Python实现桶排序与快速排序算法结合应用示例

本文实例讲述了Python实现桶排序与快速排序算法结合应用的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

#-*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
from QuickSort import QuickSort
def BucketSort(a, n):
  barrel = {}
  for i in xrange(0,n):
    barrel.setdefault(i, [])
  min = np.min(a)
  max = np.max(a)
  for x in a:
    for i in xrange(0,n-1):
      if x >= min +i* (max - min)/n and x < min +(i +1) * (max - min)/n:
        barrel[i].append(x)
      elif i == n-2 and x >= min +(i +1) * (max - min)/n:
        barrel[i+1].append(x)
  k = 0
  for i in xrange(0,n):
    if len(barrel[i]) != 0:
      arr = np.array(barrel[i])
      QuickSort(arr, 0, len(barrel[i]) -1)
      for x in arr:
        a[k] = x
        k += 1
if __name__ == '__main__':
  a = np.random.randint(0, 100, size = 10)
  print "Before sorting..."
  print "---------------------------------------------------------------"
  print a
  print "---------------------------------------------------------------"
  BucketSort(a, 10)
  print "After sorting..."
  print "---------------------------------------------------------------"
  print a
  print "---------------------------------------------------------------"

快速排序QuickSort：

#-*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
def Partition(a, i, j):
  x = a[i]                      #将数组的第一个元素作为初始基准位置
  p = i                        #同时记录下该元素的位置
  while i < j:
    while i < j and a[j] >= x:
      j -= 1
    while i < j and a[i] <= x:
      i += 1
    if i != j:
      a[i], a[j] = a[j], a[i]         #交换a[i]与a[j]
  a[p], a[i] = a[i], a[p]           #将a[p]与a[i]进行交换
  p = i                       #得到分隔位置
  return p
def QuickSort(a, i, j):
  if i < j:
    p = Partition(a, i, j)
    QuickSort(a, i, p-1)
    QuickSort (a, p+1, j)
if __name__ == '__main__':
  a = np.random.randint(0, 100, size = 100)
  print "Before sorting..."
  print "---------------------------------------------------------------"
  print a
  print "---------------------------------------------------------------"
  QuickSort(a, 0, a.size - 1)
  print "After sorting..."
  print "---------------------------------------------------------------"
  print a
  print "---------------------------------------------------------------"

程序运行结果：

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

赞 (0)

相关推荐

  • Python实现快速排序算法及去重的快速排序的简单示例

    快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高,因此经常被采用. 该方法的基本思想是: 1．先从数列中取出一个数作为基准数. 2．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. 3．再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数. 现在通过一个实例来说明快排. 比如有一个数组: 6 2 4 5 3 第一步:选取一个基准数,不要被这个名词吓到了,你可以把它看作是一个比较大小的数,因为排序就是比较大小, 比如我选取最后一个数3为基准数,依次把数组的数和

  • python 算法 排序实现快速排序

    QUICKSORT(A, p, r)是快速排序的子程序,调用划分程序对数组进行划分,然后递归地调用QUICKSORT(A, p, r),以完成快速排序的过程.快速排序的最差时间复杂度为O(n2),平时时间复杂度为O(nlgn).最差时间复杂度的情况为数组基本有序的时候,平均时间复杂度为数组的数值分布较为平均的时候.在平时情况下快速排序跟堆排序的时间复杂度都为O(nlgn),但是快速排序的常数项较小,所以要优于堆排序. PARTITION(A, p, r) 复制代码 代码如下: x ← A[r]

  • Python快速排序算法实例分析

    本文实例讲述了Python快速排序算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 快速排序的时间复杂度是O(NlogN) 算法描述: ① 先从序列中取出一个数作为基准数 ② 分区过程, 将比这个数大的数全部放到它的右边, 小于或等于它的数全部放到它的左边 ③ 再对左右区间重复第二步, 直到各区间只有一个数 假设对 6, 1, 2, 7, 9, 3, 4, 5, 10, 8 进行排序, 首先在这个序列中随便找一个基准数(用来参照), 比如选择 6 为基准数, 接下来把所有比基准数大的数放在6的右边, 比6

  • python冒泡排序算法的实现代码

    1.算法描述:(1)共循环 n-1 次(2)每次循环中,如果 前面的数大于后面的数,就交换(3)设置一个标签,如果上次没有交换,就说明这个是已经好了的. 2.python冒泡排序代码 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- def bubble(l):    flag = True    for i in range(len(l)-1, 0, -1):        if flag:             flag = False

  • Python实现快速排序和插入排序算法及自定义排序的示例

    一.快速排序 快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进.由C. A. R. Hoare在1962年提出.它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列. 快速排序,递归实现 def quick_sort(num_list): """ 快速排序 """ if num_li

  • python实现的各种排序算法代码

    复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*-# 测试各种排序算法# link:www.jb51.net# date:2013/2/2 #选择排序def select_sort(sort_array):    for i, elem in enumerate(sort_array):        for j, elem in enumerate(sort_array[i:]):            if sort_array[i] > sort_array[j + i]

  • 快速排序的算法思想及Python版快速排序的实现示例

    快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序.它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod). 1.分治法的基本思想 分治法的基本思想是:将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题.递归地解这些子问题,然后将这些子问题的解组合为原问题的解. 2.快速排序的基本思想 设当前待排序的无序区为R[low..high],利用分治法可将快速排序的基本思想描述为: (1)分解: 在R[low..high]中任选一个记录作为基准(

  • python选择排序算法的实现代码

    1.算法:对于一组关键字{K1,K2,-,Kn}, 首先从K1,K2,-,Kn中选择最小值,假如它是 Kz,则将Kz与 K1对换:然后从K2,K3,- ,Kn中选择最小值 Kz,再将Kz与K2对换.如此进行选择和调换n-2趟,第(n-1)趟,从Kn-1.Kn中选择最小值 Kz将Kz与Kn-1对换,最后剩下的就是该序列中的最大值,一个由小到大的有序序列就这样形成. 2.python 选择排序代码: 复制代码 代码如下: def selection_sort(list2):    for i in

  • python 实现插入排序算法

    复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python def insert_sort(array): for i in range(1, len(array)): key = array[i] j = i - 1 while j >= 0 and key < array[j]: array[j + 1] = array[j] j-=1 array[j + 1] = key if __name__ == "__main__": array = [2, 4, 32, 64,

  • Python实现的数据结构与算法之快速排序详解

    Python实现的数据结构与算法之快速排序详解

    本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之快速排序.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.概述 快速排序(quick sort)是一种分治排序算法.该算法首先 选取 一个划分元素(partition element,有时又称为pivot):接着重排列表将其 划分 为三个部分:left(小于划分元素pivot的部分).划分元素pivot.right(大于划分元素pivot的部分),此时,划分元素pivot已经在列表的最终位置上:然后分别对left和right两个部分进行 递归排序. 其中

  • Python实现的快速排序算法详解

    本文实例讲述了Python实现的快速排序算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 快速排序基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列. 如序列[6,8,1,4,3,9],选择6作为基准数.从右向左扫描,寻找比基准数小的数字为3,交换6和3的位置,[3,8,1,4,6,9],接着从左向右扫描,寻找比基准数大的数字为8,交换6和8的位置

随机推荐