排序算法
现在越来越卷的互联网面试，排序算法也是常考的方向之一，而在这些算法当中。一般排序算法最常考的：快速排序和归并排序。
因为这两个算法体现了分治算法思想的核心观点，而且还有很多出题的可能。本篇文章就从算法思想和Python 代码实现上带读者快速过完整个经典排序算法。
更多细节请参考刘宇波老师的：不能白板编程红黑树就是基础差？别扯了。
1. 常见的排序算法
排序算法很多，除了能写出常见排序算法的代码，还需要了解各种排序的时空复杂度、稳定性、使用场景、区别等。
1.1 选择排序
1.1.1 思想
对于给定的一组序列，第一轮比较选择最小(或最大)的值，然后将该值与索引第一个进行交换；接着对不包括第一个确定的值进行第二次比较，选择第二个记录与索引第二个位置进行交换，重复到只剩最后一个记录位置。
案例：幼儿园排队，老师先让站成一队，带第一个小朋友依此跟其他小朋友逐个比较，选出个子最矮的，然后依此进行
1.1.2 实现
def selection_sort(gList): """选择排序 :param gList: 给定的一组序列 :return: 返回排好序的序列 """ length = len(gList) for i in range(length - 1): flag = i for j in range(i+1, length): if gList[flag] > gList[j]: flag = j # 如果最小值的索引与最小值相对应，则无需再次交换 if flag != i: gList[flag], gList[i] = gList[i], gList[flag] return gList
1.1.3 选择排序分析
- 时间复杂度： 最好、最坏、平均的时间复杂度都为O(n^2)
- 空间复杂度: O(1)
- 稳定性： 不稳定
1.2 冒泡排序
1.2.1 思想
对于给定的一组序列含n个元素，从第一个开始对相邻的两个记录进行比较，当前面的记录大于后面的记录，交换其位置，进行一轮比较和换位之后，最大记录在第n个位置；然后对前(n-1)个记录进行第二轮比较；重复该过程直到进行比较的记录只剩下一个时为止。
案例：冒泡，像气泡一样往上升
1.2.2 实现
def bubble_sort(gList): """冒泡排序""" length = len(gList) for i in range(length): for j in range(i+1, length): if gList[i] > gList[j]: gList[i], gList[j] = gList[j], gList[i] return gList
1.2.3 冒泡排序分析
- 时间复杂度：
- 最好时间复杂度：O(n)
- 最坏时间复杂度: O(n^2)
- 平均时间复杂度: O(n^2)
- 空间复杂度: O(1)
- 稳定性： 稳定的排序
1.3 插入排序
1.3.1 思想
对于给定的一组记录，初始时假设第一个记录自成一个有序序列，其余的记录为无序序列；接着从第二个记录开始，按照记录的大小依次将当前处理的记录插入到其之前的有序序列中，直至最后一个记录插入到有序序列中为止。
案例：抓扑克牌
1.3.2 实现
def insertion_sort(gList): """插入排序""" length = len(gList) for i in range(1, length): temp = gList[i] # 当前的待插入的值 j = i - 1 # 前一个值 while j >= 0: if gList[j] > temp: gList[j+1] = gList[j] # 插入的动作 gList[j] = temp # 插入完毕 j -= 1 return gList
1.3.3 插入排序分析
- 时间复杂度
- 最好时间复杂度：O(n)
- 最坏时间复杂度: O(n^2)
- 平均时间复杂度: O(n^2)
- 空间复杂度: O(1)
- 稳定性： 稳定的排序
1.4 归并排序 ☆☆★
1.4.1 思想
利用递归与分治技术将数据序列划分成为越来越小的半子表，再对半子表排序，最后再用递归步骤将排好序的半子表合并成为越来越大的有序序列。其中“归”代表的是递归的意思，即递归地将数组折半地分离为单个数组。
给定一组序列含n个元素，首先将每两个相邻的长度为1的子序列进行归并，得到n/2(向上取整)个长度为2或1的有序子序列，再将其两两归并，反复执行此过程，直到得到一个有序序列为止。
1.4.2 实现
def merge_sort(gList: list) -> list: """归并排序 :param gList: 给定序列 :return: 升序排列后的集合 """ def merge(left: list, right: list) -> list: """merge left and right :param left: left list :param right: right list :return: merge reslut """ i, j = 0, 0 result = [] while i < len(left) and j < len(right): if left[i] <= right[j]: result.append(left[i]) i += 1 else: result.append(right[j]) j += 1 result += left[i:] result += right[j:] return result if len(gList) <= 1: return gList num = len(gList) // 2 left = merge_sort(gList[:num]) right = merge_sort(gList[num:]) return merge(left, right)if __name__ == '__main__': gList = [3, 5, 2, 4, 1] print("----排序前:", gList) print("----归并排序后: ", merge_sort(gList))
