Python排序算法有哪些

随机值

这一次的测试数据与上一次的不同，上一次确实是太规律了，所以这一次采用随机值：

from random import randint

data = [randint(6, 20000) for i in range(30000)]
data.insert(500, 5)
data.insert(700, 7)
data.insert(900, 9)

并且还在生成的随机值列表中不同位置插入 3 个值，有了不规律的随机值，接下来就可以开始测试了。

冒泡排序

def bubble(data):
    for i in range(len(data)-1):    # 排序次数
        for s in range(len(data)-i-1):  # s为列表下标
            if data[s] > data[s+1]:
                data[s], data[s+1] = data[s+1], data[s]
    return data


start_time = datetime.now()
res = bubble(data)

print(datetime.now() - start_time)
print(len(res), res[:5], res[700:705], res[10000:10005])

得到的输出结果为：

0:01:20.273247
30003 [5, 6, 7, 7, 7] [492, 492, 492, 493, 495] [6665, 6665, 6666, 6668, 6668]

80 秒！冒泡排序的测试结果证明，随机元素的列表排序比规律元素的列表排序费时更久。

选择排序（两层 for）

def selections(nums):
    for i in range(len(nums)):
        min_index = min(nums)  # 最小值
        for j in range(len(nums) - i):
            if nums[min_index] < nums[j]:
                min_index = j
        nums[min_index], nums[len(nums) - i - 1] = nums[len(nums) - i - 1], nums[min_index]
    return nums


start_time = datetime.now()
res = selections(data)

print(datetime.now() - start_time)
print(len(res), res[:5], res[700:705], res[10000:10005])

得到的结果为：

0:01:07.171114
30003 [6, 6, 7, 7, 8] [444, 445, 445, 446, 447] [6652, 6654, 6654, 6654, 6654]

本次耗时 67 秒，而之前使用规律的值排序时耗时约 47 秒。选择排序（两层 for）的测试结果同样证明了随机元素的列表排序比规律元素的列表排序费时更久。

选择排序（min max）

start_time = datetime.now()
res = []
for i in range(0, len(data)):
    aps = min(data)
    data.remove(aps)
    res.append(aps)
print(datetime.now() - start_time)
print(len(res), res[:5], res[700:705], res[10000:10005])

运行后得到的输出结果为：

0:00:10.102158
30003 [5, 6, 6, 7, 7] [443, 443, 443, 444, 444] [6645, 6646, 6649, 6650, 6650]

这一次耗时 10 秒，甚至比之前规律元素排序耗费的 14 秒更省时间。

插入排序

def direct_insert(nums):
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    for i in range(1, len(nums)):
        temp = nums[i]  # temp变量指向尚未排好序元素（从第二个开始）
        j = i-1  # j指向前一个元素的下标
        while j >= 0 and temp < nums[j]:
            # temp与前一个元素比较，若temp较小则前一元素后移，j自减，继续比较
            nums[j+1] = nums[j]
            j = j-1
            nums[j+1] = temp  # temp所指向元素的最终位置
    return nums


start_time = datetime.now()
res = direct_insert(data)
print(datetime.now() - start_time)
print(len(res), res[:5], res[700:705], res[10000:10005])

运行后得到的输出结果为：

0:00:57.681174
30003 [5, 6, 6, 7, 7] [455, 456, 459, 459, 460] [6647, 6649, 6649, 6649, 6649]

这一次插入排序的速度再不是快的离谱了，在猜想范围之内。

迷雾散去

相比上一次使用非常规律的 [ i for i in range(3000)]，这一次使用 randint 生成的列表肯定是非常不规律的：

print(data[:20])

打印列表前 20 的元素，得到结果为：

[13698, 19871, 8468, 8735, 3473, 510, 788, 5070, 14585, 13324, 11743, 4310, 16460, 7102, 1900, 16608, 12342, 9724, 1482, 19609]

这些元素的值有百位、千位、万位，证明了它们确是是不规律的。

多次测试得到的结果都相差无几，在以上几种排序的测试中，3 万左右的数据量排序最快的是选择排序（min max），它的排序速度保持在 10 秒内。