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這篇文章主要介紹了python中的常見算法，具有一定借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲。下面讓小編帶著大家一起了解一下。
定義：算法（Algorithm）是指解題方案的準(zhǔn)確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表著用系統(tǒng)的方法描述解決問題的策略機(jī)制。也就是說，能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入，在有限時(shí)間內(nèi)獲得所要求的輸出。如果一個(gè)算法有缺陷，或不適合于某個(gè)問題，執(zhí)行這個(gè)算法將不會(huì)解決這個(gè)問題。不同的算法可能用不同的時(shí)間、空間或效率來完成同樣的任務(wù)。一個(gè)算法的優(yōu)劣可以用空間復(fù)雜度與時(shí)間復(fù)雜度來衡量。
python中的常見算法
冒泡排序
效率：O(n2)
原理：
比較相鄰的元素，如果第一個(gè)比第二個(gè)大，就交換他們兩個(gè)；
對每一對相鄰元素做同樣的工作，從開始第一對到結(jié)尾的最后一對。做完以后，最后的元素會(huì)是大的數(shù)，這里可以理解為走了一趟；
針對所有的元素重復(fù)以上的步驟，除了最后一個(gè)；
持續(xù)每次對越來越少的元素重復(fù)上面的步驟，直到?jīng)]有任何一對數(shù)字需要比較，最后數(shù)列就是從大到小一次排列；
重慶分公司
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def bubble_sort(data):
"""
冒泡排序
:param data:
:return:
"""
for i in range(len(data)-1): # 趟數(shù)
for j in range(len(data)-i-1): # 遍歷數(shù)據(jù)，依次交換
if data[j]>data[j+1]: # 當(dāng)較大數(shù)在前面
data[j],data[j+1]=data[j+1],data[j] #交換兩個(gè)數(shù)的位置
if __name__=='__main__':
import random
data_list=list(range(30))
random.shuffle(data_list)
print("pre:",data_list)
bubble_sort(data_list)
print("after:",data_list)
#結(jié)果：
#pre: [22, 11, 19, 16, 12, 18, 20, 28, 27, 4, 21, 10, 9, 7, 1, 6, 5, 29, 8, 0, 17, 26, 13, 14, 15, 24, 25, 23, 3, 2]
#after: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]選擇排序
效率：O(n2)
原理：
每一次從待排序的列表中選出一個(gè)元素，并將其與其他數(shù)依次比較，若列表中的某個(gè)數(shù)比選中的數(shù)小，則交換位置，把所有數(shù)比較完畢，則會(huì)選出最小的數(shù)，將其放在最左邊（這一過程稱為一趟）；
重復(fù)以上步驟，直到全部待排序的數(shù)據(jù)元素排完；
demo：
def select_sort(data):
"""
選擇排序
:param data: 待排序的數(shù)據(jù)列表
:return:
"""
for i in range(len(data)-1): #趟數(shù)
min_index=i # 記錄i趟開始最小的數(shù)的索引，我們從最左邊開始
for j in range(i+1,len(data)): # 每一次趟需要循環(huán)的次數(shù)
if data[j] < data[min_index]: # 當(dāng)數(shù)列中的某一個(gè)數(shù)比開始的數(shù)要小時(shí)候，更新最小值索引位置
min_index=j
data[i],data[min_index]=data[min_index],data[i] # 一趟走完，交換最小值的位置，第一趟最小
if __name__=='__main__':
import random
data_list=list(range(30))
random.shuffle(data_list) # 打亂列表數(shù)據(jù)
print("pre:",data_list)
select_sort(data_list)
print("after:",data_list)
#結(jié)果：
#pre: [20, 11, 22, 0, 18, 21, 14, 19, 7, 23, 27, 29, 24, 4, 17, 15, 5, 10, 26, 13, 25, 1, 8, 16, 3, 9, 2, 28, 12, 6]
#after: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]插入排序
效率：O(n2)
原理：
以從小到大排序?yàn)槔?，元?為第一個(gè)元素，插入排序是從元素1開始，盡可能插到前面。
插入時(shí)分插入位置和試探位置，元素i的初始插入位置為i，試探位置為i-1，在插入元素i時(shí)，依次與i-1,i-2······元素比較，如果被試探位置的元素比插入元素大，那么被試探元素后移一位，元素i插入位置前移1位，直到被試探元素小于插入元素或者插入元素位于第一位。
重復(fù)上述步驟，最后完成排序
demo：
def insert_sort(data):
"""
插入排序
:param data: 待排序的數(shù)據(jù)列表
:return:
"""
for i in range(1, len(data)): # 無序區(qū)域數(shù)據(jù)
tmp = data[i] # 第i次插入的基準(zhǔn)數(shù)
for j in range(i, -1, -1):
if tmp < data[j - 1]: # j為當(dāng)前位置，試探j(luò)-1位置
data[j] = data[j - 1] # 移動(dòng)當(dāng)前位置
else: # 位置確定為j
break
data[j] = tmp # 將當(dāng)前位置數(shù)還原
if __name__=='__main__':
import random
data_list=list(range(30))
random.shuffle(data_list) # 打亂列表數(shù)據(jù)
print("pre:",data_list)
insert_sort(data_list)
print("after:",data_list)
#結(jié)果：
#pre: [7, 17, 10, 16, 23, 24, 13, 11, 2, 5, 15, 29, 27, 18, 4, 19, 1, 9, 3, 21, 0, 14, 12, 25, 22, 28, 20, 6, 26, 8]
#after: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]堆排序
堆定義：本質(zhì)是一個(gè)完全二叉樹，如果根節(jié)點(diǎn)的值是所有節(jié)點(diǎn)的最小值稱為小根堆，如果根節(jié)點(diǎn)的值是所有節(jié)點(diǎn)的大值，稱為大根堆。
效率：O(nlogn)
原理：
將待排序數(shù)據(jù)列表建立成堆結(jié)構(gòu)(建立堆)；
通過上浮(shift_up)或下沉(shift_down)等操作得到堆頂元素為大元素（已大根堆為例）；
去掉堆頂元素，將最后的一個(gè)元素放到堆頂，重新調(diào)整堆，再次使得堆頂元素為大元素（相比第一次為第二大元素）；
重復(fù)3操作，直到堆為空，最后完成排序；
歸并排序
效率：O(nlogn)
空間復(fù)雜度：O(n)
原理：
申請空間，使其大小為兩個(gè)已經(jīng)排序序列之和，該空間用來存放合并后的序列；
設(shè)定兩個(gè)指針，最初位置分別為兩個(gè)已經(jīng)排序序列的起始位置；
比較兩個(gè)指針?biāo)赶虻脑?，選擇相對小的元素放入到合并空間，并移動(dòng)指針到下一位置；
重復(fù)步驟3直到某一指針達(dá)到序列尾；
將另一序列剩下的所有元素直接復(fù)制到合并序列尾。
感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享python中的常見算法內(nèi)容對大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道，遇到問題就找創(chuàng)新互聯(lián)，詳細(xì)的解決方法等著你來學(xué)習(xí)!
