算法与数据结构基础
查找算法:
二分查找法:
简介:二分查找法又被称为折半查找法,用于预排序的查找问题
过程:
如果在列表a中查找元素t,先将列表a中间位置的项与查找关键字t比较,如果两者相等,则成功。
否则,将表分为前后两个子表
如果中间位置大于t,则进一步查找前一子表,否则,查找后一子表
重复上述过程
优劣:
时间复杂度为O(log2N),比较快
缺点就是必须是有序列表
排序算法:
冒泡排序
简介:两两比较大小,如果不满足升序关系,则交换
过程:略
优劣::
时间复杂度为O(N2),速度较慢
稳定
选择排序
简介:找出最小值,然后放入一个新的列表中
过程:略
优劣::
时间复杂度为O(N2),速度较慢
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。
过程:略
优劣::
时间复杂度为O(N2)
速度不稳定,最佳情况为线性增长,最差情况为N2,所以速度实际上比前两种快
归并排序
简介:分而制之的思想
过程:
将包含N个元素的列表分为两个含N/2元素的子列表.
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:
快速排序 #:
简介:对冒泡排序的改进
过程:
设置两个变量i和j,作为列表首末两端的下标,即i=0,j=N-1
设置列表的第一个元素作为关键数据,即key=A[0]
从j开始向前搜索,找到第一个小于key的值A[j],将A[j]和A[i]互换
从i开始向后搜索,找到第一个大于key的值A[i],将A[i]和A[j]互换
重复3~4步,直到i = j
优劣::
平均情况时间复杂度为O(Nlog2N),比较快。
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
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