用 python 实现各种排序算法

归并排序

#!/usr/bin/python  
import sys  
   
def merge(nums,first,middle,last):  
    ''''' merge '''  
    # 切片边界,左闭右开并且是了0为开始  
    lnums = nums[first:middle+1]   
    rnums = nums[middle+1:last+1]  
    lnums.append(sys.maxint)  
    rnums.append(sys.maxint)  
    l = 0  
    r = 0  
    for i in range(first,last+1):  
        if lnums[l] < rnums[r]:  
            nums[i] = lnums[l]  
            l+=1  
        else:  
            nums[i] = rnums[r]  
            r+=1  
def merge_sort(nums,last):  
    ''''' merge sort 
    merge_sort函数中传递的是下标，不是元素个数 
    '''  
    if first < last:  
        middle = (first + last)/2  
        merge_sort(nums,middle)  
        merge_sort(nums,middle+1,last)  
        merge(nums,last)  
   
if __name__ == '__main__':  
    nums = [10,8,4,-1,2,6,7,3]  
    print 'nums is:',nums  
    merge_sort(nums,7)  
    print 'merge sort:',nums

插入排序

#!/usr/bin/python  
import sys  
   
def insert_sort(a):  
    ''''' 插入排序 
    有一个已经有序的数据序列，要求在这个已经排好的数据序列中插入一个数， 
    但要求插入后此数据序列仍然有序。刚开始 一个元素显然有序，然后插入一 
    个元素到适当位置，然后再插入第三个元素，依次类推 
    '''  
    a_len = len(a)  
    if a_len = 0 and a[j] > key:  
            a[j+1] = a[j]  
            j-=1  
        a[j+1] = key  
    return a  
   
if __name__ == '__main__':  
    nums = [10,nums  
    insert_sort(nums)  
    print 'insert sort:',nums

选择排序

import sys  
def select_sort(a):  
    ''''' 选择排序  
    每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素， 
    顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。 
    选择排序是不稳定的排序方法。 
    '''  
    a_len=len(a)  
    for i in range(a_len):#在0-n-1上依次选择相应大小的元素   
        min_index = i#记录最小元素的下标   
        for j in range(i+1,a_len):#查找最小值  
            if(a[j]<a[min_index]):  
                min_index=j  
        if min_index != i:#找到最小元素进行交换  
            a[i],a[min_index] = a[min_index],a[i]  
   
if __name__ == '__main__':  
    A = [10,-3,5,1,3,7]    
    print 'Before sort:',A    
    select_sort(A)    
    print 'After sort:',A

希尔排序

import sys  
def shell_sort(a):  
    ''''' shell排序  
    '''  
    a_len=len(a)  
    gap=a_len/2#增量  
    while gap>0:  
        for i in range(a_len):#对同一个组进行选择排序  
            m=i  
            j=i+1  
            while j<a_len:  
                if a[j]<a[m]:  
                    m=j  
                j+=gap#j增加gap  
            if m!=i:  
                a[m],a[i]=a[i],a[m]  
        gap/=2  
   
if __name__ == '__main__':  
    A = [10,A    
    shell_sort(A)    
    print 'After sort:',A

堆排序 ( Heap Sort )

#!/usr/bin env python  
   
# 数组编号从 0开始  
def left(i):  
    return 2*i +1  
def right(i):  
    return 2*i+2  
   
#保持最大堆性质 使以i为根的子树成为最大堆  
def max_heapify(A,i,heap_size):  
    if heap_size <= 0:  
        return   
    l = left(i)  
    r = right(i)  
    largest = i # 选出子节点中较大的节点  
    if l  A[largest]:  
        largest = l  
    if r  A[largest]:  
        largest = r  
    if i != largest :#说明当前节点不是最大的，下移  
        A[i],A[largest] = A[largest],A[i] #交换  
        max_heapify(A,largest,heap_size)#继续追踪下移的点  
    #print A  
# 建堆    
def bulid_max_heap(A):  
    heap_size = len(A)  
    if heap_size >1:  
        node = heap_size/2 -1  
        while node >= 0:  
           max_heapify(A,node,heap_size)  
           node -=1  
   
# 堆排序 下标从0开始  
def heap_sort(A):  
    bulid_max_heap(A)  
    heap_size = len(A)  
    i = heap_size - 1   
    while i > 0 :  
        A[0],A[i] = A[i],A[0] # 堆中的最大值存入数组适当的位置，并且进行交换  
        heap_size -=1 # heap 大小 递减 1  
        i -= 1 # 存放堆中最大值的下标递减 1  
        max_heapify(A,heap_size)  
   
if __name__ == '__main__' :  
   
    A = [10,7]  
    print 'Before sort:',A  
    heap_sort(A)  
    print 'After sort:',A

快速排序

#!/usr/bin/env python  
# 快速排序  
''''' 
划分 使满足 以A[r]为基准对数组进行一个划分，比A[r]小的放在左边， 
   比A[r]大的放在右边 
快速排序的分治partition过程有两种方法， 
一种是上面所述的两个指针索引一前一后逐步向后扫描的方法,另一种方法是两个指针从首位向中间扫描的方法。 
'''  
#p,r 是数组A的下标  
def partition1(A,p,r):  
    ''''' 
      方法一，两个指针索引一前一后逐步向后扫描的方法 
    '''  
    x = A[r]  
    i = p-1  
    j = p  
    while j < r:  
        if A[j] < x:  
            i +=1  
            A[i],A[j] = A[j],A[i]  
        j += 1  
    A[i+1],A[r] = A[r],A[i+1]  
    return i+1  
   
def partition2(A,r):  
    ''''' 
    两个指针从首尾向中间扫描的方法 
    '''  
    i = p  
    j = r  
    x = A[p]  
    while i = x and i < j:  
            j -=1  
        A[i] = A[j]  
        while A[i]<=x and i < j:  
            i +=1  
        A[j] = A[i]  
    A[i] = x  
    return i  
   
# quick sort  
def quick_sort(A,r):  
    ''''' 
        快速排序的最差时间复杂度为O(n2)，平时时间复杂度为O(nlgn) 
    '''  
    if p < r:  
        q = partition2(A,r)  
        quick_sort(A,q-1)  
        quick_sort(A,q+1,r)  
   
if __name__ == '__main__':  
   
    A = [5,-4,11,2]  
    print 'Before sort:',A  
    quick_sort(A,7)  
    print 'After sort:',A