1.4.3 归并排序分析
- 时间复杂度: 最好、最坏和平均情况O(nlogn)
- 空间复杂度: O(n)
- 稳定性: 稳定
题目：100个有序数列如何合成一个大数组？
1.5 快速排序☆★★
1.5.1 思想
高效的排序算法，它采用**“分而治之”的思想，把大的拆分为小的，小的再拆分为更小的。其原理**是：对于一组给定的记录，通过一趟排序后，将原序列分为两部分，其中前部分的所有记录均比后部分的所有记录小，然后再依次对前后两部分的记录进行快速排序，递归该过程，直到序列中的所有记录均有序为止。
1.5.2 实现
# -*- coding: utf-8 -*-def quick_sort(gList, left=0, right=None) -> list: """快速排序 :param gList: 给定一组序列 :param left: :param right: :return: 升序排序后的序列 """ if right is None: right = len(gList)-1 if left > right: return gList key = gList[left] low = left high = right while left < right: while left < right and gList[right] >= key: right -= 1 gList[left] = gList[right] while left < right and gList[left] <= key: left += 1 gList[right] = gList[left] gList[right] = key quick_sort(gList, low, left-1) quick_sort(gList, left+1, high) return gListif __name__ == '__main__': gList = [3, 5, 2, 4, 1, 6, 7] print("----排序前:", gList) print("----快速排序后: ", quick_sort(gList))
1.5.3 快速排序分析
- 时间复杂度：
- 最坏时间复杂度：
- 最好时间复杂度：
- 平均时间复杂度:
- 空间复杂度：
- 稳定性：不稳定
扩展：随机快排
1.6 希尔排序
1.6.1 思想
希尔排序也称为“缩小增量排序”。它的基本原理是：首先将待排序的元素分成多个子序列，使得每个子序列的元素个数相对较少，对各个子序列分别进行直接插入排序，待整个待排序序列“基本有序后”，再对所有元素进行一次直接插入排序。
1.6.2 实现
# -*- coding: utf-8 -*-def shell_sort(gList) -> list: """希尔排序""" length = len(gList) step = 2 group = length // step while group > 0: for startPos in range(group): gap_insertion_sort(gList, startPos, group) group = group // 2 return gListdef gap_insertion_sort(gList, start, gap): for i in range(start+gap, len(gList), gap): curr_value = gList[i] pos = i while pos >= gap and gList[pos-gap] > curr_value: gList[pos] = gList[pos-gap] pos = pos - gap gList[pos] = curr_valueif __name__ == '__main__': gList = [5, 4, 2, 1, 7, 3, 6] print("-----yuzhou1su-----", gList) print("-----希尔排序后:", shell_sort(gList))
1.6.3 希尔排序分析
- 时间复杂度：
- 最好时间复杂度：O(n)
- 最坏时间复杂度：
- 平均时间复杂度：O(nlogn)
- 空间复杂度:O(1)
- 稳定性: 不稳定
1.7 堆排序
堆是一种特殊的树形数据结构，其每个结点都有一个值，通常提到的堆都是指一棵完全二叉树，根结点的值小于(或大于)两个子结点的值，同时根结点的两个子树也分别是一个堆。
1.7.1 算法思想：
对于给定的序列，初始把这些记录看成一刻顺序存储的二叉树，然后将其调整为一个大顶堆，然后将堆的最后一个元素与堆顶元素进行交换后，堆的最后一个元素即为最大记录；接着将前(n-1)个元素重新调整为一个大顶堆，在将堆顶元素与当前堆的最后一个元素进行交换后得到次大的记录，重复该过程直到调整的堆中只剩一个元素为止，该记录即为最小记录，此时可得到一个有序序列。
过程：1. 构建堆；2. 交换堆顶元素与最后一个元素的位置
1.7.2 实现
