Python 算法基础篇：冒泡排序和选择排序
- 引言
- 1. 冒泡排序算法概述
- 2. 冒泡排序算法实现
- 实例1：冒泡排序
- 3. 选择排序算法概述
- 4. 选择排序算法实现
- 实例2：选择排序
- 5. 冒泡排序与选择排序的对比
- 总结
引言
冒泡排序和选择排序是两种常用的排序算法，用于将一个无序列表按照特定顺序重新排列。本篇博客将介绍冒泡排序和选择排序的基本原理，并通过实例代码演示它们的应用。
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1. 冒泡排序算法概述
冒泡排序是一种简单的排序算法，它通过比较相邻的元素，并交换它们的位置，从而将较大的元素“冒泡”到列表的末尾。在一次遍历中，冒泡排序会将列表中最大的元素移动到最后一个位置，然后再对剩余的元素进行下一轮遍历。
冒泡排序的主要优点是实现简单易懂，代码量较小。然而，冒泡排序的时间复杂度较高，为 O ( n ^ 2 )，在处理大规模数据时效率较低。
2. 冒泡排序算法实现
实例1：冒泡排序
def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
# 遍历所有数组元素
for i in range(n):
# 标记此次遍历是否有交换发生
swapped = False
# 将最大元素“冒泡”到末尾
for j in range(0, n-i-1):
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
swapped = True
# 如果没有交换发生，表示列表已经有序，可以提前结束
if not swapped:
break
# 测试冒泡排序
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
bubble_sort(arr)
print("冒泡排序结果：", arr)代码解释：上述代码演示了使用冒泡排序对一个列表进行排序的实例。冒泡排序通过嵌套的循环遍历列表，并将相邻的元素进行比较和交换，将最大的元素逐步“冒泡”到列表的末尾。在每次遍历时，如果没有发生交换，则表示列表已经有序，可以提前结束。
3. 选择排序算法概述
选择排序是一种简单的排序算法，它通过遍历列表找到最小的元素，并将它放在列表的开头。然后再从剩余的未排序元素中继续找到最小的元素，放在已排序元素的末尾。选择排序的主要思想是不断选择最小的元素，放在已排序部分的末尾。
选择排序的优点是实现简单，代码量较小。然而，选择排序的时间复杂度也较高，为 O ( n ^ 2 )，效率相对较低。
4. 选择排序算法实现
实例2：选择排序
def selection_sort(arr):
n = len(arr)
# 遍历所有数组元素
for i in range(n-1):
# 假设当前元素为最小值的索引
min_index = i
# 在剩余未排序元素中找到最小值的索引
for j in range(i+1, n):
if arr[j] < arr[min_index]:
min_index = j
# 将最小值交换到已排序部分的末尾
arr[i], arr[min_index] = arr[min_index], arr[i]
# 测试选择排序
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
selection_sort(arr)
print("选择排序结果：", arr)代码解释：上述代码演示了使用选择排序对一个列表进行排序的实例。选择排序通过嵌套的循环遍历列表，找到未排序部分的最小元素，并将它交换到已排序部分的末尾。每次遍历时，都将最小元素交换到合适的位置。
5. 冒泡排序与选择排序的对比
冒泡排序和选择排序是两种简单的排序算法，它们的原理和实现方式略有不同：
- 冒泡排序是通过相邻元素的比较和交换来将最大的元素逐步“冒泡”到末尾，需要多次遍历列表。在最好的情况下（列表已经有序），冒泡排序的时间复杂度为 O ( n )，在最坏的情况下（列表逆序），时间复杂度为 O ( n ^ 2 )。
- 选择排序是通过在未排序部分中找到最小的元素，并将它交换到已排序部分的末尾，需要多次遍历列表。选择排序的时间复杂度始终为 O ( n ^ 2 )，不受列表有序程度的影响。
总结
本篇博客介绍了冒泡排序和选择排序两种简单的排序算法。冒泡排序通过相邻元素的比较和交换将最大元素逐步“冒泡”到末尾，而选择排序通过找到最小元素并放在已排序部分的末尾来排序列表。
冒泡排序和选择排序虽然实现简单，但时间复杂度较高，在处理大规模数据时效率相对较低。在实际应用中，更推荐使用更高效的排序算法，如快速排序和归并排序。
