源代码:
https://github.com/lzneu/Algrithm_python
O(n*logn)级别的排序:
|-归并排序
|-快速排序
|-二路快排
|-三路快排
总结: 归并排序 和 快速排序 都使用了分治算法
扩展应用:
https://github.com/lzneu/Algrithm_python
O(n*logn)级别的排序:
|-归并排序
|-快速排序
|-二路快排
|-三路快排
总结: 归并排序 和 快速排序 都使用了分治算法
扩展应用:
import datetime import random import numpy as np # 生成一个近乎有序的数组 def genNearlyOrderArray(n, swapTimes): arr = list(range(n)) for i in range(swapTimes): x = random.randint(0, n) y = random.randint(0, n) swap(arr, x, y) return arr def genRandomArray(n, start=0, end=10000): return np.random.randint(start, end, size=n) def aTestSort(sortName, arr, n): t_start = datetime.datetime.now() sortName(arr, n) t_end = datetime.datetime.now() # 记录函数结束时间) long = (t_end - t_start).total_seconds() if isSorted(arr, n): print("sortName: %s, time: %f s" % (sortName.__name__, long)) else: print('Sort ERROR!') def swap(arr, i, j): temp = arr[i] arr[i] = arr[j] arr[j] = temp def isSorted(arr, n): for i in range(n - 1): if (arr[i] > arr[i + 1]): return False return True # 将arr[l...mid] 和 arr[mid+1...r]两部分合并 def __merge(arr, l, mid, r): aux = arr[l: r + 1] i = l j = mid + 1 for k in range(l, r + 1): if (i > mid): arr[k] = aux[j - l] j += 1 elif (j > r): arr[k] = aux[i - l] i += 1 elif (aux[i - l] < aux[j - l]): arr[k] = aux[i - l] i += 1 else: arr[k] = aux[j - l] j += 1 def insertionSort4Ms(arr, l, r): # if l >= r: # return for i in range(l + 1, r + 1): j = i temp = arr[i] while ((j > l) and (arr[j - 1] > temp)): arr[j] = arr[j - 1] j -= 1 arr[j] = temp return # 递归的使用归并排序arr[l...r] def __mergeSort(arr, l, r): # if l >= r: # return # 此处优化 在n比较小时 调用插入排序 if (r - l) <= 15: insertionSort4Ms(arr, l, r) return mid = int((l + r) / 2) __mergeSort(arr, l, mid) __mergeSort(arr, mid + 1, r) # 若有序 无需再合并了 if (arr[mid] > arr[mid + 1]): __merge(arr, l, mid, r) def mergeSort(arr, n): # 表示私有 __mergeSort(arr, 0, n - 1) # 自底向上归并排序(由于没有用到数组下标 因此可以用于链表排序) def mergeSortBU(arr, n): size = 1 while (size <= n): i = 0 while (i + size < n): __merge(arr, i, i + size - 1, min(i + size + size - 1, n - 1)) i += (size + size) size += size # 对arr[l...r]进行partition def __partition(arr, l, r): # 此处对快排进行优化，随机中选取元素作为枢轴 swap(arr, l, random.randint(l, r)) temp = arr[l] j = l for i in range(l + 1, r + 1): if (temp > arr[i]): swap(arr, j + 1, i) j += 1 swap(arr, j, l) return j # 对arr[l...r]进行快速排序 def __quickSort(arr, l, r): # if (l>=r): # return # 别忘了这个啊 要不然死循环了 if (r - l) <= 15: # 元素个数少的时候用插入排序 insertionSort4Ms(arr, l, r) return p = __partition(arr, l, r) __quickSort(arr, l, p - 1) __quickSort(arr, p + 1, r) # 快速排序 def quickSort(arr, n): __quickSort(arr, 0, n - 1) def __partition2(arr, l, r): swap(arr, l, random.randint(l, r)) temp = arr[l] i = l + 1 j = r while True: while (i <= r and arr[i] < temp): i += 1 while (j >= l + 1 and arr[j] > temp): j -= 1 if (j < i): break swap(arr, j, i) i += 1 j -= 1 # temp所在的位置是<=temp的一段 因此需要将其与j交换 swap(arr, l, j) return j def __quickSort2(arr, l, r): if (r - l) <= 15: insertionSort4Ms(arr, l, r) return p = __partition2(arr, l, r) __quickSort2(arr, l, p - 1) __quickSort2(arr, p + 1, r) # 二路快排 将=temp的元素分散到两个集合中,避免平衡树不平衡 def quickSort2(arr, n): __quickSort2(arr, 0, n - 1) def __partition3Ways(arr, l, r): swap(arr, l, random.randint(l, r)) temp = arr[l] lt = l # arr[l+1...lt] < temp gt = r + 1 # arr[gt...r] > temp i = l + 1 # arr[lt+1...i] == temp while (i < gt): # i==gt时表示已经比较结束 if (arr[i] < temp): swap(arr, i, lt + 1) lt += 1 i += 1 elif (arr[i] > temp): swap(arr, i, gt - 1) gt -= 1 else: # arr[i] == temp i += 1 swap(arr, l, lt) return lt, gt def __quickSort3Ways(arr, l, r): if (r - l) <= 15: insertionSort4Ms(arr, l, r) return lt, gt = __partition3Ways(arr, l, r) __quickSort3Ways(arr, l, lt - 1) __quickSort3Ways(arr, gt, r) def quickSort3Ways(arr, n): __quickSort3Ways(arr, 0, n-1) if __name__ == '__main__': n = 100000 start = 0 end = 10000 arr = genNearlyOrderArray(n, swapTimes=100) arr = genRandomArray(n, start, end) arr2 = arr[:] arr3 = arr[:] arr4 = arr[:] aTestSort(mergeSort, arr, n) # aTestSort(quickSort, arr2, n) aTestSort(quickSort2, arr3, n) aTestSort(quickSort3Ways, arr4, n) 文章来源: 归并排序、二路快排、三路快排python实现