冒泡排序算法实验心得

⑴ 冒泡排序与选择排序的比较（python实现）

通过学习排序算法，发现冒泡排序和选择排序在算法实现上，十分的近似，下面进行必要的一些讲解：

让数组当中相邻的两个数进行比较， 数组当中比较小的数值向下沉，数值比较大的向上浮！外层for循环控制循环次数，内层for循环控制相邻的两个元素进行比较。

将一个序列分为两部分， 前面是有序序列，后面是无序序列，不断的将后面的无序序列中的最小值添加到前面的有序序列中，直到后面的无序序列中没有值,开始的时候将第一个值作为有序序列。

由于冒泡排序中元素需要两两比较，所以要 遍历 所有元素， 冒牌排序算法，非常适用于寻找列表中最大值或者，最小值 。

在选择排序中，我们也需要一轮轮的选出剩余的无需元素中的最小值，所以也要一次次的遍历无序列表， 非常契合的使用冒泡的思想去选出最小值 。

【结论】：看这两个算法其实思维不同，但是实现的编码过程十分一致。如果看程序看蒙了，其实也不要紧，思维上能明白两者的区别就行...

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⑷ 八大经典排序算法原理及实现

该系列文章主要是记录下自己暑假这段时间的学习笔记，暑期也在实习，抽空学了很多，每个方面的知识我都会另起一篇博客去记录，每篇头部主要是另起博客的链接。

冒泡排序算法应该是大家第一个接触的算法，其原理都应该懂，但我还是想以自己的语言来叙述下其步奏：

按照计算时间复杂度的规则，去掉常数、去掉最高项系数，其复杂度为O(N^2)
冒泡排序及其复杂度分析

空间复杂度就是在交换元素时那个临时变量所占的内存

给定一个整数序列{6,1,2,3,4},每完成一次外层循环的结果为：

我们发现第一次外层循环之后就排序成功了，但是还是会继续循环下去，造成了不必要的时间复杂度，怎么优化？

冒泡排序都是相邻元素的比较，当相邻元素相等时并不会交换，因此冒泡排序算法是稳定性算法

插入排序是对冒泡排序的一种改进

插入排序的思想是数组是部分有序的，再将无序的部分插入有序的部分中去,如图：
（图片来自 这里 ）

空间复杂度就是在交换元素时那个临时变量所占的内存

插入排序的优化，有两种方案：

文章后面会给出这两种排序算法

由于插入排序也是相邻元素的比较，遇到相等的相邻元素时不会发生交换，也不会造成相等元素之间的相对位置发生变化

其原理是从未排序的元素中选出最小值(最大值)放在已排序元素的后面

空间复杂度就是在交换元素时那个临时变量所占的内存

选择排序是不稳定的，比如 3 6 3 2 4，第一次外层循环中就会交换第一个元素3和第四个元素2，那么就会导致原序列的两个3的相对位置发生变化

希尔排序算是改良版的插入排序算法，所以也称为希尔插入排序算法

其原理是将序列分割成若干子序列（由相隔某个 增量 的元素组成的），分别进行直接插入排序；接着依次缩小增量继续进行排序，待整个序列基本有序时，再对全体元素进行插入排序，我们知道当序列基本有序时使用直接插入排序的效率很高。
上述描述只是其原理，真正的实现可以按下述步奏来：

希尔排序的效率取决于 增量值gap 的选取，这涉及到数学上尚未解决的难题，但是某些序列中复杂度可以为O(N 1.3)，当然最好肯定是O(N)，最坏是O(N 2)

空间复杂度就是在交换元素时那个临时变量所占的内存

希尔排序并不只是相邻元素的比较，有许多跳跃式的比较，难免会出现相同元素之间的相对位置发生变化，所以希尔排序是不稳定的

理解堆排序，就必须得先知道什么是堆？

二叉树的特点：

当父节点的值总是大于子结点时为 最大堆 ；反之为 最小堆 ，下图就为一个二叉堆

一般用数组来表示堆，下标为 i 的结点的父结点下标为(i-1)/2；其左右子结点分别为 (2 i + 1)、(2 i + 2)

