合并排序实验报告总结合并排序c语言算法代码( 七 ) _合并

● 重复步骤2，直到所有元素排序完毕，即序列数为1
以上节选自维基百科
代码如下：
def merge(left, right): result = while left and right: if left[0] < right[0]: result.append(left.pop(0)) else: result.append(right.pop(0)) if left: result= left if right: result= right return result
def merge_sort(numberlist): if len(numberlist) <= 1: return numberlist mid = len(numberlist) // 2 left = numberlist[:mid] right = numberlist[mid:]
left = merge_sort(left) right = merge_sort(right) return merge(left, right)六、快速排序从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot），
● 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（相同的数可以到任何一边）。在这个分割结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分割（partition）操作。
● 递归地（recursively）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
● 递归到最底部时，数列的大小是零或一，也就是已经排序好了。这个算法一定会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
以上节选自维基百科
代码如下：
def quick_sort(array): if len(array) < 2: return array else: pivot = array[0] less = [i for i in array[1:] if i <= pivot] greater = [i for i in array[1:] if i > pivot] return quick_sort(less)[pivot]quick_sort(greater)七、堆排序
若以升序排序说明，把数组转换成最大堆积(Max-Heap Heap)，这是一种满足最大堆积性质(Max-Heap Property)的二叉树：对于除了根之外的每个节点i, A[parent(i)] ≥ A[i] 。
重复从最大堆积取出数值最大的结点(把根结点和最后一个结点交换，把交换后的最后一个结点移出堆)，并让残余的堆积维持最大堆积性质。

def heap_sort(numberlist): length = len(numberlist) def sift_down(start, end): root = start while True: child = 2 * root1 if child > end: break if child1 <= end and numberlist[child] < numberlist[child1]: child= 1 if numberlist[root] < numberlist[child]: numberlist[root], numberlist[child] = numberlist[child], numberlist[root] root = child else: break
# 创建最大堆 for start in range((length - 2) // 2, -1, -1): sift_down(start, length - 1)
# 堆排序 for end in range(length - 1, 0, -1): numberlist[0], numberlist[end] = numberlist[end], numberlist[0] sift_down(0, end - 1)
return numberlist八、计数排序以上节选自维基百科
代码如下：

def counting_sort(numberlist, maxnumber): # maxnumber为数组中的最大值 length = len(numberlist) # 待排序数组长度 b = [0 for i in range(length)] # 设置输出序列，初始化为0 c = [0 for i in range(maxnumber1)] # 设置技术序列，初始化为0 for j in numberlist: c[j] = c[j]1 for i in range(1, len(c)): c[i] = c[i]c[i - 1] for j in numberlist: b[c[j] - 1] = j c[j] = c[j] - 1 return b总结
各种排序的稳定性，时间复杂度和空间复杂度总结：
我们比较时间复杂度函数的情况：

合并排序实验报告总结合并排序c语言算法代码( 七 )

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