Python es un poderoso lenguaje de programación que proporciona varios métodos de clasificación para ordenar datos. En este artículo, presentaremos al menos 7 métodos de clasificación diferentes con ejemplos de código detallados.
1. Clasificación de burbujas:
La clasificación de burbujas es un algoritmo de clasificación simple que ordena comparando elementos adyacentes e intercambiando sus posiciones. Recorre la lista en iteración hasta que no se producen cambios.
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n-1):
for j in range(0, n-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
2. Orden de selección:
La clasificación por selección es un algoritmo de clasificación simple que ordena buscando el elemento más pequeño en una lista y colocándolo al final de la parte ordenada.
def selection_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n):
min_idx = i
for j in range(i+1, n):
if arr[j] < arr[min_idx]:
min_idx = j
arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
return arr
3. Ordenación por inserción:
La clasificación por inserción es un algoritmo de clasificación simple que ordena insertando cada elemento en su lugar apropiado en la parte ordenada.
def insertion_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(1, n):
key = arr[i]
j = i-1
while j >= 0 and arr[j] > key:
arr[j+1] = arr[j]
j -= 1
arr[j+1] = key
return arr
4. Clasificación rápida (Clasificación rápida):
Quicksort es un algoritmo de clasificación eficiente que utiliza un método de divide y vencerás para dividir una lista en sublistas más pequeñas y luego ordena las sublistas de forma recursiva.
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr)//2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
5. Combinar orden (Fusionar orden):
Merge sort es un algoritmo de clasificación eficiente que utiliza un método de divide y vencerás para dividir una lista en sublistas más pequeñas, luego ordena las sublistas de forma recursiva y finalmente las fusiona en una única lista ordenada.
def merge_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
mid = len(arr) // 2
left = arr[:mid]
right = arr[mid:]
left = merge_sort(left)
right = merge_sort(right)
return merge(left, right)
def merge(left, right):
result = []
i = j = 0
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] < right[j]:
result.append(left[i])
i += 1
else:
result.append(right[j])
j += 1
result.extend(left[i:])
result.extend(right[j:])
return result
6. Ordenación de montón (Clasificación de montón):
La clasificación de montón es un algoritmo de clasificación eficiente que utiliza una estructura de datos de montón binario para ordenar.
def heapify(arr, n, i):
largest = i
l = 2 * i + 1
r = 2 * i + 2
if l < n and arr[i] < arr[l]:
largest = l
if r < n and arr[largest] < arr[r]:
largest = r
if largest != i:
arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i]
heapify(arr, n, largest)
def heap_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n//2 - 1, -1, -1):
heapify(arr, n, i)
for i in range(n-1, 0, -1):
arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i]
heapify(arr, i, 0)
return arr
7. Ordenación por base (Clasificación por base):
La clasificación Radix es un algoritmo de clasificación no comparativo que clasifica elementos según el número de bits.
def counting_sort(arr, exp):
n = len(arr)
output = [0] * n
count = [0] * 10
for i in range(n):
index = arr[i] // exp
count[index % 10] += 1
for i in range(1, 10):
count[i] += count[i-1]
i = n - 1
while i >= 0:
index = arr[i] // exp
output[count[index % 10] - 1] = arr[i]
count[index % 10] -= 1
i -= 1
for i in range(n):
arr[i] = output[i]
def radix_sort(arr):
max_val = max(arr)
exp = 1
while max_val // exp > 0:
counting_sort(arr, exp)
exp *= 10
return arr
7. Ordenación por base (Clasificación por base):
La clasificación Radix es un algoritmo de clasificación no comparativo que clasifica elementos según el número de bits.
def counting_sort(arr, exp):
n = len(arr)
output = [0] * n
count = [0] * 10
for i in range(n):
index = arr[i] // exp
count[index % 10] += 1
for i in range(1, 10):
count[i] += count[i-1]
i = n - 1
while i >= 0:
index = arr[i] // exp
output[count[index % 10] - 1] = arr[i]
count[index % 10] -= 1
i -= 1
for i in range(n):
arr[i] = output[i]
def radix_sort(arr):
max_val = max(arr)
exp = 1
while max_val // exp > 0:
counting_sort(arr, exp)
exp *= 10
return arr
Aquí hay ejemplos de código detallados para 7 métodos de clasificación diferentes. Según los diferentes conjuntos de datos y requisitos de rendimiento, elegir un algoritmo de clasificación adecuado puede mejorar la eficiencia y el rendimiento del código.
Lo anterior es el contenido detallado de cómo ordena Python.