сортировка выбором python код

Топ-5 алгоритмов сортировки на Python

Сортировка — это навык, которым должен обладать каждый программист. Не только для прохождения собеседований, но и для понимания дисциплины в целом. Разные алгоритмы сортировки — отличная демонстрация того, как внутренняя логика может влиять на сложность, скорость и эффективность программы.

Разберем 5 самых распространенных алгоритмов и реализуем их в Python.

Bubble Sort (пузырьковая сортировка)

Этот вид сортировки изучают в начале знакомства с дисциплиной Computer Science, поскольку он максимально просто демонстрирует саму концепцию сортировки.

При этом подходе осуществляется перебор по списку и сравнение соседних элементов. Они меняются местами в том случае, если порядок неправильный. Так продолжается до тех пор, пока все элементы не расположатся в нужном порядке. Из-за большого количества повторений у пузырьковой сортировки его сложность в худшем случае — O(n^2).

Selection Sort (сортировка выбором)

Сортировка выбором — также простой алгоритм, но более эффективный по сравнению с пузырьковой сортировкой. В большинстве случаев сортировка выбором будет более удачным выбором из двух.

В этом алгоритме список (или массив) делится на две части: список с отсортированными элементами и список с элементами, которые только нужно сортировать. Сначала ищется самый маленький элемент во втором. Он добавляется в конце первого. Таким образом алгоритм постепенно формирует список от меньшего к большему. Так происходит до тех пор, пока не будет готовый отсортированный массив.

Insertion Sort (сортировка вставками)

Сортировка вставками быстрее и проще двух предыдущих. Именно так большинство людей тасует карты любой игре. На каждой итерации программа берет один из элементов и подыскивает для него место в уже отсортированном списке. Так происходит до тех пор, пока не останется ни одного неиспользованного элемента.

Merge Sort (сортировка слиянием)

Сортировка слиянием — элегантный пример использования подхода «Разделяй и властвуй». Он состоит из двух этапов:

Quick Sort (быстрая сортировка)

Как и сортировка слиянием, быстрая сортировка использует подход «Разделяй и властвуй». Алгоритм чуть сложнее, но в стандартных реализациях он работает быстрее сортировки слиянием, а его сложность в худшем случае редко достигает O(n^2). Он состоит из трех этапов:

Источник

Объяснение алгоритмов сортировки с примерами на Python

В этой статье будут рассмотрены популярные алгоритмы, принципы их работы и реализация на Python. А ещё сравним, как быстро они сортируют элементы в списке.

В качестве общего примера возьмём сортировку чисел в порядке возрастания. Но эти методы можно легко адаптировать под ваши потребности.

Пузырьковая сортировка

Этот простой алгоритм выполняет итерации по списку, сравнивая элементы попарно и меняя их местами, пока более крупные элементы не «всплывут» в начало списка, а более мелкие не останутся на «дне».

Алгоритм

Сначала сравниваются первые два элемента списка. Если первый элемент больше, они меняются местами. Если они уже в нужном порядке, оставляем их как есть. Затем переходим к следующей паре элементов, сравниваем их значения и меняем местами при необходимости. Этот процесс продолжается до последней пары элементов в списке.

При достижении конца списка процесс повторяется заново для каждого элемента. Это крайне неэффективно, если в массиве нужно сделать, например, только один обмен. Алгоритм повторяется n² раз, даже если список уже отсортирован.

13 сентября – 9 октября, Санкт-Петербург и онлайн, Беcплатно

Для оптимизации алгоритма нужно знать, когда его остановить, то есть когда список отсортирован.

Реализация

Время сортировки

Если взять самый худший случай (изначально список отсортирован по убыванию), затраты времени будут равны O(n²), где n — количество элементов списка.

Сортировка выборкой

Этот алгоритм сегментирует список на две части: отсортированную и неотсортированную. Наименьший элемент удаляется из второго списка и добавляется в первый.

Алгоритм

На практике не нужно создавать новый список для отсортированных элементов. В качестве него используется крайняя левая часть списка. Находится наименьший элемент и меняется с первым местами.

