动态可视化十大排序算法之冒泡排序
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提到排序算法呀,我想你肯定不陌生。这应该是学习编程时学到的第一个算法了吧。
我现在还能记得自己当时在 VC++ 6.0 上按照谭浩强老师的 C 语言教材敲出第一个冒泡排序时的激动心情。满满的成就感,不得不说,编程爱好者的快乐就是如此简单。
虽然排序在我们日常生活中很常见、常用。但是对于那时的自己来说还是很难理解的。而且自己也是在对比着书修改了很多遍才正确的编译运行。
当时我就想着要是有一个算法执行过程的动态图那就好了。我一直也在这样尝试着这样做,今天我就带你来体验下冒泡排序算法的动态执行过程。
话不多说,直接上干货,先带你看下效果,包你满意。
不仅是简单的算法执行过程,我还会为你介绍一些改进的技巧,让你更加游刃有余,显示出自己的内功修养。
有必要手动写排序算法吗?
可能有人觉得现在不需要自己手动写排序算法了,用的时候直接调用编程语言内置的库函数就行了。
在日常的工作学习中,我觉得大部分人也就是这样做的,包括我自己在内。而且你自己写排序算法有 Bug 不说,就算没有 Bug,肯定也没有编程语言内置的库函数高效。
但是这并不能说我们不需要掌握排序算法了,我觉得主要原因有两个吧。
掌握排序算法可以帮助我们更好的理解计算机程序的执行过程,训练我们的编程逻辑。而且排序算法有很多变形,这些变形在特定的应用场景下会非常高效。
另外一个我觉得就是应对职场的面试了。数据结构和算法直接对应了你能不能通过笔试,进入面试。我之前做过一个互联网大厂的笔试,笔试就是 4 道编程题,时间一个半小时。我当时一道题都没 AC,心态直接爆炸,结果也就凉凉了。。。
冒泡排序
接下来,我们就来看一看冒泡排序算法,前面的动画不知道你看懂了吗?没看懂的话可以再看一遍。
但是看懂就代表你可以写出完整的代码来吗?答案并不一定哦。
话不多说,先看下代码:
#!/usr/bin/python
# -*- coding:UTF-8 -*-
from typing import List
# Bubble Sort
def bubble_sort(array: List[int]) -> None:
for i in range(len(array) - 1):
flag = False
# 如果前面的比后面的元素大,就交换
for j in range(len(array) - 1 - i):
if array[j] > array[j + 1]:
array[j], array[j + 1] = array[j + 1], array[j]
flag = True
# 如果一轮完成,没有一个元素进行交换,则表明元素有序,退出循环
if not flag:
break
array = [3, 44, 38, 5, 47, 15]
print(array)
bubble_sort(array)
print(array)
冒泡排序的思想就是比较相邻之间的元素,如果 array[j] < array[j + 1]
,则就会互换相邻之间的元素。这样每轮迭代完后,总有一个元素可以到达此元素应该到达的位置。
每次到位的元素也就是第 K 大元素,举例说,第一次到位的是第一大元素,也就是最大值。第二次到位的是第二大元素,也就是次大值。
如何评价一个排序算法?
通过上面的程序,我们就实现了冒泡排序算法,那么如何评价一个排序算法呢?我想这个你在学习数据结构与算法的时候一定都学过。
主要有以下指标:
时间复杂度 空间复杂度 稳定性
这里我就不再一一叙述了,冒泡排序算法的时间复杂度是 O(n2),空间复杂度是 O(1),是稳定的排序算法。
优化
时间复杂度是 O(n2) 的排序算法是比较耗时的,适用于小规模的数据,不适用于大规模的数据排序,那有没有优化的方法呢?
要想从时间复杂度的量级上优化,这个就只能换排序算法了。但是呢?有一些其他的技巧,可以减少算法的运行时间。是什么呢?
就是在第奇数次迭代的时候,从前往后比较,而偶数次迭代的时候,从后往前比较。这样虽然理论上还是 O(n2) 的时间复杂度,但是运行时间会降低不少。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import random
import time
# Bubble Sort
def bubble_sort(array):
for i in range(len(array) - 1):
flag = False
for j in range(len(array) - 1 - i):
if array[j] > array[j + 1]:
array[j], array[j + 1] = array[j + 1], array[j]
flag = True
if not flag:
break
def optim_bubble_sort(array):
for i in range(len(array) - 1):
flag = False
if i % 2:
for j in range(len(array) - 1 - (i // 2), (i // 2), -1):
if array[j] < array[j - 1]:
array[j], array[j - 1] = array[j - 1], array[j]
flag = True
else:
for j in range((i // 2), len(array) - 1 - (i // 2)):
if array[j] > array[j + 1]:
array[j], array[j + 1] = array[j + 1], array[j]
flag = True
if not flag:
break
if __name__ == "__main__":
num = 10000
array = [random.randint(0,num) for _ in range (num)]
array_copy = array[:]
#print(array)
start = time.perf_counter()
bubble_sort(array)
end = time.perf_counter()
#print(array)
print(end - start)
start = time.perf_counter()
optim_bubble_sort(array_copy)
end = time.perf_counter()
#print(array_copy)
print(end - start)
从运行结果上看,运行时间还是有提高的。这是 num 设置为 10000 的时候。提前给你打个预防针,如果你 num
设置的过大,比如 100000,很有可能排序需要等20分钟。。。
总结
冒泡排序是一种时间复杂度较高的排序算法,所以呢大部分时候都是在教科书中出现,在实际的项目或者使用过程中很少有它的身影。
但是这种思想对于刚接触编程的人来说,还是比较容易理解的,如果上来就让你理解递归,理解快排,我觉得还是比较难的。有了前面的基础,在学习后面算法的过程中也会容易很多。
这个我觉得大多数人应该都能理解,但理解不代表掌握了。就像我在手写这些代码的时候还要调试一会呢,相信你也可以看到我代码字里行间的调试信息,所以建议你花点时间自己练习下。
下篇文章我们一起学习选择排序算法。
一个人可以走的更快,一群人可以走得更远
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