Python实现桶排序与快速排序算法结合应用示例
更新时间:2017年11月22日 08:59:39 作者:Alex Yu
这篇文章主要介绍了Python实现桶排序与快速排序算法结合应用,结合实例形式分析了Python快速排序及桶排序结合应用的相关实现技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python实现桶排序与快速排序算法结合应用的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
#-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from QuickSort import QuickSort def BucketSort(a, n): barrel = {} for i in xrange(0,n): barrel.setdefault(i, []) min = np.min(a) max = np.max(a) for x in a: for i in xrange(0,n-1): if x >= min +i* (max - min)/n and x < min +(i +1) * (max - min)/n: barrel[i].append(x) elif i == n-2 and x >= min +(i +1) * (max - min)/n: barrel[i+1].append(x) k = 0 for i in xrange(0,n): if len(barrel[i]) != 0: arr = np.array(barrel[i]) QuickSort(arr, 0, len(barrel[i]) -1) for x in arr: a[k] = x k += 1 if __name__ == '__main__': a = np.random.randint(0, 100, size = 10) print "Before sorting..." print "---------------------------------------------------------------" print a print "---------------------------------------------------------------" BucketSort(a, 10) print "After sorting..." print "---------------------------------------------------------------" print a print "---------------------------------------------------------------"
快速排序QuickSort:
#-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np def Partition(a, i, j): x = a[i] #将数组的第一个元素作为初始基准位置 p = i #同时记录下该元素的位置 while i < j: while i < j and a[j] >= x: j -= 1 while i < j and a[i] <= x: i += 1 if i != j: a[i], a[j] = a[j], a[i] #交换a[i]与a[j] a[p], a[i] = a[i], a[p] #将a[p]与a[i]进行交换 p = i #得到分隔位置 return p def QuickSort(a, i, j): if i < j: p = Partition(a, i, j) QuickSort(a, i, p-1) QuickSort (a, p+1, j) if __name__ == '__main__': a = np.random.randint(0, 100, size = 100) print "Before sorting..." print "---------------------------------------------------------------" print a print "---------------------------------------------------------------" QuickSort(a, 0, a.size - 1) print "After sorting..." print "---------------------------------------------------------------" print a print "---------------------------------------------------------------"
程序运行结果:
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
相关文章
讲解Python的Scrapy爬虫框架使用代理进行采集的方法
这篇文章主要介绍了讲解Python的Scrapy爬虫框架使用代理进行采集的方法,并介绍了随机使用预先设好的user-agent来进行爬取的用法,需要的朋友可以参考下2016-02-02python学习笔记之调用eval函数出现invalid syntax错误问题
python是一门多种用途的编程语言,时常扮演脚本语言的角色。一般来说,python可以定义为面向对象的脚本语言,这个定义把面向对象的支持和面向脚本语言的角色融合在一起。很多时候,人们常常喜欢用“脚本”和不是语言来描述python的代码文件。2015-10-10Python函数命名空间和作用域(Local与Global)
这篇文章主要介绍了Python函数命名空间和作用域分别介绍Local与Global模式,内容详细,具有一定的参考价值,需要的小伙伴可以参考一下2022-03-03
最新评论