Теперь, когда нам известно, что первый элемент списка отсортирован, находим наименьший элемент из оставшихся и меняем местами со вторым. Повторяем это до тех пор, пока не останется последний элемент в списке.

Реализация

По мере увеличения значения i нужно проверять меньше элементов.

Время сортировки

Затраты времени на сортировку выборкой в среднем составляют O(n²), где n — количество элементов списка.

Сортировка вставками

Как и сортировка выборкой, этот алгоритм сегментирует список на две части: отсортированную и неотсортированную. Алгоритм перебирает второй сегмент и вставляет текущий элемент в правильную позицию первого сегмента.

Алгоритм

Переходя к другим элементам несортированного сегмента, перемещаем более крупные элементы в отсортированном сегменте вверх по списку, пока не встретим элемент меньше x или не дойдём до конца списка. В первом случае x помещается на правильную позицию.

Реализация

Время сортировки

Время сортировки вставками в среднем равно O(n²), где n — количество элементов списка.

Пирамидальная сортировка

Также известна как сортировка кучей. Этот популярный алгоритм, как и сортировки вставками или выборкой, сегментирует список на две части: отсортированную и неотсортированную. Алгоритм преобразует второй сегмент списка в структуру данных «куча» (heap), чтобы можно было эффективно определить самый большой элемент.

Алгоритм

Сначала преобразуем список в Max Heap — бинарное дерево, где самый большой элемент является вершиной дерева. Затем помещаем этот элемент в конец списка. После перестраиваем Max Heap и снова помещаем новый наибольший элемент уже перед последним элементом в списке.

Этот процесс построения кучи повторяется, пока все вершины дерева не будут удалены.

Реализация

Создадим вспомогательную функцию heapify() для реализации этого алгоритма:

Время сортировки

В среднем время сортировки кучей составляет O(n log n), что уже значительно быстрее предыдущих алгоритмов.

Сортировка слиянием

Этот алгоритм относится к алгоритмам «разделяй и властвуй». Он разбивает список на две части, каждую из них он разбивает ещё на две и т. д. Список разбивается пополам, пока не останутся единичные элементы.

Соседние элементы становятся отсортированными парами. Затем эти пары объединяются и сортируются с другими парами. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не отсортируются все элементы.

Алгоритм

Список рекурсивно разделяется пополам, пока в итоге не получатся списки размером в один элемент. Массив из одного элемента считается упорядоченным. Соседние элементы сравниваются и соединяются вместе. Это происходит до тех пор, пока не получится полный отсортированный список.

Сортировка осуществляется путём сравнения наименьших элементов каждого подмассива. Первые элементы каждого подмассива сравниваются первыми. Наименьший элемент перемещается в результирующий массив. Счётчики результирующего массива и подмассива, откуда был взят элемент, увеличиваются на 1.

Реализация

Время сортировки

В среднем время сортировки слиянием составляет O(n log n).

Быстрая сортировка

Этот алгоритм также относится к алгоритмам «разделяй и властвуй». Его используют чаще других алгоритмов, описанных в этой статье. При правильной конфигурации он чрезвычайно эффективен и не требует дополнительной памяти, в отличие от сортировки слиянием. Массив разделяется на две части по разные стороны от опорного элемента. В процессе сортировки элементы меньше опорного помещаются перед ним, а равные или большие — позади.

Алгоритм

Быстрая сортировка начинается с разбиения списка и выбора одного из элементов в качестве опорного. А всё остальное передвигаем так, чтобы этот элемент встал на своё место. Все элементы меньше него перемещаются влево, а равные и большие элементы перемещаются вправо.

Реализация

Существует много вариаций данного метода. Способ разбиения массива, рассмотренный здесь, соответствует схеме Хоара (создателя данного алгоритма).

Время выполнения

В среднем время выполнения быстрой сортировки составляет O(n log n).

Обратите внимание, что алгоритм быстрой сортировки будет работать медленно, если опорный элемент равен наименьшему или наибольшему элементам списка. При таких условиях, в отличие от сортировок кучей и слиянием, обе из которых имеют в худшем случае время сортировки O(n log n), быстрая сортировка в худшем случае будет выполняться O(n²).

