52、排序和冒泡法
2019-05-19 本文已影响12人
BeautifulSoulpy
成长是每个人一辈子的事情,它无关乎年纪。无论何时,停滞成长,才是最可怕的衰老!
回忆一下上回学习的知识:
1.几种变量(可变、不可变)类型:
元组是一个不可变列表,元素修改本质上用的内存地址,只要内存地址不变就没有问题,但内存地址是引用类型,房间里放的是什么那就是什么(不可以改变);追求本质的时候再加深理解;
2.不是所有的函数都有返回值,不返回默认None
print语句——唯一任务,打印,不返回东西=返回None,默认返回None
a=print('b') #print函数打印值, 返回(out) None
3. API(方法、操作)
4. 特别注意namedtuple
名字和标识符是两码事,不可混淆_Point(名字)与Point(变量);(为了明白这样理解)
排序
常见的四种方法:(*****)
面试中出现最多,问的最多的是 排序问题;
业务中更多写的是嵌套形式,逻辑应该是没有缝隙的;
1 可以自己写排序方法;
写成列表会更漂亮一点;
2. 使用Max/min函数;
nums=[]
for i in range(3):
nums.append(int(input('{}:'.format(i))))
while True:
cur=min(nums)
print(cur)
nums.remove(cur)
if len(nums)==1:
print(nums[0])
break
总结
1.效率高不高看方法;
2.for 循环相当于计数器;
3.移除最小值,虽然效率不高,但也是一种思路
3. 使用list.sort() ; # sort有自己的排序算法;
# 使用sort
nums=[]
out=None
for i in range(3):
nums.append(int(input('{}:'.format(i))))
nums.sort()
print(nums)
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0:6
1:9
2:5
[5, 6, 9]
4.冒泡法
经典的4-5个排序算法,(考查的概率非常高*****)
凡是排序,结果一定是升序或降序;
1.冒泡法(三种基本算法之一,也是最简单的一种);虽然效率不高,但是呢它是其他算法的基础;
冒泡法1
lst=[1,9,8,5,6,7,4,3,2]
n=len(lst)
count_swap=0 #
count=0
for j in range(n):
for i in range(n-1-j):
count+=1 #比较了36次
if lst[i]>lst[i+1]:
lst[i+1],lst[i]=lst[i],lst[i+1]
count_swap+=1 # 交换了25次;
print(lst,count_swap,count)
冒泡法2 ——优化实现避免不必要的比较(顺向)加个标记flag;
#只要是排序,完全反向的数据,优化没有效果,只能优化到这一步了;
---------------------------------------------------
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 25 36
lst=[1,9,8,5,6,7,4,3,2]
n=len(lst)
count_swap=0 #
count=0
for j in range(n):
for i in range(n-1-j):
count+=1 #比较了36次
if lst[i]>lst[i+1]:
lst[i+1],lst[i]=lst[i],lst[i+1]
flag=True
count_swap+=1 # 交换了25次;
if not flag:
break
print(lst,count_swap,count)
---------------------------------------------------
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 25 36
冒泡法2.2——使用封装与结构来交互数据;
#要求使用封装和解构来交互数据;
lst=[1,9,8,5,6,7,4,3,2]
n=len(lst)
for j in range(n):
for i in range(n-1-j):
if lst[i]>lst[i+1]:
#lst[i+1],lst[i]=lst[i],lst[i+1]
lst[i+1],lst[i]=lst[i:i+2] # 使用封装和解构 交互数据;
print(lst)
--------------------------------------
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
冒泡法总结:
1.冒泡冒泡法需要数据一轮轮比较;
2.设定一个标记判断比较是否有数据交换发生,如果没有发生交换,可以结束排序,如果发生交换,继续下一轮排序;
3.最差的排序情况是,初始顺序与目标顺序完全相反,遍历次数1,...,n-1之和n(n-1)/2
4.最好的排序情况是,初始顺序与目标顺序完全相同,遍历次数n-1
5. 时间复杂度O(n2)
6.封装与结构用于交互数据;
小结:
1. 时间复杂度计算:只看最高次方,其他都忽略不计;
三层循环 时间复杂度:O(n3) 效率低下;
n(n-i-1)=n**2-ni-n
2. 空间复杂度O(1) #只用了一个变量交换,其他的都是就地交换,两两交换;
3. 算法优化: O(n*2)-O(n)-O(1)