def heapify(unsorted, index, heap_size): largest = index left_index = 2 * index + 1 right_index = 2 * index + 2 if left_index < heap_size and unsorted[left_index] > unsorted[largest]: largest = left_index if right_index < heap_size and unsorted[right_index] > unsorted[largest]: largest = right_index if largest != index: unsorted[largest], unsorted[index] = unsorted[index], unsorted[largest] heapify(unsorted, largest, heap_size)def heap_sort(unsorted): """堆排序""" length = len(unsorted) for i in range(length // 2 - 1, -1, -1): heapify(unsorted, i, length) for i in range(length - 1, 0, -1): unsorted[0], unsorted[i] = unsorted[i], unsorted[0] heapify(unsorted, 0, i) return unsortedif __name__ == '__main__': gList = [5, 4, 2, 1, 7, 3, 6] print("-----yuzhou1su-----", gList) print("-----堆排序后:", heap_sort(gList))
1.7.3 堆排序分析
时间复杂度： 主要耗费在创建堆和反复调整堆上，最坏情况下，时间复杂度也为O(nlogn)
空间复杂度：O(1)
稳定性： 不稳定
1.8 计数排序
推荐文章: https://www.cnblogs.com/xiaochuan94/p/11198610.html
1.8.1 算法思想
对于某种整数K，计数排序假定每个元素都是1到K范围内的整数。 计数排序的基本思想是为每个输入元素x确定小于x的元素数量， 此信息可用于直接将其放置在正确的位置。 例如，如果10个元素小于x，则x属于输出中的位置11。
1.8.2 实现
# -*- coding: utf-8 -*-# @Author : 宇宙之一粟def counting_sort(unsorted): """计数排序 :param unsorted：给定一组序列 :return: 升序序列 """ if unsorted is []: return [] # 根据给定序列求信息 coll_len = len(unsorted) coll_max = max(unsorted) coll_min = min(unsorted) # 创建计数数组 counting_arr_length = coll_max + 1 - coll_min counting_arr = [0] * counting_arr_length # 计数操作 for number in unsorted: counting_arr[number - coll_min] += 1 # 将每个位置与它的前一个相加。counting_arr[i]统计出多少个 # element <= i的元素 for i in range(1, counting_arr_length): counting_arr[i] = counting_arr[i] + counting_arr[i - 1] # 创建保存升序结果的数组 ordered = [0] * coll_len for i in reversed(range(0, coll_len)): ordered[counting_arr[unsorted[i] - coll_min] - 1] = unsorted[i] counting_arr[unsorted[i] - coll_min] -= 1 return orderedif __name__ == '__main__': gList = [5, 4, 2, 1, 3, 6] print("-----yuzhou1su：", gList) print("-----计数排序后:", counting_sort(gList))
1.8.3 计数排序分析
时间复杂度:
空间复杂度：
Ps: 如果K特别大，时间复杂度会很高；如果面试官让你设计数据规模小的线性排序算法，可能就是考察计数排序
1.9 桶排序
1.9.1 算法思想
桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。为了使桶排序更加高效，我们需要做到这两点：
- 在额外空间充足的情况下，尽量增大桶的数量
- 使用的映射函数能够将输入的 N 个数据均匀的分配到 K 个桶中
菜鸟教程：桶排序
1.9.2 实现
