增量排序算法，实质是分组插入排序。由 Donald Shell 于1959年提出。希尔排序是非稳定排序算法。
希尔排序的基本思想是：将数组列在一个表中并对列分别进行插入排序，重复这过程，不过每次用更长的列（步长更长了，列数更少了）来进行。最后整个表就只有一列了。将数组转换至表是为了更好地理解这算法，算法本身还是使用数组进行排序。
例如，假设有这样一组数[ 13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10 ]，如果我们以步长为5开始进行排序，我们可以通过将这列表放在有5列的表中来更好地描述算法，这样他们就应该看起来是这样：
13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10
然后我们对每列进行排序：
10 14 73 25 23 13 27 94 33 39 25 59 94 65 82 45
将上述四行数字，依序接在一起时我们得到：[ 10 14 73 25 23 13 27 94 33 39 25 59 94 65 82 45 ]。这时10已经移至正确位置了，然后再以3为步长进行排序：
10 14 73 25 23 13 27 94 33 39 25 59 94 65 82 45
排序之后变为：
10 14 13 25 23 33 27 25 59 39 65 73 45 94 82 94
最后以1步长进行排序（此时就是简单的插入排序了）。
python实现
def shell_sort(ary):
n = len(ary)
gap = round(n/2) #初始步长 , 用round四舍五入取整
while gap > 0 :
for i in range(gap,n): #每一列进行插入排序 , 从gap 到 n-1
temp = ary[i]
j = i
while ( j >= gap and ary[j-gap] > temp ): #插入排序
ary[j] = ary[j-gap]
j = j - gap
ary[j] = temp
gap = round(gap/2) #重新设置步长
return print(ary)
ary = [13, 14, 94, 33, 82, 25, 59, 94, 65, 23, 45, 27, 73, 25, 39, 10]
shell_sort(ary)6.归并排序 MergeSort
介绍：
归并排序是采用分治法的一个非常典型的应用。归并排序的思想就是先递归分解数组，再合并数组。
先考虑合并两个有序数组，基本思路是比较两个数组的最前面的数，谁小就先取谁，取了后相应的指针就往后移一位。然后再比较，直至一个数组为空，最后把另一个数组的剩余部分复制过来即可。
再考虑递归分解，基本思路是将数组分解成left和right，如果这两个数组内部数据是有序的，那么就可以用上面合并数组的方法将这两个数组合并排序。如何让这两个数组内部是有序的？可以再二分，直至分解出的小组只含有一个元素时为止，此时认为该小组内部已有序。然后合并排序相邻二个小组即可。
排序演示：
python实现
def merge_sort(ary):
if len(ary) <= 1:
return ary
num = int(len(ary) / 2) # 二分分解
left = merge_sort(ary[:num])
right = merge_sort(ary[num:])
return merge(left, right) # 合并数组
def merge(left, right):
'''合并操作，
将两个有序数组left[]和right[]合并成一个大的有序数组
'''
l, r = 0, 0 # left与right数组的下标指针
result = []
while l < len(left) and r < len(right):
if left[l] < right[r]:
result.append(left[l])
l += 1
else:
result.append(right[r])
r += 1
result += left[l:]
result += right[r:]
return result
ary = [13, 14, 94, 33, 82, 25, 59, 94, 65, 23, 45, 27, 73, 25, 39, 10]
merge_sort(ary)7.快速排序 QuickSort
介绍：
快速排序通常明显比同为Ο(n log n)的其他算法更快，因此常被采用，而且快排采用了分治法的思想，所以在很多笔试面试中能经常看到快排的影子。可见掌握快排的重要性。
步骤：
- 从数列中挑出一个元素作为基准数。
- 分区过程，将比基准数大的放到右边，小于或等于它的数都放到左边。
- 再对左右区间递归执行第二步，直至各区间只有一个数。
排序演示：
python实现
