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python排序算法——冒泡排序(附代码)-创新互联

python排序算法 ——冒泡排序

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  • python排序算法 ——冒泡排序
  • 一、前言
  • 二、算法描述
  • 三、代码实现
  • 总结


一、前言

相关知识来自《python算法设计与分析》。初级排序算法是指几种较为基础且容易理解的排序算法。初级排序算法包括插入排序、选择排序和冒泡排序3种。虽然它们的效率相对于高级排序算法偏低,但是在了解初级排序算法之后,再去学习相对复杂的高级排序算法会容易许多。本文介绍冒泡排序。

二、算法描述

冒泡排序采用重复遍历数组并依次比较相邻元素的方法来排序。由于在冒泡算法进行排序的过程中,大数/最小数会慢慢“浮”到数组的末尾,所以算法由此命名。

冒泡排序的平均时间复杂度是O(n2),最好情况下的时间复杂度是O(n),最坏情况下的时间复杂度是O( n2 )。空间复杂度是O(1)。冒泡排序算法是一个稳定的排序算法。冒泡排序的过程同样可以用图说明。我们的目标还是把无序数组以从小到大的顺序排列。

首先,我们从第一个数开始遍历,如图2-14所示。将第一个数与它后面的元素进行对比,发现后面的元素比它小。

在这里插入图片描述

这时,我们需交换这两个元素的值,如图2-15所示。

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接下来遍历到的是第二个元素。如图2-16所示,此时第二个元素的值已经变为5。把它和它后方的元素6对比,发现5和6的排列顺序已经是正确的(前面的数小于后面的数),这时候不用交换这两个元素的值,直接继续遍历。

在这里插入图片描述
如图2-17所示,遍历到第三个元素时,发现它比后面的元素更大,这时,继续交换这两个元素的值。

在这里插入图片描述

如图2-18所示,在类似的一系列操作后,数组中的大值被交换到了数组中的最后一个(第8个)位置上。
在这里插入图片描述
如图2-19所示,我们可以确定末尾元素的值是正确的,所以接下来我们只需要对第1~7个位置上的元素再进行遍历。

在这里插入图片描述
在对第1~7个位置上的元素进行遍历之后,我们可以确定排在第7位的数。同理,在对第1~6个位置上的元素、第1~5个位置上的元素等进行遍历后,我们可以确定数组中排在第6位、第5位的数等。冒泡排序的剩下过程如图2-20所示。
在这里插入图片描述
但是,我们发现,在排好第5个数之后,整个数组的排序就已经完成了,在接下来的遍历中不会再产生元素的交换。这时,我们可以直接结束遍历。

三、代码实现

了解了冒泡排序的流程之后,我们再来看看冒泡排序的代码。

冒泡排序的代码:

nums = [5,3,6,4,1,2,8,7]
for i in range(len(nums),0,-1):  #更新本趟遍历确定的元素位置
  flag = 0           #flag用于标记是否有元素交换发生
  for j in range(i-1):      #遍历未排序的数组
    if nums[j]>nums[j+1]:
      nums[j],nums[j+1] = nums[j+1],nums[j]
      flag = 1 #标记存在元素交换
  if not flag:
    break     #如果本趟遍历没有发生元素交换,直接跳出循环
print(nums)

运行程序,输出结果为:

[1,2,3,4,5,6,7,8]

这段冒泡排序的代码中使用了两个for循环。外层for循环中的i代表每一次遍历后确定位置的元素的下标。

变量flag用于记录是否有元素交换发生,初始为0,在遍历开始后,一旦两个元素进行交换,它的值就会变为1。

随后,再用一个for循环对未排序数组进行遍历。为什么遍历的范围是range(i-1)?因为未排序数组的最后一个元素下标为i,而我们在遍历时要同时访问下标为j和j+1的元素。把遍历范围设为range(i-1),访问数组时才不会越界。另一个需要注意的点是交换元素的条件:num[j]>num[j+1]。注意不要把大于号写成大于等于号。当这两个元素相等时,为保留它们的原有相对位置,不要进行交换。如果把运算符写成大于等于号,排序算法的稳定性就被破坏了。

遍历结束后,如果flag的值仍然是0,那么说明在完整的一次遍历中没有元素交换发生,也就是说,所有元素都是有序排列的。这时就可以直接跳出循环,节省时间。


总结

以上就是今天要讲的内容,本文介绍了冒泡排序的理论知识和代码实现。冒泡排序的平均时间复杂度是O(n2),最好情况下的时间复杂度是O(n),最坏情况下的时间复杂度是O( n2 )。空间复杂度是O(1)。冒泡排序算法是一个稳定的排序算法。

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网页标题:python排序算法——冒泡排序(附代码)-创新互联
文章来源:http://cdxtjz.cn/article/cedjpc.html

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