python选择排序算法实例总结

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 of the list
   for i in range(j, len(V)):
   #here it replaces the minor value that it finds with j position
     if V[i] < V[j]:
     #but it does it for every value minor than position j
       V[j],V[i] = V[i],V[j]
   j = j+1
   #and here's the addiction that limits the verification to only the next values
 return V

代码2：

def selection_sort(list):
  l=list[:]
  # create a copy of the list
  sorted=[]
  # this new list will hold the results
  while len(l):
  # while there are elements to sort...
    lowest=l[0]
    # create a variable to identify lowest
    for x in l:
    # and check every item in the list...
      if x<lowest:
      # to see if it might be lower.
        lowest=x
    sorted.append(lowest)
    # add the lowest one to the new list
    l.remove(lowest)
    # and delete it from the old one
  return sorted

代码3

a=input("Enter the length of the list :")
# too ask the user length of the list
l=[]
# take a emty list
for g in range (a):
# for append the values from user
  b=input("Enter the element :")
  # to ask the user to give list values
  l.append(b)
  # to append a values in a empty list l
print "The given eliments list is",l
for i in range (len(l)):
# to repeat the loop take length of l
  index=i
  # to store the values i in string index
  num=l[i]
  # to take first value in list and store in num
  for j in range(i+1,len(l)):
  # to find out the small value in a list read all values
    if num>l[j]:
    # to compare two values which store in num and list
      index=j
      # to store the small value of the loop j in index
      num=l[j]
      # to store small charecter are value in num
  tem=l[i]
  # to swap the list take the temparary list stor list vlaues
  l[i]=l[index]
  # to take first value as another
  l[index]=tem
print "After the swping the list by selection sort is",l

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

赞 (0)

相关推荐

  • Python实现选择排序

    选择排序: 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的 排序算法 .它的工作原理如下.首先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,然后,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. 选择排序的主要优点与数据移动有关.如果某个元素位于正确的最终位置上,则它不会被移动.选择排序每次交换一对元素,它们当中至少有一个将被移到其最终位置上,因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换.在所有的完全依靠交换去

  • Python实现冒泡，插入，选择排序简单实例

    本文所述的Python实现冒泡,插入,选择排序简单实例比较适合Python初学者从基础开始学习数据结构和算法,示例简单易懂,具体代码如下: # -*- coding: cp936 -*- #python插入排序 def insertSort(a): for i in range(len(a)-1): #print a,i for j in range(i+1,len(a)): if a[i]>a[j]: temp = a[i] a[i] = a[j] a[j] = temp return a #

  • 图文讲解选择排序算法的原理及在Python中的实现

    图文讲解选择排序算法的原理及在Python中的实现

    基本思想:从未排序的序列中找到一个最小的元素,放到第一位,再从剩余未排序的序列中找到最小的元素,放到第二位,依此类推,直到所有元素都已排序完毕.假设序列元素总共n+1个,则我们需要找n轮,就可以使该序列排好序.在每轮中,我们可以这样做:用未排序序列的第一个元素和后续的元素依次相比较,如果后续元素小,则后续元素和第一个元素交换位置放到,这样一轮后,排在第一位的一定是最小的.这样进行n轮,就可排序. 原理图 图1: 图2: 初始数据不敏感,不管初始的数据有没有排好序,都需要经历N2/2次比较,这对于

  • Python选择排序、冒泡排序、合并排序代码实例

    前两天刚装了python 3.1.1, 禁不住技痒写点code. 1.选择排序 复制代码 代码如下: >>> def SelSort(L):     length=len(L)     for i in range(length-1):         minIdx=i         minVal=L[i]         j=i+1         while j<length:             if minVal>L[j]:                 mi

  • 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选择排序算法实例总结

    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

  • JavaScript实现的选择排序算法实例分析

    JavaScript实现的选择排序算法实例分析

    本文实例讲述了JavaScript实现的选择排序算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 简单选择排序是人们最熟悉的比较方式,其算法思想为:从数组的开头开始,将第一个元素和其他元素进行比较.检查完所有元素后,最小的元素会被放到数组的第一个位置,然后算法会从第二个位置继续.这个过程会一直进行,当进行到数组的倒数第二个位置时,所有的数据便完成了排序. 代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-

  • C++选择排序算法实例详解

    本文实例为大家分享了C++选择排序算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 基本思想 每一趟从无序区中选出最小的元素,顺序放在有序区的最后,直到全部元素排序完毕. 由于选择排序每一趟总是从无序区中选出全局最小(或最大)的元素,所以适用于从大量元速度中选择一部分排序元素.例如,从10000个元素中选出最小的前10位元素. 直接选择排序 1.排序思路 从第i趟开始,从当前无序区arr[i-n-1]中选出最小元素arr[k],将它与有序区的最后一个元素,也就是无序区的第一个元素交换.每趟排序后,有序区

  • PHP简单选择排序算法实例

    简单的选择排序算法:通过n-i次关键字间的比较,从n-i+1个记录中选出关键字最小的记录,并和第i(1<=i<=n)个记录交换 复制代码 代码如下: <?php     class Sort{         /**          * 简单的选择排序          *          * @param unknown_type $arr          */         public function selectSort(&$arr) {            

  • C++选择排序算法实例

    选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法,它的工作原理如下.首先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,然后,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. 选择排序的主要优点与数据移动有关.如果某个元素位于正确的最终位置上,则它不会被移动.选择排序每次交换一对元素,它们当中至少有一个将被移到其最终位置上,因此对n个元素的表进行排序总共进行至多n-1次交换.在所有的完全依靠交换去移动元素的排序方法中,选择排序属于非常

  • Python实现的选择排序算法原理与用法实例分析

    Python实现的选择排序算法原理与用法实例分析

    本文实例讲述了Python实现的选择排序算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完. 比如在一个长度为N的无序数组中,在第一趟遍历N个数据,找出其中最小的数值与第一个元素交换,第二趟遍历剩下的N-1个数据,找出其中最小的数值与第二个元素交换......第N-1趟遍历剩下的2个数据,找出其中最小的数值与第N-1个元素

  • Python实现的选择排序算法示例

    Python实现的选择排序算法示例

    本文实例讲述了Python实现的选择排序算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完. 选择排序每次只记录最大数的索引值. 类似于冒泡排序, 也是要比较n-1次, 区别是冒泡排序每次都交换, 选择排序只在最后比较完后才进行交换 示例代码: #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 de

  • python八大排序算法速度实例对比

    这篇文章并不是介绍排序算法原理的,纯粹是想比较一下各种排序算法在真实场景下的运行速度. 算法由 Python 实现,可能会和其他语言有些区别,仅当参考就好. 测试的数据是自动生成的,以数组形式保存到文件中,保证数据源的一致性. 排序算法 直接插入排序 时间复杂度:O(n²) 空间复杂度:O(1) 稳定性:稳定 def insert_sort(array): for i in range(len(array)): for j in range(i): if array[i] < array[j]:

  • Python实现的插入排序，冒泡排序，快速排序，选择排序算法示例

    本文实例讲述了Python实现的插入排序,冒泡排序,快速排序,选择排序算法.分享给大家供大家参考,具体如下: #!/usr/bin/python # coding:utf-8 #直接插入排序 def insert_sort(list): for i in range(len(list)): Key = list [i] #待插入元素 j = i - 1 while(Key < list[j] and j >= 0): list[j+1] = list[j] #后移元素 list[j] = Ke

随机推荐