def quick_sort(ary):
return qsort(ary, 0, len(ary) - 1)
def qsort(ary, left, right):
# 快排函数，ary为待排序数组，left为待排序的左边界，right为右边界
if left >= right: return ary
key = ary[left] # 取最左边的为基准数
lp = left # 左指针
rp = right # 右指针
while lp < rp:
while ary[rp] >= key and lp < rp:
rp -= 1
while ary[lp] <= key and lp < rp:
lp += 1
ary[lp], ary[rp] = ary[rp], ary[lp]
ary[left], ary[lp] = ary[lp], ary[left]
qsort(ary, left, lp - 1)
qsort(ary, rp + 1, right)
return ary
ary = [13, 14, 94, 33, 82, 25, 59, 94, 65, 23, 45, 27, 73, 25, 39, 10]
quick_sort(ary)8.堆排序 HeapSort
介绍：
堆排序在 top K 问题中使用比较频繁。堆排序是采用二叉堆的数据结构来实现的，虽然实质上还是一维数组。二叉堆是一个近似完全二叉树 。
二叉堆具有以下性质：
- 父节点的键值总是大于或等于（小于或等于）任何一个子节点的键值。
- 每个节点的左右子树都是一个二叉堆（都是最大堆或最小堆）。
步骤：
- 构造最大堆（Build_Max_Heap）：若数组下标范围为0~n，考虑到单独一个元素是大根堆，则从下标
n/2开始的元素均为大根堆。于是只要从n/2-1开始，向前依次构造大根堆，这样就能保证，构造到某个节点时，它的左右子树都已经是大根堆。 - 堆排序（HeapSort）：由于堆是用数组模拟的。得到一个大根堆后，数组内部并不是有序的。因此需要将堆化数组有序化。思想是移除根节点，并做最大堆调整的递归运算。第一次将
heap[0]与heap[n-1]交换，再对heap[0...n-2]做最大堆调整。第二次将heap[0]与heap[n-2]交换，再对heap[0...n-3]做最大堆调整。重复该操作直至heap[0]和heap[1]交换。由于每次都是将最大的数并入到后面的有序区间，故操作完后整个数组就是有序的了。 - 最大堆调整（Max_Heapify）：该方法是提供给上述两个过程调用的。目的是将堆的末端子节点作调整，使得子节点永远小于父节点 。
排序演示：
python实现
def heap_sort(ary):
n = len(ary)
first = int(n / 2 - 1) # 最后一个非叶子节点
for start in range(first, -1, -1): # 构造大根堆
max_heapify(ary, start, n - 1)
for end in range(n - 1, 0, -1): # 堆排，将大根堆转换成有序数组
ary[end], ary[0] = ary[0], ary[end]
max_heapify(ary, 0, end - 1)
return print(ary)
# 最大堆调整：将堆的末端子节点作调整，使得子节点永远小于父节点
# start为当前需要调整最大堆的位置，end为调整边界
def max_heapify(ary, start, end):
root = start
while True:
child = root * 2 + 1 # 调整节点的子节点
if child > end: break
if child + 1 <= end and ary[child] < ary[child + 1]:
child = child + 1 # 取较大的子节点
if ary[root] < ary[child]: # 较大的子节点成为父节点
ary[root], ary[child] = ary[child], ary[root] # 交换
root = child
else:
break
ary = [13, 14, 94, 33, 82, 25, 59, 94, 65, 23, 45, 27, 73, 25, 39, 10]
heap_sort(ary)七种排序算法性能对比
下面为七种经典排序算法指标对比情况：
- 如果待排序列基本有序，请直接使用简单的算法，不要使用复杂的改进算法。
- 归并排序和快速排序虽然性能高，但是需要更多的辅助空间。其实就是用空间换时间。
- 待排序列的元素个数越少，就越适合用简单的排序方法；元素个数越多就越适合用改进的排序算法。
- 简单选择排序虽然在时间性能上不好，但它在空间利用上性能很高。特别适合，那些数据量不大，每条数据的信息量又比较多的一类元素的排序。