使零出现在升序列表的最后,可以通过以下几种方法实现:
插入排序是一种简单的排序算法,它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。
def insertion_sort(nums):
for i in range(1, len(nums)):
j = i - 1
key = nums[i]
while j >= 0 and nums[j] > key:
nums[j + 1] = nums[j]
j -= 1
nums[j + 1] = key
return nums
归并排序是一种分治算法,它的工作原理是将待排序的数据分成两半,分别对这两半进行排序,然后将排序好的两个半部分合并成一个有序的数据。
def merge_sort(nums):
if len(nums) <= 1:
return nums
mid = len(nums) // 2
left = merge_sort(nums[:mid])
right = merge_sort(nums[mid:])
return merge(left, right)
def merge(left, right):
result = []
i = j = 0
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i]< right[j]:
result.append(left[i])
i += 1
else:
result.append(right[j])
j += 1
result += left[i:]
result += right[j:]
return result
快速排序是一种高效的排序算法,它的工作原理是通过选择一个基准值,将数据分成两部分,一部分小于基准值,一部分大于基准值,然后对这两部分分别进行排序。
def quick_sort(nums):
if len(nums) <= 1:
return nums
pivot = nums[0]
left = [x for x in nums[1:] if x< pivot]
right = [x for x in nums[1:] if x >= pivot]
return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)
堆排序是一种基于二叉堆的排序算法,它的工作原理是将待排序的数据构建成一个大顶堆,然后将堆顶元素与堆底元素交换,将剩余的元素重新调整为大顶堆,重复这个过程直到所有元素有序。
import heapq
def heap_sort(nums):
heapq.heapify(nums)
return [heapq.heappop(nums) for _ in range(len(nums))]
以上四种排序算法都可以实现将零放在升序列表的最后。在实际应用中,可以根据具体情况选择合适的排序算法。
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