50.歸并排序

歸并排序

歸并排序是采用分治法的一個(gè)非常典型的應(yīng)用。歸并排序的思想就是先遞歸分解數(shù)組，再合并數(shù)組。

將數(shù)組分解最小之后，然后合并兩個(gè)有序數(shù)組，基本思路是比較兩個(gè)數(shù)組的最前面的數(shù)，誰(shuí)小就先取誰(shuí)，取了后相應(yīng)的指針就往后移一位。然后再比較，直至一個(gè)數(shù)組為空，最后把另一個(gè)數(shù)組的剩余部分復(fù)制過來即可。

def merge_sort(alist):n = len(alist)if n <=1:return alistmid = n//2left_li = merge_sort(alist[:mid])right_li = merge_sort(alist[mid:])left_pointer,right_pointer = 0, 0result = []while left_pointer < len(left_li) and right_pointer < len(right_li):if left_li[left_pointer] < right_li[right_pointer]:result.append(left_li[left_pointer])left_pointer += 1else:result.append(right_li[right_pointer])right_pointer += 1result += left_li[left_pointer:]result += right_li[right_pointer:]return resultif __name__=="__main__":li = [1,2,44,11,22,45,52,55,12,23]print(li)print(merge_sort(li)) [1, 2, 44, 11, 22, 45, 52, 55, 12, 23] [1, 2, 11, 12, 22, 23, 44, 45, 52, 55]

51.歸并排序_代碼執(zhí)行流程

代碼執(zhí)行流程

52.歸并排序時(shí)間復(fù)雜度及排序算法復(fù)雜度對(duì)比

時(shí)間復(fù)雜度

• 最優(yōu)時(shí)間復(fù)雜度：O(nlogn)? ? ?(橫向n? ? 縱向logn)
• 最壞時(shí)間復(fù)雜度：O(nlogn)
• 穩(wěn)定性：穩(wěn)定

53.二分查找

搜索

搜索是在一個(gè)項(xiàng)目集合中找到一個(gè)特定項(xiàng)目的算法過程。搜索通常的答案是真的或假的，因?yàn)樵擁?xiàng)目是否存在。 搜索的幾種常見方法：順序查找、二分法查找、二叉樹查找、哈希查找

二分法查找

二分查找又稱折半查找，優(yōu)點(diǎn)是比較次數(shù)少，查找速度快，平均性能好；其缺點(diǎn)是要求待查表為有序表，且插入刪除困難。因此，折半查找方法適用于不經(jīng)常變動(dòng)而查找頻繁的有序列表。首先，假設(shè)表中元素是按升序排列，將表中間位置記錄的關(guān)鍵字與查找關(guān)鍵字比較，如果兩者相等，則查找成功；否則利用中間位置記錄將表分成前、后兩個(gè)子表，如果中間位置記錄的關(guān)鍵字大于查找關(guān)鍵字，則進(jìn)一步查找前一子表，否則進(jìn)一步查找后一子表。重復(fù)以上過程，直到找到滿足條件的記錄，使查找成功，或直到子表不存在為止，此時(shí)查找不成功。

def binary_search(alist, item):"""二分查找"""n = len(alist)if n > 0:mid = n//2if alist[mid] == item:return Trueelif item < alist[mid]:return binary_search(alist[:mid],item)else:return binary_search(alist[mid+1:], item)return Falseif __name__=="__main__":li=[17,20,26,31,44,54,55,77,93]print(binary_search(li,55))print(binary_search(li,100)) True False def binary_search(alist, item):first = 0last = len(alist) - 1while first <= last:midpoint = (first + last) // 2if alist[midpoint] == item:return Trueelif item < alist[midpoint]:last = midpoint - 1else:first = midpoint + 1return Falseif __name__=="__main__":li=[17,20,26,31,44,54,55,77,93]print(binary_search(li,55))print(binary_search(li,100)) True False

54.二分查找時(shí)間復(fù)雜度

時(shí)間復(fù)雜度

• 最優(yōu)時(shí)間復(fù)雜度：O(1)
• 最壞時(shí)間復(fù)雜度：O(logn)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python数据结构与算法（第六天）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。