python算法之冒泡排序

简介: python算法之冒泡排序 python之冒泡排序 概念: 重复地走访过要排序的元素列,依次比较两个相邻的元素,如果他们的顺序(如从大到小、首字母从A到Z)错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换,也就是说该元素已经排序完成 这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端(升序或降序排列),就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样,故名“冒泡排序”。

python算法之冒泡排序

python之冒泡排序

  • 概念: 重复地走访过要排序的元素列,依次比较两个相邻的元素,如果他们的顺序(如从大到小、首字母从A到Z)错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换,也就是说该元素已经排序完成

  • 这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端(升序或降序排列),就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样,故名“冒泡排序”。

    Bubble sort animation.gif

算法原理

冒泡排序算法的原理如下:

  1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。

  2. 对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。

  3. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。

  4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。

算法分析

时间复杂度

若文件的初始状态是正序的,一趟扫描即可完成排序。所需的关键字比较次数

img 和记录移动次数img 均达到最小值:img ,img 。

所以,冒泡排序最好的时间复杂度为img 。

冒泡排序的最坏时间复杂度为img

代码实现

  • 伪代码

    function bubble_sort (array, length) {
        var i, j;
        for(i from 1 to length-1){
            for(j from 0 to length-1-i){
                if (array[j] > array[j+1])
                    swap(array[j], array[j+1])
            }
        }
    }

    伪代码解释

    函数 冒泡排序 输入 一个数组名称为array 其长度为length 
        i1 到 (length - 1) 
            j0 到 (length - 1 - i) 
                如果 array[j] > array[j + 1] 
                    交换 array[j]array[j + 1] 的值 
                如果结束 
            j循环结束 
        i循环结束 
    函数结束
  • 助记码

     i∈[0,N-1)               //循环N-1遍
       j∈[0,N-1-i)           //每遍循环要处理的无序部分
         swap(j,j+1)          //两两排序(升序/降序)
  • python代码

    #-*-coding:utf-8-*-
    '''冒泡排序也称 bubble sort从小到大排序'''
    import time
    
    def bubble_sort(lst):
        '''冒泡排序'''
        # 第一次循环
        for n in range(len(lst) - 1, 0, -1):  #计算原列表的长度-1,取倒序索引
    
            for i in range(n):
                if lst[i] > lst[i + 1]:       # 比较最后一个与倒数第二个数的值,如果倒数第二个的值,大于最后一个的值
                    temp = lst[i]             # 则将倒数第二个值赋值给临时变量temp
                    lst[i] = lst[i + 1]       # 替换原列表中倒数第二个索引的值为最后一个
                    lst[i + 1] = temp         # 同时改变原列表中最后一个索引值为倒数第二个的值
        return lst
    
    if __name__ == "__main__":
        lst = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
        af_sort=bubble_sort(lst)
        print(af_sort)

总结

  • 冒泡排序的实现(类似下面)通常会对已经排序好的数列拙劣地运行(O(n^{2})),而插入排序在这个例子只需要O(n)个运算。
  • 算法的核心知识点是: 循环比较, 交叉换位!
作者: @failymao
本文为作者原创,转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/failymao/p/10474674.html
相关文章
|
13天前
|
搜索推荐 Python
利用Python内置函数实现的冒泡排序算法
在上述代码中,`bubble_sort` 函数接受一个列表 `arr` 作为输入。通过两层循环,外层循环控制排序的轮数,内层循环用于比较相邻的元素并进行交换。如果前一个元素大于后一个元素,就将它们交换位置。
118 67
|
13天前
|
存储 搜索推荐 Python
用 Python 实现快速排序算法。
快速排序的平均时间复杂度为$O(nlogn)$,空间复杂度为$O(logn)$。它在大多数情况下表现良好,但在某些特殊情况下可能会退化为最坏情况,时间复杂度为$O(n^2)$。你可以根据实际需求对代码进行调整和修改,或者尝试使用其他优化策略来提高快速排序的性能
111 61
|
15天前
|
算法 数据安全/隐私保护 开发者
马特赛特旋转算法:Python的随机模块背后的力量
马特赛特旋转算法是Python `random`模块的核心,由松本真和西村拓士于1997年提出。它基于线性反馈移位寄存器,具有超长周期和高维均匀性,适用于模拟、密码学等领域。Python中通过设置种子值初始化状态数组,经状态更新和输出提取生成随机数,代码简单高效。
101 63
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫(Abyssinian)', '孟加拉猫(Bengal)', '暹罗猫(Birman)', '孟买猫(Bombay)', '英国短毛猫(British Shorthair)', '埃及猫(Egyptian Mau)', '缅因猫(Maine Coon)', '波斯猫(Persian)', '布偶猫(Ragdoll)', '俄罗斯蓝猫(Russian Blue)', '暹罗猫(Siamese)', '斯芬克斯猫(Sphynx)', '美国斗牛犬
64 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
|
14天前
|
存储 算法 搜索推荐
Python 中数据结构和算法的关系
数据结构是算法的载体,算法是对数据结构的操作和运用。它们共同构成了计算机程序的核心,对于提高程序的质量和性能具有至关重要的作用
|
13天前
|
数据采集 存储 算法
Python 中的数据结构和算法优化策略
Python中的数据结构和算法如何进行优化?
|
24天前
|
机器学习/深度学习 算法 大数据
蓄水池抽样算法详解及Python实现
蓄水池抽样是一种适用于从未知大小或大数据集中高效随机抽样的算法,确保每个元素被选中的概率相同。本文介绍其基本概念、工作原理,并提供Python代码示例,演示如何实现该算法。
27 1
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
75 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
69 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
73 0
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型