# -*- coding: utf-8 -*-# @Author : 宇宙之一粟import mathdef insertion_sort(collection): for i in range(1, len(collection)): temp = collection[i] index = i while index > 0 and temp < collection[index - 1]: collection[index] = collection[index-1] index -= 1 collection[index] = tempdef bucket_sort(collection): code = hashing(collection) buckets = [list() for _ in range(code[1])] for i in collection: x = rehashing(i, code) buck = buckets[x] buck.append(i) for bucket in buckets: insertion_sort(bucket) ndx = 0 for buc in range(len(buckets)): for val in buckets[buc]: collection[ndx] = val ndx += 1 return collectiondef hashing(collection): m = collection[0] for i in range(1, len(collection)): if m < collection[i]: m = collection[i] result = [m, int(math.sqrt(len(collection)))] return resultdef rehashing(i, code): return int(i / code[0] * (code[1] - 1))if __name__ == '__main__': gList = [5, 4, 2, 1, 3, 6] print("-----yuzhou1su：", gList) print("-----桶排序后:", bucket_sort(gList))
1.9.3 桶排序分析
- 时间复杂度: O(n)
- 空间复杂度: O(n)
1.10 基数排序
1.10.1 算法思想
与计数排序/桶排序类似，基数排序跟输入元素相关。比如：根据基数d对给定序列进行排序，这意味着所有的数字都是d位数。过程：
- 取每个元素的最低有效位
- 根据该数字对元素列表进行排序，但保持相同数字的元素顺序
- 用更高有效位重复排序，直到最高位
1.10.2 实现
def radix_sort(unsorted): radix = 10 max_len = False tmp, placement = -1, 1 while not max_len: max_len = True buckets = [list() for _ in range(radix)] for i in unsorted: tmp = int(i / placement) buckets[tmp % radix].append(i) if max_len and tmp > 0: max_len = False a = 0 for b in range(radix): buck = buckets[b] for i in buck: unsorted[a] = i a += 1 # move to next digit placement *= radix return unsortedif __name__ == '__main__': gList = [5, 4, 2, 1, 3, 6] print("-----yuzhou1su：", gList) print("-----基数排序后:", radix_sort(gList))
1.10.3 基数排序分析
基数排序适用于位数小的数字序列。
- 时间复杂度:
，其中 r 为所采取的基数，而 m 为堆数
- 稳定性：稳定
1.11 其他排序
- 拓扑排序：在一个有向图中，对所有的节点进行排序，要求没有一个节点指向它前面的节点。
- 外部排序：大文件的排序，即待排序的记录存储在外存储器上，待排序的文件无法一次装入内存，需要在内存和外部存储器之间进行多次数据交换，以达到排序整个文件的目的。
- 位图排序：当待排序数据规模较大，而堆内存大小又没有限制时，位图排序则最高效。
- Tim-sort：Python的
list 标准排序算法，由Tim Peters设计。本质上是一种自下而上的归并排序，利用一些数据的初始运行，之后进行额外的插入排序。Tim-sort也成为Java7中数组排序的默认算法。
2. 各种排序算法比较？
根据上图总结：
- 不稳定算法有：选择、快速、希尔、堆 ( 记忆口诀："快选七(希)堆不稳定的排序")
- 时间复杂度O(n^2)：选择、冒泡、插入
- 时间复杂度O(nlogn)：快速、归并、堆、希尔
- 时间复杂度O(n)：计数、桶
- 空间复杂度O(1)：选择、插入、冒泡、希尔、堆
- 空间复杂度O(n)：归并、计数、桶
- 空间复杂度O(logn)：快速排序
3.总结
一定要根据数据的规模、规律来给出合适的算法，不能觉得快速排序名字就以为是快速的，切记不能什么排序问题都回答快排。
- 虽然插入排序和冒泡排序平均速度较慢，但当初始序列整体或局部有序时，这两者效率较高
- 排序数据较小，且不要求稳定的情况下，选择排序效率较高；要求稳定，选择冒泡排序。
- 堆排序在更大的序列上往往优于快速排序和归并排序。
- 针对小数据追求线性时间复杂度，考虑计数排序和桶排序
- 除了上面几种常见的排序算法，还有众多其他排序算法，每种排序算法都有其最佳适用场合。具体情况具体分析。
最后，感谢大家阅读。我是宇宙之一粟，一个头发比想法多的研究僧。
如果觉得文章还不错，请一定帮忙点个赞。谢谢🤝
参考资料：
- 《 数据结构与算法：python语言实现》克尔.·T·古德里奇 / 罗伯托·塔玛西亚 / 迈克尔·H·戈德瓦瑟等著
- 《Python程序员面试算法宝典》张波 楚秦等编著
- TheAlgorithms/Python/sorts
评论（0）