Встроенные функции сортировки на Python

Иногда полезно знать перечисленные выше алгоритмы, но в большинстве случаев разработчик, скорее всего, будет использовать функции сортировки, уже предоставленные в языке программирования.

Отсортировать содержимое списка можно с помощью стандартного метода sort() :

Или можно использовать функцию sorted() для создания нового отсортированного списка, оставив входной список нетронутым:

Оба эти метода сортируют в порядке возрастания, но можно изменить порядок, установив для флага reverse значение True :

В отличие от других алгоритмов, обе функции в Python могут сортировать также списки кортежей и классов. Функция sorted() может сортировать любую последовательность, которая включает списки, строки, кортежи, словари, наборы и пользовательские итераторы, которые вы можете создать.

Функции в Python реализуют алгоритм Tim Sort, основанный на сортировке слиянием и сортировке вставкой.

Сравнение скоростей сортировок

Для сравнения сгенерируем массив из 5000 чисел от 0 до 1000. Затем определим время, необходимое для завершения каждого алгоритма. Повторим каждый метод 10 раз, чтобы можно было более точно установить, насколько каждый из них производителен.

Пузырьковая сортировка — самый медленный из всех алгоритмов. Возможно, он будет полезен как введение в тему алгоритмов сортировки, но не подходит для практического использования.
Быстрая сортировка хорошо оправдывает своё название, почти в два раза быстрее, чем сортировка слиянием, и не требуется дополнительное место для результирующего массива.
Сортировка вставками выполняет меньше сравнений, чем сортировка выборкой и в реальности должна быть производительнее, но в данном эксперименте она выполняется немного медленней. Сортировка вставками делает гораздо больше обменов элементами. Если эти обмены занимают намного больше времени, чем сравнение самих элементов, то такой результат вполне закономерен.

Вы познакомились с шестью различными алгоритмами сортировок и их реализациями на Python. Масштаб сравнения и количество перестановок, которые выполняет алгоритм вместе со средой выполнения кода, будут определяющими факторами в производительности. В реальных приложениях Python рекомендуется использовать встроенные функции сортировки, поскольку они реализованы именно для удобства разработчика.

Лучше понять эти алгоритмы вам поможет их визуализация.

Хинт для программистов: если зарегистрируетесь на соревнования Huawei Cup, то бесплатно получите доступ к онлайн-школе для участников. Можно прокачаться по разным навыкам и выиграть призы в самом соревновании.

Перейти к регистрации

Источник

Алгоритмы сортировки на Python

В этой статье мы вкратце расскажем, какие есть основные алгоритмы сортировки и каковы их главные характеристики. Также по каждому алгоритму покажем реализацию на Python.

Искусство наведения порядка

Сортировка означает размещение элементов в определенном порядке. Этот конкретный порядок определяется свойством сравнения элементов. В случае целых чисел мы говорим, что сначала идет меньшее число, а потом — большее.

Расположение элементов в определенном порядке улучшает поиск элемента. Следовательно, сортировка широко используется в информатике.

В данной статье мы рассмотрим обычные алгоритмы сортировки и их реализации на Python. Для сравнения их производительности мы будем рассматривать задачу с сайта Leetcode о сортировке массива. Размеры данных этой задачи ограничены следующим образом:

Мы решили эту задачу при помощи всех известных алгоритмов сортировки. Вот какие у нас получились результаты:

Сортировка методом пузырька

Это самый простой алгоритм сортировки. В процессе его выполнения мы перебираем наш список и на каждой итерации сравниваем элементы попарно. При необходимости элементы меняются местами, чтобы больший элемент отправлялся в конец списка.

Сортировка выбором

В этом алгоритме мы создаем два сегмента нашего списка: один отсортированный, а другой несортированный.

В процессе выполнения алгоритма мы каждый раз удаляем самый маленький элемент из несортированного сегмента списка и добавляем его в отсортированный сегмент. Мы не меняем местами промежуточные элементы. Следовательно, этот алгоритм сортирует массив с минимальным количеством перестановок.

