常用排序方法——python写法冒泡快速排序TOP-K问题
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了常用排序方法——python写法冒泡快速排序TOP-K问题相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1.冒泡排序
相信冒泡排序是很多小伙伴第一个知道的排序算法。它就是每趟排序冒出一个最大(最小)值,相邻两个元素比较,前一个比后一个大,则交换。
def bubbleSort(arr):
n = len(arr)
# 遍历所有数组元素
for i in range(n):
# Last i elements are already in place
for j in range(0, n-i-1): #j+1等于最后一位
if arr[j] < arr[j+1] :
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
arr = [63, 34, 35, 32, 22, 11, 90]
bubbleSort(arr)
print ("排序后的数组:")
for i in range(len(arr)):
print ("%d" %arr[i]),
现在是从小到大,从大到小只需要把arr[j] < arr[j+1] : 改成arr[j] > arr[j+1] :
写成ACM形式:
arr=input().strip()
arr_1=[int(n) for n in arr.split()]
def Bubblesort(arr):
n=len(arr)
for i in range(n):
for j in range(0,n-i-1):
if arr[j]>arr[j+1]:
arr[j],arr[j+1]=arr[j+1],arr[j]
Bubblesort(arr_1)
print(arr_1)
2.快速排序
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。
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。
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。
前后指针法的单趟排序的基本步骤如下:
1.选出一个key作为比较值,一般是最左或者最右边。让prev指向left,cur指向left+1。
2.之后比较cur位置的值和key的值,首先要保证cur位置的值要小于key,而且++prev!=cur,这时交换prev和cur位置对应的值,不管满不满足这两个条件,cur都要++,这样才能迭代起来。
3.直到cur越界,此时prev为key应该在的位置,此时交换prev位置的值和key,就可以达到我们想要的效果。
4.仍然是递归其左序列和右序列,最终整个序列有序。
def partition(arr,low,high):
i = ( low-1 ) # 最小元素索引
pivot = arr[high]
for j in range(low , high):
# 当前元素小于或等于 pivot 从小到大排序,从大到小换一下arr[j] >= pivot
if arr[j] <= pivot:
i = i+1
arr[i],arr[j] = arr[j],arr[i]
arr[i+1],arr[high] = arr[high],arr[i+1] #向前移动一次
return ( i+1 )
# arr[] --> 排序数组
# low --> 起始索引
# high --> 结束索引
# 快速排序函数
def quickSort(arr,low,high):
if low < high:
pi = partition(arr,low,high)
quickSort(arr, low, pi-1) #递归求解先左边在右边
quickSort(arr, pi+1, high)
arr = [1, 8, 2, 7, 3, 6,5]
n = len(arr)
quickSort(arr,0,n-1)
print ("排序后的数组:")
for i in range(n):
print ("%d" %arr[i]),
1.1 对于TOP-K问题快速排序解法:
# arr1=input()
# arr=[int(n) for n in arr1.split() ]
import numpy as np
def partition(arr,low,high):
i = ( low-1 ) # 最小元素索引
pivot = arr[high]
for j in range(low , high):
# 当前元素小于或等于 pivot 从小到大排序,从大到小换一下arr[j] >= pivot
if arr[j] >= pivot:
i = i+1
arr[i],arr[j] = arr[j],arr[i]
arr[i+1],arr[high] = arr[high],arr[i+1] #向前移动一次
return ( i+1 )
# arr[] --> 排序数组
# low --> 起始索引
# high --> 结束索引
# 快速排序函数
def quickSort(arr,low,high,k):
# if (k > 0 and k <= high - low + 1): #k取值有限制
pi = partition(arr,low,high)
if pi>k-1:
return quickSort(arr, low, pi-1,k) #递归求解先左边在右边
elif pi<k-1:
return quickSort(arr, pi+1, high,k)
else:
return arr[pi]
arr = [1, 8, 2, 7, 3, 6,5,7,8,9,7,6]
n = len(arr)
c=quickSort(arr,0,n-1,2)
print(c)
print ("排序后的数组:")
for i in range(n):
print ("%d" %arr[i]),
关键点在于把第k大的数在数组中进行比较,这里通过快速排序的思想,TopK小于当前的中枢轴下标,那么向左走,反之,若是中枢轴下标等于TopK的值,直接返回即可。原理其实并不难,下面有一处地方需注意,当TopK的值大于中枢轴下标时,需要向右走,每一次需要减去之前的中枢轴下标,可以通过下面自己所画的图理解。
以上是关于常用排序方法——python写法冒泡快速排序TOP-K问题的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
数据结构常用排序算法(包括:选择排序,堆排序,冒泡排序,选择排序,快速排序,归并排序)