Python排序算法详解资源-CSDN文库

共5个文件

html：5个

python

排序算法

冒泡排序

快速排序

选择排序

181 浏览量 2024-04-10 10:45:04 上传评论收藏 7KB ZIP 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

Python排序算法详解.zip （5个子文件）

Python排序算法——快速排序.html 4KB

Python排序算法——插入排序.html 3KB

Python排序算法——归并排序.html 6KB

Python排序算法——冒泡排序.html 3KB

Python排序算法——选择排序.html 3KB

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Python排序算法——归并排序</title> <link rel="stylesheet" href="https://stackedit.io/style.css" /> </head> <body class="stackedit"> <div class="stackedit__html">归并排序（Merge Sort）是一种经典的分治算法，其基本思想是将待排序序列分成两个长度相等（或大致相等）的子序列，分别对这两个子序列进行递归排序，然后将已排序的子序列合并成一个有序序列。 归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是待排序序列的长度。它的性能比较稳定，不受输入数据状态的影响，因此无论待排序序列是否已经有序，归并排序的时间复杂度始终保持在O(nlogn)。 以下是归并排序的Python实现： <pre><code class="prism language-python">def merge_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr mid = len(arr) // 2 left = merge_sort(arr[:mid]) right = merge_sort(arr[mid:]) return merge(left, right) def merge(left, right): result = [] left_index, right_index = 0, 0 while left_index < len(left) and right_index < len(right): if left[left_index] < right[right_index]: result.append(left[left_index]) left_index += 1 else: result.append(right[right_index]) right_index += 1 result.extend(left[left_index:]) result.extend(right[right_index:]) return result </code></pre> 归并排序的性能比较稳定，并且不受输入数据状态的影响。它的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是待排序序列的长度。归并排序的空间复杂度为O(n)，因为它需要额外的空间来存储已排序的子序列。 尽管归并排序在最坏情况下和平均情况下的时间复杂度均为O(nlogn)，但它的实际执行时间通常会比快速排序稍慢，因为归并排序需要更多的递归调用和合并操作。然而，归并排序具有稳定性和可预测性，因此在某些场景下，特别是对于对稳定性要求较高的情况，归并排序可能是更好的选择。 </div> </body> </html>

评论收藏

内容反馈