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一、常用的一些算法

程序员文章站 2024-02-21 15:10:10
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最近重新学习一下数据结构与算法,同时也学习一下python,就用python来实现一些常见的算法。工欲善其事,必先利其器,先用python实现一些数据生成与数据校验的方法。

#生成随机数组
def buildArr( num, min_value, max_value):
    return_arr = []
    for i in range(0, num):
        return_arr.append(random.randint(min_value, max_value))
    return return_arr

#判断两个数组是否元素完全一致
def isArrSame( first_arr, second_arr):
    if len(first_arr) == 0 and len(second_arr) == 0:
        return True
    if len(first_arr) != len(second_arr):
        return False
    buf_arr = first_arr.copy()
    for i in second_arr:
        try:
            buf_arr.remove(i)
        except Exception:
            return False
    if len(buf_arr) == 0:
        return True

    return False

#判断两个数组元素是否顺序一致
def isArrAllSame(first_arr, second_arr):
    if len(first_arr) != len(second_arr):
        return False

    for i in range(len(first_arr)):
        if first_arr[i] != second_arr[i]:
            return False
    return True

以下是几个常用的算法实现 

#冒泡排序
def BubbleSort( sortArr ):
    for index in range(len(sortArr)):
        isOrder = True
        for j in range(len(sortArr) - index -1):
            if sortArr[j] > sortArr[j+1]:
                sortArr[j], sortArr[j+1] = sortArr[j+1], sortArr[j]
                isOrder = False
        if isOrder:
            break

#快速排序
def QuickSort( sortArr, min_index, max_index):
    if min_index >= max_index:
        return
    if len(sortArr) < 1:
        return
    buf_value = sortArr[min_index]
    left = min_index
    right = max_index-1
    while left < right:
        while left < right and sortArr[right] > buf_value:
            right -= 1

        while left < right and sortArr[left] <= buf_value:
            left += 1

        if left < right:
            sortArr[left], sortArr[right] = sortArr[right], sortArr[left]

    sortArr[min_index], sortArr[left] = sortArr[left], sortArr[min_index]

    QuickSort(sortArr, min_index, left)
    QuickSort(sortArr, left + 1, max_index)

#用快排思想找出第N大的数
def QuicSortN(sortArr, min_index, max_index, n):
    if min_index >= max_index:
        return sortArr[min_index]

    if len(sortArr) < 1:
        return -1

    buf_value = sortArr[min_index]
    left = min_index
    right = max_index - 1
    while left < right:
        while left < right and sortArr[right] > buf_value:
            right -= 1

        while left < right and sortArr[left] <= buf_value:
            left += 1

        if left < right:
            sortArr[left], sortArr[right] = sortArr[right], sortArr[left]

    sortArr[min_index], sortArr[left] = sortArr[left], sortArr[min_index]

    if left == n:
        return sortArr[left]
    elif left > n:
        return QuicSortN(sortArr, min_index, left, n)
    else:
        return QuicSortN(sortArr, left + 1, max_index, n)

#插入排序
def InsortSort( sortArr: []):
    for i in range(1, len(sortArr)):
        curData = sortArr[i]
        index = i -1
        while index >= 0:
            if sortArr[index] > curData:
                sortArr[index+1] = sortArr[index]
                index -= 1
            else:
                break
        sortArr[index+1] = curData

#归并排序
def MergeSort( sortArr: []):
    if len(sortArr) <= 1:
        return
    mid = len(sortArr) // 2
    left_arr = sortArr[:mid]
    right_arr = sortArr[mid:]
    MergeSort(left_arr)
    MergeSort(right_arr)

    left_index = 0
    right_index = 0
    index = 0
    while left_index < len(left_arr):
        if right_index >= len(right_arr):
            sortArr[index] = left_arr[left_index]
            left_index += 1
            index += 1
        while right_index < len(right_arr):
            if left_index >= len(left_arr):
                sortArr[index] = right_arr[right_index]
                right_index += 1
                index += 1
            elif left_arr[left_index] < right_arr[right_index]:
                sortArr[index] = left_arr[left_index]
                left_index += 1
                index += 1
            else:
                sortArr[index] = right_arr[right_index]
                right_index += 1
                index += 1

#选择排序
def SelectSort( sortArr: []):
    for i in range(len(sortArr)):
        curData = sortArr[i]
        index = i
        for j in range(i+1, len(sortArr)):
            if sortArr[j] < curData:
                index = j
                curData = sortArr[j]

        sortArr[i], sortArr[index] = sortArr[index], sortArr[i]

以下是算法的使用以及性能分析

if __name__ == "__main__":
    listArr = []
    data_len = 1000
    for i in range(data_len):
        listArr.append(random.randint(0, data_len))

    quic_sort_arr = listArr.copy()
    bubble_sort_arr = listArr.copy()
    insert_sort_arr = listArr.copy()
    quic_sort_n_arr = listArr.copy()
    select_sort_arr = listArr.copy()
    merge_sort_arr = listArr.copy()

    print(QuicSortN(quic_sort_n_arr, 0, data_len, 0))

    curTime = time.time()
    QuickSort(quic_sort_arr, 0, data_len)
    print("quick sort : ", time.time() - curTime)

    curTime = time.time()
    BubbleSort(bubble_sort_arr)
    print("bubble sort : ", time.time() - curTime)

    curTime = time.time()
    InsortSort(insert_sort_arr)
    print("insert sort : ", time.time() - curTime)

    curTime = time.time()
    SelectSort(select_sort_arr)
    print("select sort : ", time.time() - curTime)

    curTime = time.time()
    MergeSort(merge_sort_arr)
    print("merge sort : ", time.time() - curTime)

结果如下: 

一、常用的一些算法

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