python 求结构体中第二个元素的值 python结构体排序

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IT剑客行 2023-12-14 07:17:17

文章标签 python 求结构体中第二个元素的值数组复杂度快速排序 文章分类 Python 后端开发

1.方法介绍

一.Bubble Sort（冒泡排序）
过程：
1. 从0位置开始，比较相邻两个数的大小，如果后面的数小于前面，则交换位置。
2. 遍历一遍下来，最后一个数为整个数组中的最大值。
3. 把最后一个数排除，继续比较剩下的数组。
4. 总共比较次数为N*N，时间复杂度为O（n²）。

def bubble_sort(blist):
    count = len(blist)
    for i in range(0, count):
        for j in range(i + 1, count):
            if blist[i] > blist[j]:
                blist[i], blist[j] = blist[j], blist[i]
    return blist


blist = bubble_sort([4, 5, 6, 7, 3, 2, 6, 9, 8])
print(blist)

二. Selection Sort （选择排序）

过程：

遍历一遍，找到整个数组中最小的数，与位置0的数交换位置。
从1位置开始，继续遍历，找到最小的数，与1位置交换。以此类推。

同冒泡排序，复杂度为O（n²）。

def select_sort(slist):
    for i in range(len(slist) - 1):
        x = i
        for j in range(i, len(slist)):
            if slist[j] < slist[x]:
                x = j
        slist[i], slist[x] = slist[x], slist[i]
    return slist
 
slist = select_sort([4,5,6,7,3,2,6,9,8])
print slist

三. Insertion Sort（插入排序）
过程：

1.从1位置开始，比较与前面数的大小，如果小于前面的数，则交换位置，直到不再小于停止。
2.接着从2位置开始，重复这个过程。直到最后位置为止。
3.时间复杂度取决于数组的排序情况，当数组基本有序时候，复杂度很低，接近O（n）。当数组完全无序时，每个数都要经过多次移动，复杂度趋近于O（n²）。

def insert_sort(ilist):
    for i in range(len(ilist)):
        for j in range(i):
            if ilist[i] < ilist[j]:
                ilist.insert(j, ilist.pop(i))
                break
    return ilist
 
ilist = insert_sort([4,5,6,7,3,2,6,9,8])
print ilist

四.Shell Sort（希尔排序）
过程：
1. 过程类似于插入排序，算是插入排序的一种优化。
2. 首先，需要确定一个步长k，根据步长，把数组分为N/k部分，每一部分单独排序。
3. 把步长缩短，继续排序，直到步长为1。
4. 通过步长，减少了数组需要移动的次数，从而降低了复杂度。
5. 所以复杂度的高低完全取决于步长的好坏，是一种特别不稳定的算法，也是一种实现简单分析困难的算法。

五. Quick Sort（快速排序）
需要重点掌握：

快速排序是一种很重要也很常用的排序，也有一些很重要的应用，比如说BFPRT算法，荷兰国旗问题。
快速排序如果每次都选到最大值，或者最小值，就会产生最坏的情况，使复杂度达到O（n²）级别。但是可以通过随机选择partition值，从数学期望上避免这种情况的发生。所以可以默认其复杂度为O（N * lg N）。
一般默认快速排序是非稳定的。
过程：

1.随机选出一个partition值，把大于partition值的放在它右边，小于它的放在它左边。
2.从partition值的左右两边分割，调用自己，开始递归。
3.这里有一点优化，因为partition值在数组中可能不止一个，因此返回一个长度为2的数组，代表partition的左右边界，从边界两端进行递归，更加快速。

def quick_sort(qlist):
    if qlist == []:
        return []
    else:
        qfirst = qlist[0]
        qless = quick_sort([l for l in qlist[1:] if l < qfirst])
        qmore = quick_sort([m for m in qlist[1:] if m >= qfirst])
        return qless + [qfirst] + qmore
 
qlist = quick_sort([4,5,6,7,3,2,6,9,8])
print （qlist）

六.Merge Sort（归并排序）

需要重点掌握：

归并排序的优势很明显，它是稳定排序。同时相对于快排，它占用较多的空间。
递归的思想很重要，分治法的应用也很广泛，把大问题分解成小问题一步步解决。
递归过程要掌握，递归过程一定要有一个终止条件。
压栈的过程，空间的占用要理解。
默认空间复杂度 O（n）。
过程：

1.把数组分成两部分，分别比较大小，最后合并。
2.递归调用自己。

7. Heap Sort（堆排序）
重点：

堆排序是一种复杂度很稳定的算法，没有最差或者最好，稳定的 n * lg N。
堆排序可以拓展到优先队列的实现，在贪心算法中经常用到。
过程：

可以按照顺序来建立完全二叉树

首先用数组构造一个大根堆。
把大根堆队顶和最后位置的元素交换位置，最后一个元素脱离大根堆，即数组长度减一。
队顶下沉，再次构造大根堆，重复这个过程，直至完全排序。

8. Radix Sort / Count Sort（基数排序 / 计数排序）
桶排序（Bucket Sort）属于非比较排序，因此适用范围很窄，但是在特定问题上可以把时间复杂度做到 O（n）。
桶排序只是一个概念，一种非比较排序的思想。基数排序和计数排序都算桶排序的一种落地（实现）。
计数排序（Count Sort）
适用范围:

计数排序适用于明确范围的数字排序
过程:

找的数组最大值max，new出来max+1个桶。
遍历整个数组，把数组里的数全部扔到对应的桶里。
从第一个桶开始遍历所有桶，把遍历的值填充到原来的数组中。
其他：

计算排序其实可以优化，但这个瓶颈会一直存在。即必须为一定范围内的数组集合。

基数排序（Radix Sort）
过程：

首先需要理解一点：当个位排好顺序时，再对十位开始排序时，个位的相对位置不变。
什么叫相对位置？比如对23，26，58，93进行排序，个位排好后是23，93，26，58。
这时再对十位进行排序，23，26的相对位置是不会变的，排序结束为23，26，58，93。
这个思维过程有点像动态规划，把问题分为n个小步骤，每个下一步都会用到上一步的结果。

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