怎么将给定的数组序列按照堆的性质，调整为堆？

这里以建立最小堆为示例，

很明显对于其叶子结点来说，已经是一个合法的子堆，所以做堆调整时，子节点没有必要进行，这里只需从结点为A[4] = 50的结点开始做堆调整，即从（n/2 - 1）位置处向上开始做堆调整：

由于每次重新恢复堆的时间复杂度为O(logN)，共N - 1次重新恢复堆操作，再加上前面建立堆时N / 2次向下调整，每次调整时间复杂度也为O(logN)，二次操作时间相加还是O(N logN)。故堆排序的时间复杂度为O(N * logN)。

空间复杂度就是在交换元素时那个临时变量所占的内存

由于堆排序也是跨越式的交换数据，会导致相同元素之间的相对位置发生变化，则算法不稳定。比如 5 5 5 ,堆化数组后将堆顶元素5与堆尾元素5交换，使得第一个5和第三个5的相对位置发生变化

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

快速排序在应该是大家经常看到、听到的算法，但是真正默写出来是有难度的。希望大家看了下面 挖坑填数 方法后，能快速写出、快速排序。

其原理就这么几句话，但是现实起来并不是这么简单，我们采取流行的一种方式 挖坑填数分治法

对于序列： 72 6 57 88 60 42 83 73 48 85

数组变为： 48 6 57 88 60 42 83 73 88 85
再重复上面的步骤，先从后向前找，再从前向后找：

数组变为： 48 6 57 42 60 72 83 73 88 85
可以看出a[5]前面的数字都小于它，a[5]后面的数字都大于它。因此再对a[0…4]和a[6…9]这二个子区间重复上述步骤就可以了

空间复杂度，主要是递归造成的栈空间的使用:

快速排序的优化主要在于基准数的选取

快速排序也是跨越式比较及交换数据，易导致相同元素之间的相对位置发生变化，所以快速排序不稳定

前面也说了二分查找排序是改进的插入排序，不同之处在于，在有序区间查找新元素插入位置时，为了减少比较次数提高效率，采用二分查找算法进行插入位置的确定
具体步骤，设数组为a[0…n]：

二分查找插入位置，因为不是查找相等值，而是基于比较查插入合适的位置，所以必须查到最后一个元素才知道插入位置。
二分查找最坏时间复杂度：当2^X>=n时，查询结束，所以查询的次数就为x，而x等于log2n（以2为底，n的对数）。即O(log2n)
所以，二分查找排序比较次数为：x=log2n
二分查找插入排序耗时的操作有：比较 + 后移赋值。时间复杂度如下：

二分查找排序在交换数据时时进行移动，当遇到有相等值插入时也只会插入其后面，不会影响其相等元素之间的相对位置，所以是稳定的

白话经典算法排序
冒泡排序选择排序
快速排序复杂度分析
优化的插入排序

⑸ Python冒泡排序注意要点实例详解

Python冒泡排序注意要点实例详解
文给大家介绍了python冒泡排序知识，涉及到冒泡排序主要的细节问题，本文通过实例代码给大家讲解，介绍的非常详细，具有参考借鉴价值，感兴趣的朋友一起看看吧
冒泡排序注意三点：
1. 第一层循环可不用循环所有元素。
2.两层循环变量与第一层的循环变量相关联。
3.第二层循环，最终必须循环集合内所有元素。
示例代码一：
1.第一层循环，只循环n-1个元素。
2.当第一层循环变量为n-1时，第二层循环所有元素。
s = [3, 4, 1, 6, 2, 9, 7, 0, 8, 5]
# bubble_sort
for i in range(0, len(s) - 1):
for j in range(i + 1, 0, -1):
if s[j] < s[j - 1]:
s[j], s[j - 1] = s[j - 1], s[j]
for m in range(0, len(s)):
print(s[m])
示例代码二：
1.第一层循环所有元素。
2.第二层也循环所有元素。
s = [3, 4, 1, 6, 2, 9, 7, 0, 8, 5]
for i in range(0, len(s)):
for j in range(i, 0, -1):
if s[j] < s[j - 1]:
s[j], s[j - 1] = s[j - 1], s[j]
for m in range(0, len(s)):
print(s[m])
以上所述是小编给大家介绍的python冒泡排序算法注意要点，希望对大家有所帮助