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基本思想:重复地遍历待排序的数列,每次比较相邻的两个元素,如果它们的顺序错误就交换位置,直到没有需要交换的元素为止。
实现代码:
def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n - 1): for j in range(n - i - 1): if arr[j] > arr[j + 1]: arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j] return arr
基本思想:将数组分为已排序区间和未排序区间,每次从未排序区间选择一个元素,插入到已排序区间中的合适位置,直到未排序区间为空为止。
实现代码:
def insertion_sort(arr): n = len(arr) for i in range(1, n): j = i while j > 0 and arr[j] < arr[j - 1]: arr[j], arr[j - 1] = arr[j - 1], arr[j] j -= 1 return arr
基本思想:每次从未排序区间选择最小的元素,放入已排序区间末尾,直到未排序区间为空为止。
实现代码:
def selection_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n - 1): min_idx = i for j in range(i + 1, n): if arr[j] < arr[min_idx]: min_idx = j arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i] return arr
基本思想:选定一个pivot,将数组分成左右两个部分,使得左边部分中的元素都小于pivot,右边部分中的元素都大于pivot。然后对左右两个部分递归地进行快排。
实现代码:
def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[0] left, right = [], [] for x in arr[1:]: if x < pivot: left.append(x) else: right.append(x) return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)
虽然这些算法都是常见的排序算法,但在实际应用中,不同算法的性能会因数据规模、数据分布等因素而有所不同,需要具体问题具体分析,选择合适的算法来解决。
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