[face_算法篇]:常见的二分、递归、选择、插入、冒泡、快排、归并

算法篇

  • 递归:斐波那契

必须有结束条件

python默认层数998

斐波那契数列规律:0,1,1,2,3,5,8……

台阶问题:走1,走2,n阶有几种方案:fib = lambda n:n if n <= 2 else fib(n-1) + fib(n-2)

台阶升级:走1,走2,走n: fib = lambda n:n if n<=2 else 2* fib(n-1)


def feibo(n):
   """计算几个feibo数"""
  if  n ==1:return 0  
       if  n == 2: return 1
       return  feibo(n-1) + feibo(n-2)
  • 二分查找:必须是有序的 O(logn)

找到中间值,让待找值与中间值比,然后去两边找,条件就是左边的索引小于右边


def  second_select(li, vlue):
   low = 0
   high = len(li) -1
   while low <=high:
       mid = (low + high)//2
       if  li[mid] == vlue:
           return mid
       elif  li[mid] > vlue:
           high = mid -1
        elif li[mid] < vlue:
           low = mid +
    else:
       return "没有该值"
  • 选择排序On^2

分有序无序,每次都从无序里获取最小的值放到有序最后一位的后面,直到无序区为空

def select_sort(li):
   for i in range(len(li)-1):
       min_tmp = i
       for j in range(i+1, len(li)):
           if li[j] < li[min_tmp]
          min_tmp = j
        if  min_tmp  != j:
           li[i], li[min_tmp] = li[min_tmp] ,li[i]
  • 插入排序 On^2

分有序和无序,先从无序开始选一个数,放入有序区,然后从无序区拿元素与有序区元素依次比较,如果小于有序区,就换位置,如果大就放在它后面,依次进行

def insert_sort(li):
   for  i in range(1, len(li)):   # 先拿到了0号元素,这里时无序区开始拿
       tmp = li[i]   # 获取到的第一个数
       j = i -1  # 为有序区的索引
       while   j >=0 and  tmp < li[j]:
           li [j+1] = li[j]   # 换位置
           j = j -1     # 有序区继续比较
        li[j+1] = tmp
  • 冒泡

从一个列表开始元素依次开始比较相邻的数,如果后面的大于前面的,不做改变,指针向后移动,如果后面的数小于前面的,将他们的位置更换,依次到最后,就实现了最大的数字放在了最后,类似水泡冒上来


def  mao_sort(li):
   for i in range(len(li) -1):   # 趟数
       flag = False
       for  j in range(len(li) - i  -1):   # 一趟要比较的次数
           if li[j] > li[j+1]:
               li[j],li[j+1] = li[j+1], li[j]
               flag = True
        if  not flag:
           return
  • 快排On^2

找到中间值,将列表分为两部分,左边的元素都比中间值小,右边的元素都比中间值大,然后两部分也这样递归的运行


def  quick_sort(li, left,right):
if  left < right:
       mid = partition(li, left, right)
       quick_sort(li, left, mid-1)
       quick_sort(li, mid+1)
def  partition(li, left,right):
   tmp = li[left]   # 先假设第一个值是中间的那个
   while  left < right:
       while left < right and li[right] >= tmp:
           right -=1
       li[left] = li[right]
       while left < right and li[right] <= tmp:
           left+-=1
        li[right]= li[left]
   li[left] = tmp
   return left
  • 归并O(nlogn)

通过不断的分解无序列表,直到成一个元素时就有序了,最后分成两个有序的列表,然后将两个有序列表进行归并,一步步递归合成一个有序的大列表

归并排序采用分而治之的原理:

 一、将一个序列从中间位置分成两个序列;

 二、在将这两个子序列按照第一步继续二分下去;

 三、直到所有子序列的长度都为1,也就是不可以再二分截止。这时候再两两合并成一个有序序列即可。

def merge(li, low, mid, high):
   li_tmp = []
   i = low
   j = mid + 1
   while i <= mid and j <= high:
       if li[i] <= li[j]:
           li_tmp.append(li[i])
           i += 1
       else:
           li_tmp.append(li[j])
           j += 1
   while i <= mid:
       li_tmp.append(li[i])
       i += 1
   while j <= high:
       li_tmp.append(li[j])
       j += 1
   for i in range(len(li_tmp)):
       li[i+low] = li_tmp[i]

def _merge_sort(li, low, high):
   if low < high: # 2个元素及以上
       mid = (low + high) // 2
       _merge_sort(li, low, mid)
       _merge_sort(li, mid+1, high)
       #print(li[low:mid+1], li[mid+1:high+1])
       merge(li, low, mid, high)
       #print(li[low:high + 1])

# 两个列表的写法
def merge_two(li1, li2):
   li = []
   i = 0
   j = 0
   while i < len(li1) and j < len(li2):
       if li1[i] <= li2[j]:
           li.append(li1[i])
           i += 1
       else:
           li.append(li2[j])
           j += 1
   while i < len(li1):
       li.append(li1[i])
       i += 1
   while j < len(li2):
       li.append(li2[j])
       j += 1
   return li

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