这是奔跑的键盘侠的第99篇文章 接前面两篇，今天继续讲合并排序法。 合并排序法（merge sort） 先来看一下百度百科的定义： 合并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。...合并排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。...将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。合并排序也叫归并排序。...这个函数是用的递归方法，对递归陌生的童鞋需要慢慢领会一下了。 #!...的10次方是1024,20次方刚好100万多一点）” 这里的20其实就是100万取对数得来的，合并排序，首选是要divide，自然是用猜数字的方法来分组。
参考链接： Python中的合并排序merge sort 1....简单合并排序法实现 思想：两堆已排好的牌，牌面朝下，首先掀开最上面的两张，比较大小取出较小的牌，然后再掀开取出较小牌的那一堆最上面的牌和另一堆已面朝上的牌比较大小，取出较小值，依次类推.........合并排序元素个数为2的幂数的列表 思想：将原始列表中的元素，拆分为个数为2的子列表，将每个子列表进行合并排序，加以整合变为左右两部分都排好序的元素个数为4的子列表..........用Python实现任意排列数组的合并排序 """Python实现合并排序""" def MERGE(A, p, q, r): """定义合并函数""" n1 = q - p n2... A[n] = R[j] j = j + 1 return A def MERGE_SORT(A, p, r): """定义MERGE_SORT函数，对一个数列实现合并排序
分治算法： 用分治策略实现n个元素进行排序的方法。 基本思想： 将待排序元素分成大小大致相同的两个子集合，分别对两个子集合进行排序，最终排好序的子集合合并成所要求的排好序的集合。...源码： /* * mergeSort.cpp * 合并排序算法，算法导论P.17 * Created on: 2011-12-21 * Author: LiChanghai */...，将已排好序的子序列合并成更大的有序序列 //最后一次调用subMerge时完成数组的排序 template void mergeSort(vector &vec,...调用了多少次 //static int times_subMerge=0; if(iterHead < iterTail-1) { //数组长度的一半(错误的方法...) //typename vector::size_type halfLength = (vec.size()-1)/2; //数组长度的一半（正确方法）
合并排序 算法介绍： 合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 的一个非常典型的应用。...合并排序法是将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表，即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。...将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。合并排序也叫归并排序。...MergeSort(A); } public void MergeSort(int[] A){ //分治法，分成两部分进行排序 int[] B=new int...Merging(B,C,A); } } public void Merging(int[] B,int[] C,int[] A){ //排序算法
目录： 使用PyPDF2库 获取要合并的pdf文件的文件列表 使用PyPDF2合并pdf文档 一番今日 之前一番在免费知识星球给大家开发过一个在windows下使用的简单的pdf合并工具。...其实用python去实现真的很简单，用了tkinter + PyPDF2 + pyinstaller。 今天一番来解读下这个小工具怎么用python实现pdf文档合并的，而且合并完后还自带目录。 ?...使用PyPDF2库 python里最大的好处就是封装了各种强大的轮子。同样，操作pdf也有强大的库，就是PyPDF2库。这里我们就是用的PyPDF2来实现读取pdf，然后合并pdf的。...key=os.path.getmtime, reverse=False) return file_list sorted函数：获取一个文件夹里的所有pdf文件的列表，并且以pdf文件的修改时间为排序...，通过reverse可以选择排序是否逆序。
Compare method Either you implement a compare-method for your object: -(NSCompar...