Сортировка вставками

Подобно алгоритму сортировки выбором, мы делим наш список на две части. Далее мы перебираем неотсортированную часть и вставляем каждый элемент из данного сегмента на его правильное место в отсортированной части списка.

Марк Лутц «Изучаем Python»

Скачивайте книгу у нас в телеграм

Сортировка Шелла

Сортировка Шелла является оптимизированным вариантом сортировки вставками.

Оптимизация достигается путем сравнения не только соседних элементов, но и элементов на определенном расстоянии, которое в течении работы алгоритма уменьшается. На последней итерации это расстояние равно 1. После этого алгоритм становится обычным алгоритмом сортировки вставками, что гарантирует правильный результат сортировки.

Но следует отметить один момент: к тому времени, когда это произойдет, наш массив будет почти отсортирован, поэтому итерации будут выполнятся очень быстро.

Пирамидальная сортировка («сортировка кучей»)

Как и в двух предыдущих алгоритмах, мы создаем два сегмента списка: отсортированный и несортированный.

В данном алгоритме для эффективного нахождения максимального элемента в неотсортированной части списка мы используем структуру данных «куча».

Метод heapify в примере кода использует рекурсию для получения элемента с максимальным значением на вершине.

Сортировка слиянием

Этот алгоритм работает по принципу «разделяй и властвуй».

Здесь мы делим список ровно пополам и продолжаем это делать, пока в нем не останется только один элемент. Затем мы объединяем уже упорядоченные части нашего списка. Мы продолжаем это делать, пока не получим отсортированный список со всеми элементами несортированного входного списка.

Быстрая сортировка

В этом алгоритме мы разбиваем список при помощи опорного элемента, сортируя значения вокруг него.

В нашей реализации мы выбрали опорным элементом последний элемент массива. Наилучшая производительность достигается тогда, когда опорный элемент делит список примерно пополам.

Сортировка подсчетом

Этот алгоритм не производит сравнение элементов. Для сортировки используются математические свойства целых чисел. Мы подсчитываем вхождения числа в массиве и сохраняем результат во вспомогательном массиве, где индексу соответствует значение ключа.

Следует также упомянуть поразрядную сортировку, которая использует сортировку подсчетом либо блочную (корзинную) сортировку в качестве подпрограммы. Этот метод сортировки заслуживает отдельной статьи для разбора.

Для удобства соберем весь наш код вместе:

Мы нашли потрясающий плейлист, в котором алгоритмы сортировки демонстрируются при помощи народного танца. Посмотрите это видео, оно того стоит!

В нашем небольшом исследовании мы изучили различные алгоритмы сортировки и определили время их выполнения, а также их потребности в памяти. Теперь мы понимаем, что значит время выполнения, стабильность алгоритма и используемая память. Чтобы выбрать подходящий алгоритм, мы должны оценивать эти параметры. Также, для создания более эффективных решений, типа Timsort, мы можем комбинировать наши базовые алгоритмы.

Источник

Сортировка выбора в Python

Хотя это не самый быстрый алгоритм сортировки, сортировка выбора все еще актуальна из-за того, насколько она эффективна в пространстве. В этой статье мы объясним, как работает сортировка выбора, как реализовать ее в Python и проанализировать ее временную сложность.

Вступление

Сортировка, хотя и является основной операцией, является одной из самых важных операций, которые должен выполнять компьютер. Это строительный блок во многих других алгоритмах и процедурах, таких как поиск и слияние. Знание различных алгоритмов сортировки может помочь вам лучше понять идеи, лежащие в основе различных алгоритмов, а также помочь вам придумать лучшие алгоритмы.

Алгоритм Selection Sort сортирует массив, находя минимальное значение несортированной части и затем заменяя его первым несортированным элементом. Это алгоритм на месте, то есть вам не нужно будет выделять дополнительные списки. Хотя он медленный, он все еще используется в качестве основного алгоритма сортировки в системах с ограниченной памятью.

