目录

一、Python 二分查找

二、Python 线性查找

三、Python 插入排序

四、Python 快速排序

五、Python 选择排序

 六、Python 冒泡排序

七、Python 归并排序

 

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一、Python 二分查找

（一）二分搜索是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。

（二）搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

 实例 : 递归

 执行以上代码输出结果为：

元素在数组中的索引为 3

二、Python 线性查找

（一）线性查找指按一定的顺序检查数组中每一个元素，直到找到所要寻找的特定值为止。

 

 执行以上代码输出结果为：

元素在数组中的索引为 3

三、Python 插入排序

（一）插入排序（英语：Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法。

（二）它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。

 

 执行以上代码输出结果为：

排序后的数组:
5
6
11
12
13

四、Python 快速排序

（一）快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为较小和较大的2个子序列，然后递归地排序两个子序列。

（二）步骤为：

• 挑选基准值：从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot）;
• 分割：重新排序数列，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准后面（与基准值相等的数可以到任何一边）。在这个分割结束之后，对基准值的排序就已经完成;
• 递归排序子序列：递归地将小于基准值元素的子序列和大于基准值元素的子序列排序。

 （三）递归到最底部的判断条件是数列的大小是零或一，此时该数列显然已经有序。

（四）选取基准值有数种具体方法，此选取方法对排序的时间性能有决定性影响。

实例：

 执行以上代码输出结果为：

排序后的数组:
1
5
7
8
9
10

五、Python 选择排序

（一）选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。

（二）它的工作原理如下。

首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。

 执行以上代码输出结果为：

排序后的数组：
11
12
22
25
64

 六、Python 冒泡排序

（一）冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。

（二）它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端。

 执行以上代码输出结果为：

排序后的数组:
11
12
22
25
34
64
90

七、Python 归并排序

（一）归并排序（英语：Merge sort，或mergesort），是创建在归并操作上的一种有效的排序算法。

（二）该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

（三）分治法:

• 分割：递归地把当前序列平均分割成两半。
• 集成：在保持元素顺序的同时将上一步得到的子序列集成到一起（归并）。

 

 

 执行以上代码输出结果为：

给定的数组
12
11
13
5
6
7


排序后的数组
5
6
7
11
12
13