Python算法：八大排序算法以及速度比较

news2024/11/15 23:49:43

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
🐴作者：秋无之地

🐴简介：CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。

🐴欢迎小伙伴们点赞👍🏻、收藏⭐️、留言💬、关注🤝，关注必回关

一、确定目标

这次的目标是：使用Python编写八大排序算法，并且比较一下各种排序算法在真实场景下的运行速度。

二、算法比较

1、直接插入排序

时间复杂度：O(n²)
空间复杂度：O(1)
稳定性：稳定

def insert_sort(array):
    for i in range(len(array)):
        for j in range(i):
            if array[i] < array[j]:
                array.insert(j, array.pop(i))
                break
    return array

2、希尔排序

时间复杂度：O(n)
空间复杂度：O(n√n)
稳定性：不稳定

def shell_sort(array):
    gap = len(array)
    while gap > 1:
        gap = gap // 2
        for i in range(gap, len(array)):
            for j in range(i % gap, i, gap):
                if array[i] < array[j]:
                    array[i], array[j] = array[j], array[i]
    return array

3、简单选择排序

时间复杂度：O(n²)
空间复杂度：O(1)
稳定性：不稳定

def select_sort(array):
    for i in range(len(array)):
        x = i  # min index
        for j in range(i, len(array)):
            if array[j] < array[x]:
                x = j
        array[i], array[x] = array[x], array[i]
    return array

4、堆排序

时间复杂度：O(nlog₂n)
空间复杂度：O(1)
稳定性：不稳定

def heap_sort(array):
    def heap_adjust(parent):
        child = 2 * parent + 1  # left child
        while child < len(heap):
            if child + 1 < len(heap):
                if heap[child + 1] > heap[child]:
                    child += 1  # right child
            if heap[parent] >= heap[child]:
                break
            heap[parent], heap[child] = \
                heap[child], heap[parent]
            parent, child = child, 2 * child + 1

    heap, array = array.copy(), []
    for i in range(len(heap) // 2, -1, -1):
        heap_adjust(i)
    while len(heap) != 0:
        heap[0], heap[-1] = heap[-1], heap[0]
        array.insert(0, heap.pop())
        heap_adjust(0)
    return array

5、冒泡排序

时间复杂度：O(n²)
空间复杂度：O(1)
稳定性：稳定

def bubble_sort(array):
    for i in range(len(array)):
        for j in range(i, len(array)):
            if array[i] > array[j]:
                array[i], array[j] = array[j], array[i]
    return array

6、快速排序

时间复杂度：O(nlog₂n)
空间复杂度：O(nlog₂n)
稳定性：不稳定

def quick_sort(array):
    def recursive(begin, end):
        if begin > end:
            return
        l, r = begin, end
        pivot = array[l]
        while l < r:
            while l < r and array[r] > pivot:
                r -= 1
            while l < r and array[l] <= pivot:
                l += 1
            array[l], array[r] = array[r], array[l]
        array[l], array[begin] = pivot, array[l]
        recursive(begin, l - 1)
        recursive(r + 1, end)

    recursive(0, len(array) - 1)
    return array

7、归并排序

时间复杂度：O(nlog₂n)
空间复杂度：O(1)
稳定性：稳定

def merge_sort(array):
    def merge_arr(arr_l, arr_r):
        array = []
        while len(arr_l) and len(arr_r):
            if arr_l[0] <= arr_r[0]:
                array.append(arr_l.pop(0))
            elif arr_l[0] > arr_r[0]:
                array.append(arr_r.pop(0))
        if len(arr_l) != 0:
            array += arr_l
        elif len(arr_r) != 0:
            array += arr_r
        return array

    def recursive(array):
        if len(array) == 1:
            return array
        mid = len(array) // 2
        arr_l = recursive(array[:mid])
        arr_r = recursive(array[mid:])
        return merge_arr(arr_l, arr_r)

    return recursive(array)

8、基数排序

时间复杂度：O(d(r+n))
空间复杂度：O(rd+n)
稳定性：稳定

def radix_sort(array):
    bucket, digit = [[]], 0
    while len(bucket[0]) != len(array):
        bucket = [[], [], [], [], [], [], [], [], [], []]
        for i in range(len(array)):
            num = (array[i] // 10 ** digit) % 10
            bucket[num].append(array[i])
        array.clear()
        for i in range(len(bucket)):
            array += bucket[i]
        digit += 1
    return array