python 中映射类型里key和value是一种一对多的关系，通常被认为是一种可变的哈希表。字典对象是可变的，它是一个容器类型，能存储任意个数的Python对象，也可存储其他容器类型。...字典的合并 如何实现字典间的合并呢?...，然后进行合并 同时不会赋值给第三方的字典。...中必须使用z = dict(list(y.items()) +list(x.items()))来进行字典的合并，同时可以看出自典的顺序不同合并的结果也不相同。...字典的排序 首先，对字典进行排序是不可能的,只有把字典转换成另一种方式才能排序。
java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.UUID; import javax.imageio.ImageIO; /** * 图片合并方法...bi1 = null; BufferedImage bi2 = null; // 调用mergeImage方法获得合并后的图像 BufferedImage destImg = null; try {...bi1 = getBufferedImage(list.get(1)); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } // 调用mergeImage方法获得合并后的图像...，如果水平方向合并，则高度必须相等；如果是垂直方向合并，宽度必须相等。...* mergeImage方法不做判断，自己判断。
稳定 插入排序法 简介：依次检查需要排序的列表，每次取出一个元素放入另一个排好序的列表中的适当位置。...对两个子列表递归调用归并排序(最后将两个子列表分解为N个子列表)。 合并已排序好的列表。 ?...劣：：速度较快且稳定，时间复杂度为O(Nlog2N) 实现代码: def merge(left,right): merged = [] i,j = 0,0 left_len,right_len...最差情况下时间复杂度为O(N2) Python语言中提供的排序算法 内置数据类型list的方法sort()，内置函数sorted() 这个的底层实现就是归并排序，只是使用了Python无法编写的底层实现...，从而避免了Python本身附加的大量开销,速度比我们自己写的归并排序要快很多（10~20倍）,所以说我们一般排序都尽量使用sorted和sort
一、 算法介绍 快速排序是经常考查到的排序算法，这里对快排算法做一下总结。快速排序是“交换”类的排序，它通过多次划分操作实现排序！...二、演示流程 三、 Python代码实现 def quick_sort(nums: list, left: int, right: int) -> None: if left 排序的排序趟数和初始序列有关！...有多个时间复杂度为O(nlog2n)的排序算法，但这里称之为快速排序算法而不是其他排序，是因为其他排序算法的基本操作执行次数的多项式最高项为X*nlog2，X为系数，快速排序的X最小，可见它在最高级别的算法中是最好的...，故叫快速排序。
快速排序python实现 快速排序 快速排序的实现同样使用分治法，它的原理是从序列中选择一个值作为基准值，然后分成比基准值小的序列集合和比基准值小的序列集合和与基准值相等的序列集合。...再将比基准值小的序列集合和比基准值小的序列集合再次进行选择基准值分割，最后再从下到上每层按照顺序合并即可。 如图： ?...s.extend(R) if __name__ == '__main__': s = [1, 7, 3, 5, 4] quick_sort(s) print(s) 代码中实现的是列表的快速排序...，类似的也可以实现其他类型序列的排序 时间复杂度 快速排序的时间复杂度有最优情况与最坏情况 最优情况为每一次的基准值都正好为序列的中位数，时间复杂度为nlog(n) 最坏情况为每一次的基准值都恰好是序列的最大值或最小值...上面的快排使用了L，E，R存储临时的序列，这样会占用内存，使用就地快速排序的方式可以在原序列上完成排序，减少了内存的使用 def inplace_quick_sort(s,a,b): """列表的就地快速排序
今天在翻阅python的学习资料时，看到了别人用python实现的8大排序算法。很惭愧作为一个9年工作经验的程序员，现在还记得的排序只剩下冒泡排序、快速排序等寥寥几个了。...于是花了数个小时将这些排序算法又仔细揣度了一番，同时再一次感叹python语言的精练。...将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。...归并排序的算法我们通常用递归实现，先把待排序区间[s,t]以中点二分，接着把左边子区间排序，再把右边子区间排序，最后把左区间和右区间用一次归并操作合并成有序的区间[s,t]。...left、right两部分，使用递归方法使这两部分有序之后，再使用merge方法将这两部分合并起来 基数排序 基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称
一、冒泡排序简介 冒泡排序(Bubble Sort)是一种常见的排序算法，相对来说比较简单。...冒泡排序重复地走访需要排序的元素列表，依次比较两个相邻的元素，如果顺序(如从大到小或从小到大)错误就交换它们的位置。重复地进行直到没有相邻的元素需要交换，则元素列表排序完成。...在冒泡排序中，值最大(或最小)的元素会通过交换慢慢“浮”到元素列表的“顶端”。就像“冒泡”一样，所以被称为冒泡排序。 二、冒泡排序原理 冒泡排序的原理如下： 1. 比较相邻的两个元素。...三、Python实现冒泡排序 # coding=utf-8 def bubble_sort(array): for i in range(1, len(array)): for...所以冒泡排序是一种稳定的排序算法。
一、桶排序简介 桶排序(Bucket sort)是一种通过分桶和合并实现的排序算法，又被称为箱排序。...桶排序先将数据分到有限数量的桶里，然后对每一个桶内的数据进行排序(桶内排序可以使用任何一种排序算法，如快速排序)，最后将所有排好序的桶合并成一个有序序列，列表排序完成。...三、Python实现桶排序 # coding=utf-8 def bucket_sort(array): min_num, max_num = min(array), max(array)...取出每一个桶，对每个桶内的数据都进行排序，代码中直接使用了Python的内置函数sorted()，这里也可以使用快速排序等排序算法。...稳定性 根据桶排序的排序原理，会将待排序列表进行分桶、桶内排序和合并。在对每一个桶进行桶内排序时，可以采用不同的排序算法，有些排序算法是稳定的，有些排序算法是不稳定，这会影响到桶排序的稳定性。
def sortList(alist): alen = len(alist) if alen == 0: return alis...
