十分钟弄懂六种常规的排序算法——python实现

import random

 

插入排序：如果原始数据基本有序 则插入排序的时间复杂度就会很小

希尔排序：

                1：元素多的时候 元素少

                2：元素多的时候 元素基本有序

实现：

#注意点：将增量的每一个元素往自己的组里面去插，而非一个一个组中进行排序
def shellSort(ls):
    mLen = len(ls)
    interval = mLen//2
    while interval > 0:
        #外层循环 表示进行多少次切分
        for i in range(interval, mLen, 1):
            #这里循环里面进行插入排序
            value = ls[i]
            index = i-interval
            while index > -1 and value < ls[index]:
                ls[index+interval] = ls[index]
                index = index - interval
            ls[index + interval] = value
        interval = interval // 2 

问题：

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这个问题进行希尔排序已经退化到插入排序 希尔排序的最坏情况

问题：

这个问题属于进行希尔排序的最好情况

#冒泡排序
def bubbleSort(ls):
    if len(ls) <= 1:
        return ls
    for i in range(len(ls)-1):
        for j in range(0, len(ls)-i-1):
            if ls[j] > ls[j+1]:
                ls[j], ls[j+1] = ls[j+1], ls[j]

    return ls
#选择排序
def selectionSort(ls):
    if len(ls) <= 1:
        return ls
    for i in range(len(ls)):
        myMin = i
        for j in range(i, len(ls)):
            if ls[j] < ls[myMin]:
                myMin = j
        ls[i],ls[myMin] = ls[myMin], ls[i]
    return ls
#插入排序

#解法1
def insertionSort(ls):
    if len(ls) <= 1:
        return ls
    for i in range(1,len(ls)):
        for j in range(i):
            if(ls[i] < ls[j]):
                ls[i+1:j+1] = ls[i:j]
                ls[j] = ls[i] 
    return ls

#解法2

def insertionSort(ls):
    if len(ls) <= 1:
        return
    for i in range(1, len(ls)):
        for j in range(i):
            if ls[i] >= ls[j]:
                pass
            else:
                value = ls[i]
                for k in range(i-j):
                    #往前移
                    ls[i-k] = ls[i-k-1]
                #将这个值赋予过去
                ls[j] = value
 

#归并排序
def MergeList(left, right):
    mList = []
    while left and right:
        if left[0] > right[0]:
            mList.append(right.pop(0))
        else:
            mList.append(left.pop(0))
    while left:
        mList.append(left.pop(0))
    while right:
        mList.append(right.pop(0))
    return mList
    
def MergeSort(ls):
    if len(ls) <= 1:
        return ls
    middle = len(ls)//2
    left, right = ls[:middle], ls[middle:]
    return MergeList(MergeSort(left), MergeSort(right))

#快速排序
def quickSort(ls):
    if len(ls) <= 1:
        return ls
    left = []
    right = []
    for i in ls[1:]:
        if ls[0] > i:
            left.append(i)
        else:
            right.append(i)
    return quickSort(left)+[ls[0]]+quickSort(right)

#计数排序
def countingSort(ls):
    ls1 = [None] * len(ls)
    for i in ls:
        count = 0
        count1 = 0
        for j in range(len(ls)):
            if i > ls[j]:
                count += 1
            elif i == ls[j]:
                count1 += 1
        for k in range(count, count+count1):
            ls1[k] = i
            
    return ls1
#生成位于[0,100)数量为n的随机列表
def randomList(n):
    iList = []
    for i in range(n):
        iList.append(random.randrange(100))
    return iList

if __name__ == "__main__":
    print(bubbleSort(randomList(100)))
    print(selectionSort(randomList(100)))
    print(selectionSort(randomList(100)))
    print(MergeSort(randomList(100)))
    print(quickSort(randomList(100)))
    print(countingSort(randomList(100)))

##时间复杂度度+稳定性