ソートの選択

基本概念:
インデックスiからi~len(array)までの最小値をインデックスiと比較する.

array = [7,5,9,0,3,1,7,2,4,8]

for i in range(len(array)):
	min_index = i #가장 작은 인덱스 
    	for j in range(i+1, len(array)):
    		if array[min_index] > array[j]:
        		min_index=j
        array[i],array[min_index] = array[min_index], array[i]

時間複雑度はN+N-1+N-2+...2
すなわち(N^2+N)/2は、O(N^2)と簡略に表すことができる.
これは発泡ソートO(N^2)と同じである.
N=100
N=1000
N=10000の場合所要時間
ソートの選択

0.0123

0.354

15.475

クイックソート

0.00156

0.00343

0.0312

デフォルトのソート・ライブラリ

0.00000753

0.0000365

0.000248

デフォルトのソートライブラリは[ライト](Lights)自体です...

整列挿入

1ステップ目から、選択した数字の左側が揃えられていると判断し、数字の位置に入れます.
ソース:

array = [7,5,9,0,3,1,6,2,4,8]
for i in range(1, len(array)):
	for j in range(i,0,-1):
    	if array[i] < array[j-1]:
        	array[i], array[j-1] = array[j-1], array[i]
        else:
          	break

時間的複雑度は最大O(N^2)であり,リストがほぼすべて整列するとO(N)に減少する.ソートされたデータに適しています.

クイックソート

複雑で迅速なソート方法
リストからピボットデータとして最初の要素を選択し、ピボットより大きいデータを左から右、ピボットより小さいデータ交換位置を右から選択します.小データと大データの交換方法



左側と右側のリストで同じソートを行います.

array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8]

def quick_sort(array, start, end):
    if start >= end:  # 원소가 1개인 경우 종료
        return
    pivot = start  # 피벗은 첫 번째 원소
    left = start + 1
    right = end
    while left <= right:
        # 피벗보다 큰 데이터를 찾을 때까지 반복
        while left <= end and array[left] <= array[pivot]:
            left += 1
        # 피벗보다 작은 테이터를 찾을 때까지 반복
        while right > start and array[right] >= array[pivot]:
            right -= 1
        if left > right:  # 엇갈렸다면 작은 데이터와 피벗을 교체
            array[right], array[pivot] = array[pivot], array[right]
        else:  # 엇갈리지 않았다면 작은 데이터와 큰 데이터를 교체
            array[left], array[right] = array[right], array[left]
    # 분할 이후 왼쪽 부분과 오른쪽 부분에서 각각 정렬 수행
    quick_sort(array, start, right - 1)  # 재귀함수
    quick_sort(array, right + 1, end)


quick_sort(array, 0, len(array) - 1)
print(array)

これはPythonのダウンロードコードで、時間の複雑さが増えたようですか?

array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 4, 8]


def quick_sort(array):
    # 리스트가 하나 이하의 원소만을 담고 있다면 종료
    if len(array) <= 1:
        return array

    pivot = array[0]  # 피벗은 첫 번째 원소  (리스트 슬라이싱)
    tail = array[1:]  # 피벗을 제외한 리스트

    left_side = [x for x in tail if x <= pivot]  # 분할된 왼쪽 부분 (리스트 컴프리헨션)
    right_side = [x for x in tail if x > pivot]  # 분할된 오른쪽 부분

    # 분할 이후 왼쪽 부분과 오른쪽 부분에서 각각 정렬을 수행하고, 전체리스트를 반환
    return quick_sort(left_side) + [pivot] + quick_sort(right_side)

print(quick_sort(array))

時間的複雑度はO(Nlogn)であり,高速ソートはすべての要素をソートする際に最も性能が悪い.(挿入位置合わせとは反対)

ソート数

データキーkと同じリストを作成し、直接タップしてより多くの操作を行います.

0 2個1 2個2個2個...リストにすべてのデータを追加し、出力を終了します.
ソースコード

array = [7, 5, 9, 0, 3, 1, 6, 2, 9, 1, 4, 8, 0, 5, 2]
# 모든 범위를 포함하는 리스트 선언(모든 값은 0으로 초기화)
count = [0] * (max(array) + 1)

for i in range(len(array)):
    count[array[i]] += 1  # 각 데이터에 해당하는 인덱스의 값 증가

kが大きいとメモリがたくさん消費されます

110000セグメントのデータが2つある場合、効率は低い.

データが最大kである場合、O(n+k)の時間的複雑さを有する.

整理ソート時間の複雑さ