数列排序 python

数列排序 python

数列排序是我们在日常编程工作中经常遇到的一个问题。Python是一种高级编程语言，因其简单易学、强大灵活及其大量的第三方库支持，越来越受到程序员们的喜爱。在Python中，排序算法十分丰富，而且使用起来也非常方便。接下来，我们将学习如何在Python中快速地进行数列排序。

一、常见的排序算法

常见的排序算法包括插入排序、冒泡排序、选择排序、快速排序、归并排序等等。不同的排序算法具有不同的时间复杂度和空间复杂度，对于不同的数据集合，选择合适的排序算法可以提高程序运行效率。下面列举一下常见的排序算法，并简单介绍其原理和优点。

1. 插入排序

插入排序是一种简单直观的排序算法，其原理是通过将未排序的数据依次插入到已排序的数据中，以此达到排序的目的。具体实现时，假设有一组待排序的数列R={r1，r2，r3，r4...rn}，我们可以取第一个数r1作为已排序的数列，然后将第二个数r2与r1进行比较，如果r2小于

r1，则将r2插入到r1的前面，否则r2插入到r1的后面。同理，对第三个数r3进行比较，插入到对应的位置。不断重复以上过程，最终可以得到有序的数列。

插入排序的时间复杂度为O（n^2），空间复杂度为O （1），要排序的数据集合较小时，插入排序是一种比较好的选择。

2. 冒泡排序

冒泡排序是一种简单易懂的排序算法，其原理是通过不断比较相邻的两个数，将较大的数放在靠后的位置，较小的数放在靠前的位置。具体实现时，我们可以先把整个数列视为一个有序的数列，然后从前到后进行比较，一次交换相邻两个数的位置，不断重复此过程，直到数列全部有序。冒泡排序的时间复杂度也为O（n^2），空间复杂度为O（1），但是算法效率较低，不适用于大规模数据集合的排序。

3. 选择排序

选择排序是一种简单但是效率较高的排序算法，其原理是通过每一次遍历找到数列中最小的元素放到第一个位置，然后再在剩余的元素中找到最小的元素放到第二个位置，如此往复，直到所有元素都排好序为止。选择排序的时间复杂度为O（n^2），空间复杂度为O（1），与插入排序相似，对于小规模的数据集合，选择排序是一个不错的选择。

4. 快速排序

快速排序是一种非常高效的排序算法，其原理是通过不断地将数列分为两个部分，一部分是小于基准数的元素，另一部分是大于基准数的元素，然后对于左右两个分组分别进行递归排序。具体实现时，我们可以选择数列中的一个基准数，然后比基准数小的放在基准数左边，比基准数大的放在基准数右边，不断重复这个过程，直到所有元素都排好序为止。快速排序的时间复杂度为O （nlogn），空间复杂度为O（logn），是一种较为高效的排序算法。

5. 归并排序

归并排序是一种基于比较的排序算法，其原理是将数列分为两部分，然后对于左右两个分组分别进行递归排序，最终将两个有序的数列归并成一个有序的数列。具体实现时，我们可以将数列不断划分为两个子序列，然后递归的对于每个子序列进行排序，然后将左右两个子序列合并为一个有序数列。归并排序的时间复杂度为O （nlogn），空间复杂度为O（n），通常适用于耗费时间的大规模数据集合排序。

二、Python中的排序函数

Python中的排序函数非常多，下面我们罗列一些常见的排序函数，并且进行简单的介绍和演示。

1. 内置排序函数sorted()

Python中的内置排序函数sorted()可以接收任意的可迭代对象（list、tuple、set等等），并且将这个对象从小到大排序，并返回一个新的有序列表。

sorted()函数接收的参数有两个：

（1）需要进行排序的列表

（2）key参数为一个函数，用来指定根据哪个元素进行排序，默认为None，表示以元素本身进行排序。

例如，如果有一个列表a=[3,1,4,1,5,9,2,6,5], 我们可以调用sorted()函数进行排序：

```python >>> a=[3,1,4,1,5,9,2,6,5] >>>

b=sorted(a) >>> print(b)

输出结果为：[1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 9] ```

2. 列表排序方法sort()

Python中的列表数据类型有一个sort()方法可以在原来列表的基础上直接进行排序。这个方法接收的参数和sorted（）函数中的参数相同，比如我们要进行降序排列，可以这样实现：

```python >>> a=[3,1,4,1,5,9,2,6,5] >>>

a.sort(reverse=True) >>> print(a)

输出结果为：[9, 6, 5, 5, 4, 3, 2, 1, 1] ```

3. 外部排序函数heapq.nsmallest()和

heapq.nlargest()

heapq是Python中一个内置的基于堆的优先队列算法库。heapq.nsmallest()和heapq.nlargest()可以找到列表中最小或最大的几个元素。

这两个函数需要接收两个参数：

（1）需要排序的列表

（2）需要查找的元素的个数

例如，我们有一个列表a=[3,1,4,1,5,9,2,6,5]，我们可以使用heapq.nsmallest()函数进行排序：

```python >>> import heapq >>>

a=[3,1,4,1,5,9,2,6,5] >>> b=heapq.nsmallest(3,

a) >>> print(b)

输出结果为：[1, 1, 2] ```

三、实战演练

接下来，我们将结合实战演示如何在Python中进行数列排序。

我们来写一个简单的从大到小排序的程序，首先定义一个列表a：

```python >>> a=[3,1,4,1,5,9,2,6,5] ```

接下来，我们使用Python内置函数sorted()（）进行排序并输出结果：

```python >>> b=sorted(a, reverse=True) >>> print(b)