一、希尔排序简介 希尔排序(Shell's Sort)，也被称为递减增量排序算法(Diminishing Increment Sort)，是插入排序的一种更高效的改进排序算法。...插入排序参考：Python实现插入排序 希尔排序是先取一个小于待排序列表长度的正整数d1，把所有距离为d1的数据看成一组，在组内进行插入排序。...继续对整个列表进行插入排序，经过了希尔排序的第一轮排序后，列表更接近“几乎排好序”的状态，排序效率更高。排序结果如下图。 ?...三、Python实现希尔排序 # coding=utf-8 def shell_sort(array): interval = int(len(array)/3) while interval...希尔排序每进行一轮排序，数据的状态都更接近于有序的状态，经过前面的排序后，最后一轮进行插入排序时，数据接近于最优的状态，所以希尔排序对插入排序在效率上有较大的改进。
一、选择排序简介 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。...选择排序首先从待排序列表中找到最小(大)的元素，存放到元素列表的起始位置(与起始位置进行交换)，作为已排序序列，第一轮排序完成。然后，继续从未排序序列中找到最小(大)的元素，存放到已排序序列的末尾。...直到所有元素都存放到了已排序序列中，列表排序完成。 选择排序每次都是去找最小(大)的元素，隐含了一种挑选的过程，所以被称为选择排序。 二、选择排序原理 选择排序的原理如下： 1....继续重复上面的4,5步骤，找到未排序序列中的最小元素，存放到已排序序列的末尾。每进行一轮排序，已排序序列的长度加一，未排序序列的长度减一，直到未排序序列的长度为1，列表排序完成。排序结果如下图。 ?...三、Python实现选择排序 # coding=utf-8 def selection_sort(array): for i in range(len(array)-1): min_index
通过一轮排序，将待排序的数组分割成独立的两部分，其中一部分数组的元素值均比基准元素值小，另一部分数组的元素值比基准值大。 3). 然后分别对这两部分数组用同样的方法继续进行排序，直到整个数组有序。...堆 是一种完全二叉树，堆排序是一种树形选择排序，利用了大顶堆堆顶元素最大的特点，不断取出最大元素，并调整使剩下的元素使之还是大顶堆，依次取出最大元素就实现了排序。O(NlogN)，不稳定。...—直接插入排序 每次将一个待排序的元素与已排序好的元素进行逐一比较，直到找到合适的位置按大小插入。...归并排序是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案...简单来讲，就是将待排序列不停的分为左边和右边两份，然后以此递归分下去。然后再将她们按照两个有序数组的样子合并起来。O(NlogN)，稳定。
前言冒泡排序快速排序插入排序希尔排序选择排序堆排序归并排序计数排序桶排序基数排序 前言 本章介绍使用Python实现场景的几种排序算法。...分别有冒泡算法、快速排序、插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、归并排序、计数排序、桶排序、基数排序。 创建一个比较大的list，用于测试排序算法使用。...堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。...left = merge_sort(alist[:mid]) right = merge_sort(alist[mid:]) # 对排序好的两个列表合并，产生一个新的排序好的列表...把数组a划分为n个大小相同子区间（桶），每个子区间各自排序，最后合并。
一、计数排序简介 计数排序(Counting Sort)是一种不比较数据大小的排序算法，是一种牺牲空间换取时间的排序算法。...计数排序适合数据量大且数据范围小的数据排序，如对人的年龄进行排序，对考试成绩进行排序等。 计数排序先找到待排序列表中的最大值 k，开辟一个长度为 k+1 的计数列表，计数列表中的所有初始值都为 0。...三、Python实现计数排序 # coding=utf-8 def counting_sort(array): if len(array) < 2: return array...2, 5, 9, 5, 7, 6] print(counting_sort(array)) 运行结果： [2, 2, 3, 3, 5, 5, 5, 6, 7, 7, 7, 9] 代码中，使用Python...稳定性 根据计数排序的应用场景，待排序列表中有很多值相等的元素。不过，计数排序没有比较待排序列表中的数据大小，也没有进行位置交换，相等数据的相对次序是保持不变的。所以计数排序是一种稳定的排序算法。
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