python实现排序算法

本文实例讲述了python简单实现基数排序算法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: from random import randint def main(): A = [randint(1, 99999999) for _ in xrange(9999)] for k in xrange(8): S = [ [] for _ in xrange(10)] for j in A: S[j / (10 ** k) % 10].append(j) A = [a for b in S for a

前段时间为准备百度面试恶补的东西,虽然最后还是被刷了,还是把那几天的"战利品"放点上来,算法一直是自己比较薄弱的地方,以后还要更加努力啊. 下面用Python实现了几个常用的排序,如快速排序,选择排序,以及二路并归排序等等. 复制代码 代码如下: #encoding=utf-8import randomfrom copy import copy def directInsertSort(seq): """ 直接插入排序 """

本文实例总结了python选择排序算法.分享给大家供大家参考.具体如下: 代码1: def ssort(V): #V is the list to be sorted j = 0 #j is the "current" ordered position, starting with the first one in the list while j != len(V): #this is the replacing that ends when it reaches the end o

Python实现八大排序算法,具体内容如下 1.插入排序 描述 插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2).是稳定的排序方法.插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才有插入的位置),而第二部分就只包含这一个元素(即待插入元素).在第一部分排序完成后,再将这个最后元素插入到已排好序的第一部分中. 代码实现 def inser

本文实例讲述了python实现希尔排序算法的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: def shellSort(items): inc = len(items) / 2 while inc: for i in xrange(len(items)): j = i temp = items[i] while j >= inc and items[j-inc] > temp: items[j] = items[j - inc] j -= inc items[j] = temp inc = inc/2

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]

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

理论不多说: 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python import sys def merge(array, q, p, r): left_array = array[q:p+1] right_array = array[p+1:r+1] left_array_num = len(left_array) right_array_num = len(right_array) i, j , k= [0, 0, q] while i < left_array_num and j <

复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python import sys def left_child(node): return node * 2 + 1 def right_child(node): return node * 2 + 2 def parent(node): if (node % 2): return (i - 1) / 2 else: return (i - 2) / 2 def max_heapify(array, i, heap_size): l = left_c