Сортировка выбора

Так как же работает сортировка выбора? Сортировка выбора разбивает входной список на две части: отсортированную часть, которая изначально пуста, и несортированную часть, которая изначально содержит список всех элементов. Затем алгоритм выбирает минимальное значение всего несортированного файла и меняет его местами с первым несортированным значением, а затем увеличивает отсортированную часть на единицу.

Высокоуровневая реализация такого рода выглядела бы примерно так:

Начнем с несортированного списка:

В несортированном разделе есть все элементы. Мы просматриваем каждый пункт и определяем, что 1 это самый маленький элемент. Итак, мы меняемся местами 1 с 3 :

Этот процесс продолжается до тех пор, пока список не будет отсортирован:

Давайте посмотрим, как мы можем реализовать это в Python!

Реализация

Хитрость реализации этого алгоритма заключается в отслеживании минимального значения и замене двух элементов списка. Откройте файл с именем sort.py в вашем любимом редакторе и введите в него следующий код:

Теперь давайте добавим немного кода в файл для проверки алгоритма:

Затем вы можете открыть терминал и запустить его, чтобы увидеть результаты:

Список был правильно отсортирован! Мы знаем, как это работает, и можем реализовать сортировку выбора в Python. Давайте углубимся в теорию и посмотрим на ее эффективность с точки зрения времени.

Расчет Временной Сложности

Присвоение переменной также выполняется в постоянном времени. Мы назовем это c4 :

Теперь мы сталкиваемся с внутренней петлей for. Он имеет два постоянных вызова функций. Допустим, они берут c5 операции.

Вывод

В этой статье мы рассмотрели, как работает сортировка выбора и реализовали ее в Python. Затем мы разбили код по строкам, чтобы проанализировать временную сложность алгоритма.

Источник

Алгоритмы сортировки в Python

Введение

Иногда данные, которые мы храним или извлекаем в приложении, могут находится в беспорядочном состояние. И иногда возникает необходимость упорядочивания данные прежде чем их можно будет эффективно использовать. За все эти годы учеными было создано множество алгоритмов сортировки для организации данных.

В этой статье мы рассмотрим наиболее популярные алгоритмы сортировки, разберем, как они работают, и напишем их на Python. Мы также сравним, как быстро они сортируют элементы в списке.

Для простоты реализации алгоритмов сортировать числа будем в порядке их возрастания.

Пузырьковая сортировка (Bubble Sort)

Этот самый простой алгоритм сортировки который выполняет итерации по списку, сравнивая элементы попарно и меняя их местами, пока более крупные элементы не перестанут «всплывать» до конца списка, а более мелкие элементы не будут оставаться «снизу».

Объяснение

Начнем со сравнения первых двух элементов списка. Если первый элемент больше второго, мы меняем их местами. Если они уже в нужном порядке, мы оставляем их как есть. Затем мы переходим к следующей паре элементов, сравниваем их значения и меняем местами при необходимости. Этот процесс продолжается до последней пары элементов в списке.

Достигнув конца списка, повторяем этот процесс для каждого элемента снова. Хотя это крайне неэффективно. Что если в массиве нужно сделать только одну замену? Почему мы все еще повторяем, даже если список уже отсортирован? Получается нам нужно пройти список n^2 раза.

Очевидно, что для оптимизации алгоритма нам нужно остановить его, когда он закончит сортировку.

Откуда нам знать, что мы закончили сортировку? Если бы элементы были отсортированы, то нам не пришлось бы их менять местами. Таким образом, всякий раз, когда мы меняем элементы, мы устанавливаем флаг в True, чтобы повторить процесс сортировки. Если перестановок не произошло, флаг останется False, и алгоритм остановится.

Реализация

Мы можем реализовать пузырьковую сортировку в Python следующим образом:

Алгоритм работает в цикле while, прерываясь только тогда, когда никакие элементы не меняются местами. Вначале мы установили для swapped значение True, чтобы алгоритм прошел по списку хотя бы один раз.

Сложность

Сложность пузырьковой сортировки в худшем случае (когда список отсортирован в обратном порядке) равна O(n^2).

Сортировка выбором (Selection Sort)

Этот алгоритм сегментирует список на две части: отсортированные и несортированные. Он постоянно удаляет наименьший элемент из несортированного сегмента списка и добавляет его в отсортированный сегмент.

