steeven 2019-09-05
(升序)思路:
比较相邻元素,如果第一个比第二个大,就交换他们 每一对都执行上一步工作,从开始第一对到末尾最后一对,这步完成时,最大的元素位于数组末尾。 重复以上步骤,除了最后一个元素 每次对越来越少的元素重复以上步骤,直到没有任何一堆数字需要比较。
一趟排序:实现最大的元素位于数组末尾。
# 一趟排序 def bubble_Sort(alist): n = len(alist) for j in range(n-1): #数组长度为n,则需比较次数是n-1,两两比较的元素(n1,n2)中的n1下标是从0~n-2 if alist[j]>alist[j+1]: #排序不正确,就交换两者位置 alist[j],alist[j+1]=alist[j+1],alist[j] return alist if __name__=="__main__": alist = [54,26,93,17,77,31,44,55,20] print(bubble_Sort(alist))
输出
[26, 54, 17, 77, 31, 44, 55, 20, 93]
每一趟排序结束后,下一次排序数组需要除开放在数组末尾的已排序数字
def bubble_Sort(alist): n = len(alist) for i in range(n-1,0,-1): # range(n-1,0,-1)--> n-1,...,1. 每执行一趟排序,下一次排序的序列长度都需要-1(除去上一次排序的最大值),最一趟排序的序列长度为n,第二次为n-1,...,直到最后一趟只需比较两个元素,序列长度为2 for j in range(i): if alist[j]>alist[j+1]: alist[j],alist[j+1]=alist[j+1],alist[j] return alist if __name__=="__main__": alist = [54,26,93,17,77,31,44,55,20] print(bubble_Sort(alist))
输出
[17, 20, 26, 31, 44, 54, 55, 77, 93]
优化:如果给定的序列如[17, 20, 26, 31,93,44,55,77],这样的部分有序数组,当一趟排序后,就能得到升序数组。以后的每次排序都是在浪费资源,对这样的情况进行修正。
def bubble_Sort(alist): n = len(alist) for i in range(n-1,0,-1): count = 0 # 记录每一趟排序的交换次数,如果count=0,那就是没有交换,整个数组已有序 for j in range(i): if alist[j]>alist[j+1]: alist[j],alist[j+1]=alist[j+1],alist[j] count+=1 # print(alist) if count == 0: break return alist if __name__=="__main__": alist =[17, 20, 26, 31,93,44,55,770] print(bubble_Sort(alist))
输出
[17, 20, 26, 31, 44, 55, 93, 770]
总结:
冒泡排序最好的时间复杂度是O(N),最坏的时间复杂度是O(N^2) 平均时间复杂度O(N^2).空间复杂度O(1) 可以看出冒泡排序的时间复杂度和数组初始状态有关。
要知道时间复杂度只是描述一个增长趋势,复杂度为O的排序算法执行时间不一定比复杂度为O长,因为在计算O时省略了系数、常数、低阶。实际上,在对小规模数据进行排序时,n2的值实际比 knlogn+c还要小。