Python实现的直接插入排序算法示例

复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python def insert_sort(array): for i in range(1, len(array)): key = array[i] j = i - 1 while j >= 0 and key < array[j]: array[j + 1] = array[j] j-=1 array[j + 1] = key if __name__ == "__main__": array = [2, 4, 32, 64,

一.快速排序 快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进.由C. A. R. Hoare在1962年提出.它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列. 快速排序,递归实现 def quick_sort(num_list): """ 快速排序 """ if num_li

最近学习了python基础,写一下3大排序练练手: 复制代码 代码如下: ''' Created on 2013-8-23 @author: codegeek ''' //冒泡排序 def bubble_sort(seq):     for i in range(len(seq)):         for j in range(i,len(seq)):             if seq[j] < seq[i]:                 tmp = seq[j]           

1.算法描述:(1)共循环 n-1 次(2)每次循环中,如果 前面的数大于后面的数,就交换(3)设置一个标签,如果上次没有交换,就说明这个是已经好了的. 2.python冒泡排序代码 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*- def bubble(l):    flag = True    for i in range(len(l)-1, 0, -1):        if flag:             flag = False

复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- def insertion_sort(A):    """插入排序,作为桶排序的子排序"""    n = len(A)    if n <= 1:        return A    B = [] # 结果列表    for a in A:        i = len(B)        while i > 0 and B[i-1] > a:      

1.算法:设有一组关键字{ K 1 , K 2 ,-, K n }:排序开始就认为 K 1 是一个有序序列:让 K 2 插入上述表长为 1 的有序序列,使之成为一个表长为 2 的有序序列:然后让 K 3 插入上述表长为 2 的有序序列,使之成为一个表长为 3 的有序序列:依次类推,最后让 K n 插入上述表长为 n-1 的有序序列,得一个表长为 n 的有序序列. 2.python插入排序代码 复制代码 代码如下: def insertion_sort(list2):    for i in ra

Python实现插入排序的一般范例为: #coding=cp936 #coding=cp936 #插入排序算法 def InsertionSort(A): for j in range(1,len(A)): key = A[j] i = j-1 #向前查找插入位置 while i>=0 and A[i]>key: A[i+1] = A[i] i = i-1 A[i+1] = key #初始化输入数据 A = [] input = raw_input('please input some num

QUICKSORT(A, p, r)是快速排序的子程序,调用划分程序对数组进行划分,然后递归地调用QUICKSORT(A, p, r),以完成快速排序的过程.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).最差时间复杂度的情况为数组基本有序的时候,平均时间复杂度为数组的数值分布较为平均的时候.在平时情况下快速排序跟堆排序的时间复杂度都为O(nlgn),但是快速排序的常数项较小,所以要优于堆排序. PARTITION(A, p, r) 复制代码 代码如下: x ← A[r]

复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python import sys def left_child(node): return node * 2 + 1 def right_child(node): return node * 2 + 2 def parent(node): if (node % 2): return (i - 1) / 2 else: return (i - 2) / 2 def max_heapify(array, i, heap_size): l = left_c

理论不多说: 复制代码 代码如下: #!/usr/bin/python import sys def merge(array, q, p, r): left_array = array[q:p+1] right_array = array[p+1:r+1] left_array_num = len(left_array) right_array_num = len(right_array) i, j , k= [0, 0, q] while i < left_array_num and j <

1.算法:对于一组关键字{K1,K2,-,Kn}, 首先从K1,K2,-,Kn中选择最小值,假如它是 Kz,则将Kz与 K1对换:然后从K2,K3,- ,Kn中选择最小值 Kz,再将Kz与K2对换.如此进行选择和调换n-2趟,第(n-1)趟,从Kn-1.Kn中选择最小值 Kz将Kz与Kn-1对换,最后剩下的就是该序列中的最大值,一个由小到大的有序序列就这样形成. 2.python 选择排序代码: 复制代码 代码如下: def selection_sort(list2):    for i in