Объяснение

На практике нам не нужно создавать новый список для отсортированных элементов, мы будет обрабатывать крайнюю левую часть списка как отсортированный сегмент. Затем мы ищем во всем списке наименьший элемент и меняем его на первый элемент.

Теперь мы знаем, что первый элемент списка отсортирован, мы получаем наименьший элемент из оставшихся элементов и заменяем его вторым элементом. Это повторяется до тех пор, пока последний элемент списка не станет оставшимся элементом для изучения.

Реализация

Мы видим, что по мере того как i увеличивается, нам нужно проверять все меньше элементов.

Сложность

Сложность сортировки выбором в среднем составляет O(n^2).

Сортировка вставками (Insertion Sort)

Как и Сортировка выбором, этот алгоритм сегментирует список на отсортированные и несортированные части. Он перебирает несортированный сегмент и вставляет просматриваемый элемент в правильную позицию отсортированного списка.

Объяснение

Предполагается, что первый элемент списка отсортирован. Затем мы переходим к следующему элементу, назовем его х. Если x больше первого элемента, мы оставляем его как есть. Если x меньше, мы копируем значение первого элемента во вторую позицию и затем устанавливаем первый элемент в x.

Когда мы переходим к другим элементам несортированного сегмента, мы непрерывно перемещаем более крупные элементы в отсортированном сегменте вверх по списку, пока не встретим элемент меньше x, или не достигнем конца отсортированного сегмента, а затем поместим x в его правильное положение.

Реализация

Сложность

Сложность сортировки вставками в среднем равна O(n^2).

Пирамидальная сортировка (Heap Sort) (англ. Heapsort, «Сортировка кучей»)

Этот популярный алгоритм сортировки, как сортировки вставками и выбором, сегментирует список на отсортированные и несортированные части. Он преобразует несортированный сегмент списка в структуру данных типа куча (heap), чтобы мы могли эффективно определить самый большой элемент.

Объяснение

Мы начинаем с преобразования списка в Max Heap — бинарное дерево, где самым большим элементом является корневой узел. Затем мы помещаем этот элемент в конец списка. Затем мы восстанавливаем нашу Max Heap, которая теперь имеет на одно меньшее значение, помещая новое наибольшее значение перед последним элементом списка.

Мы повторяем этот процесс построения кучи, пока все узлы не будут удалены.

Реализация

Мы создаем вспомогательную функцию heapify для реализации этого алгоритма:

Сложность

В среднем сложность сортировки кучи составляет O(nlog (n)), что уже значительно быстрее, чем в предыдущих алгоритмах.

Сортировка слиянием (Merge Sort)

Этот алгоритм «разделяй и властвуй» разбивает список пополам и продолжает разбивать список на пары, пока в нем не будут только одиночные элементы.

Соседние элементы становятся отсортированными парами, затем отсортированные пары объединяются и сортируются с другими парами. Этот процесс продолжается до тех пор, пока мы не получим отсортированный список со всеми элементами несортированного списка.

Объяснение

Мы рекурсивно разделяем список пополам, пока не получим списки с одиночным размером. Затем мы объединяем каждую половину, которая была разделена, и при этом сортируя их.

Сортировка осуществляется путем сравнения наименьших элементов каждой половины. Первый элемент каждого списка сравнивается с первым. Если первая половина начинается с меньшего значения, то мы добавляем ее в отсортированный список. Затем мы сравниваем второе наименьшее значение первой половины с первым наименьшим значением второй половины.

Каждый раз, когда мы выбираем меньшее значение в начале половины, мы перемещаем индекс, элемент которого нужно сравнить на единицу.

Реализация

Обратите внимание, что функция merge_sort(), в отличие от предыдущих алгоритмов сортировки, возвращает новый отсортированный список, а не сортирует существующий список.

Поэтому для сортировки слиянием требуется пространство в памяти для создания нового списка того же размера, что и входной список.

Сложность

В среднем сложность сортировки слиянием составляет O(nlog (n)).

Быстрая сортировка (Quick Sort)

Это то же алгоритм «разделяй и властвуй» и его наиболее часто используют их описанных в этой статье. При правильной настройке он чрезвычайно эффективен и не требует дополнительного пространства памяти как сортировка слиянием. Мы разделяем список вокруг элемента точка опоры, сортируя значения вокруг этой точки.

Объяснение

Быстрая сортировка начинается с разбиения списка — выбора одного значения списка, которое будет в его отсортированном месте. Это значение называется опорным. Все элементы, меньшие, чем этот элемент, перемещаются влево. Все более крупные элементы перемещены вправо.

Зная, что опорный элемент находится на своем правильном месте, мы рекурсивно сортируем значения вокруг этого элемента, пока не будет отсортирован весь список.

Реализация

Сложность

В среднем сложность быстрой сортировки составляет O(nlog (n)).

Примечание. Алгоритм быстрой сортировки будет работать медленно, если опорный элемент будет наименьшим или наибольшим элементом списка. Быстрая сортировка обычно работает быстрее с более сбалансированными значениями. В отличие от сортировки кучи и сортировки слиянием, обе из которых имеют худшие времена O(nlog (n)), быстрая сортировка имеет худшее время O(n^2).

Встроенные функции сортировки Python

Хотя полезно знать и понимать эти алгоритмы сортировки, в большинстве проектов Python вы, вероятно, будете использовать встроенную функцию сортировки.

Создадим новый список, чтобы отсортировать его содержимое с помощью метода sort():

Или мы можем использовать функцию sorted() для создания нового отсортированного списка:

Они оба сортируются в порядке возрастания, но вы можете легко отсортировать в порядке убывания, установив для флага реверса в значение True:

В отличие от созданных нами функций алгоритма сортировки, обе эти функции могут сортировать списки кортежей и классов. Функция sorted() может сортировать любой итеративный объект, который включает в себя — списки, строки, кортежи, словари, наборы (set) и пользовательские итераторы.

Встроенная функция сортировки реализуют алгоритм сортировки Тима. Этот алгоритм, основан на сортировке слиянием и сортировке вставкой.

Сравнение скорости

Чтобы понять, как быстро работают рассмотренные алгоритмы, мы сгенерируем список из 5000 чисел от 0 до 1000. Затем мы определим время, необходимое для завершения каждого алгоритма. Повторим это 10 раз, чтобы мы могли более надежно установить производительность сортировки.

Вот какие результаты мы получили, время в секундах:

Вы можете получить другие значения, если попробуете повторить тест самостоятельно, но общее соотношение должно быть одинаковым или похожим. Пузырьковая сортировка (Bubble Sort) — самая медленная и наихудшая из всех алгоритмов. Хотя она очень полезно в качестве введения в изучения алгоритмов сортировки, оно не подходит для практического использования.

Мы также заметили, что быстрая сортировка выполняется очень быстро, почти в два раза быстрее, чем сортировка слиянием, и для ее работы не требуется много памяти. Напомним, что наш опорный элемент был основан на среднем элементе списка, разные опорные элементы могут дать разные результаты.

Поскольку сортировка вставкой выполняет намного меньше сравнений, чем сортировка выбором, то обычно она выполняются быстрее, но в нашем тесте сортировка выбором выполнилась немного быстрее.

Сортировка вставкой делает гораздо больше замен, чем сортировка выбором. Скорее всего обмен значениями занял значительно больше времени, чем сравнение значений, поэтому мы получили этот «противоположный» результат.

При выборе алгоритма сортировки следует помнить о самих данных и среде запуска алгоритмов, так как это тоже влияет на производительность.

Заключение

Алгоритмы сортировки дают нам много способов упорядочить наши данные. Мы рассмотрели 6 различных алгоритмов — Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort, Merge Sort, Heap Sort, Quick Sort — и их реализации в Python.

Количество сравнений и перестановок, которые выполняет алгоритм вместе со средой, в которой выполняется код, являются ключевыми определяющими факторами производительности. В реальных приложениях Python рекомендуется придерживаться встроенных функций сортировки Python из-за их гибкости и скорости.

Источник