Python全栈之路5--常见的排序的算法
一、上节课重点：
一、上节内容补充回顾 1、lambda func = lambda x,y: 9+x 参数： x,y 函数体：9+x ==》 return 9+x func: 函数名 def func(x,y): return x + 9 def func(x,y): return x + 9 func = lambda x,y: 9+x 扩展：函数名可以当做参数传递 函数名() ==》 执行函数 函数名 ==》 代指函数 2、内置 xxx 3、open文件操作 open() 1、文件路径 2、模式 基本操作： r，只读 w，只写（先清空） x，不存在，创建，存在，报错： 只写 a，追加，只写 二进制 rb wb xb ab + r+，读写： 读，0开始读取 写， 先读，最后追加 主动seek，写从当前指针向后写 ==》 w+，读写 x+，读写 a+，读写 读，最后位置读取 写， 最后追加 主动seek，最后追加 r+ 最常用 3、文件操作 trancate，截取前面 read read(1) :无b，字符 read(1) :有b，字节 write str ：无，字符串 bytes ：有，字节 readline 只读取一行 readlines: [“第一行”, "第二行"] xrealines: 2.7 for line in f.xrealines(): line f = open() for i in f: print(i) flush 强行刷入硬盘 close tell() 获取指针位置 seek() 跳转到某个位置 4、 whth open(xx) as f: print 5、with open(xx) as f1 ,open(xx) as f2:
二、函数作为参数传入另一个函数
# 2 函数参数
def f1():
return "F1"
def f2(arg):
arg()
return 'F2'
# 变量 x =123
# 函数名 f1 = 对应def f1 内存地址
# 函数名 f2 = 对应def f2 内存地址
# print(f1)
# 执行f2函数，f1当传参
f2(f1)
filter方法的实现：
#filter 实现
def myfilter(fuc,seq):
new_li = []
for i in seq:
#print(i)
ret = fuc(i)
if ret:
new_li.append(i)
return new_li
def f1(x):
if x > 22:
return True
else:
return False
li = [11,22,33,44]
new=myfilter(f1,li)
print(new)
map的实现方法
# map 实现
def mymap(fuc,seq):
n_li = []
for i in seq:
n_i=fuc(i)
n_li.append(n_i)
# print(n_li)
return n_li
def f2(x):
return x+10
li = [11,22,33,44]
ret = mymap(f2,li)
print(ret)
三、基本的排序算法
3.1、冒泡排序：
利用第三个元素进行排序：
li = [33,2,10,1,11,99,88]
#让 第一个元素跟第二个元素替换 需要一个中间值存储
tmp = li[0]
li[0] = li[1]
li[1] = tmp
for j in range(1,len(li)):
for i in range(len(li)-j):
if li[i]>li[i+1]:
tmp = li[i]
li[i] = li[i+1]
li[i+1] = tmp
冒泡排序（不借助第三个变量）的基本步骤：
- 比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
- 循环一遍后，最大的数就“浮”到了列表最后的位置。
- 将剩下的数再次循环，直道所有的排序完成
需求：请按照从小到大对列表 [13, 22, 6, 99, 11] 进行排序
思路：相邻两个值进行比较，将较大的值放在右侧，依次比较
大佐：
li = [13, 22, 6, 99, 11] for m in range(4): # 等价于 #for m in range(len(li)-1): if li[m]> li[m+1]: temp = li[m+1] li[m+1] = li[m] li[m] = temp
li = [13, 22, 6, 99, 11] for m in range(4): # 等价于 #for m in range(len(li)-1): if li[m]> li[m+1]: temp = li[m+1] li[m+1] = li[m] li[m] = temp for m in range(3): # 等价于 #for m in range(len(li)-2): if li[m]> li[m+1]: temp = li[m+1] li[m+1] = li[m] li[m] = temp for m in range(2): # 等价于 #for m in range(len(li)-3): if li[m]> li[m+1]: temp = li[m+1] li[m+1] = li[m] li[m] = temp for m in range(1): # 等价于 #for m in range(len(li)-4): if li[m]> li[m+1]: temp = li[m+1] li[m+1] = li[m] li[m] = temp print li
li = [13, 22, 6, 99, 11] for i in range(1,5): for m in range(len(li)-i): if li[m] > li[m+1]: temp = li[m+1] li[m+1] = li[m] li[m] = temp
小东：
def swap(a,b): #一种巧妙交换两个数的位置而不用第三个变量的方法
a=b-a
b=b-a # b=b-(b-a) = a
a=b+a # a=a+(b-a) = b
return a,b
def BubbleSort(l): # 冒泡排序
for i in range(1,len(l)):
for j in range(0,len(l)-i): # 每次循环减i是因为最后面的数已经排好序
if l[j]>l[j+1]:
l[j],l[j+1]=l[j+1],l[j] # 交换两个数，这里用的交换是python里面特有的交换方式
return l
print(BubbleSort([555,2,3,2,3,1,19,3.5,27,24])) # [1, 2, 2, 3, 3, 3.5, 19, 24, 27, 555]
3.2、选择排序
步骤：
- 从第一个元素开始可以认为已经被排序，取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描
- 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
- 将新元素插入到该位置后，如此反复循环，直道所有的排好序
def SelectionSort(l):
for i in range(len(l)):
min = i #存放最小元素的下标
for j in range(i+1,len(l)):
if l[j]<l[min]:
min=j #记下最小元素的下标
l[i],l[min] = l[min],l[i] #将最小元素放到列表起始位置
return l
print(SelectionSort([555,2,3,2,3,1,19,3.5,27,24])) #[1, 2, 2, 3, 3, 3.5, 19, 24, 27, 555]
3.3、插入排序
步骤：
- 从第一个元素开始可以认为已经被排序，取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描
- 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置
- 将新元素插入到该位置后，如此反复循环，直道所有的排好序
def InsertionSort(l):
for i in range(1,len(l)):
if l[i]<l[i-1]:
temp=l[i] # 应该插入的数赋值给变量temp
for j in range(i-1,-1,-1): # 从已排好的序列往前循环
if l[j]>temp:
l[j+1] = l[j]
index=j # 记下应该插入的位置
else:
break
l[index]=temp
return l
print(InsertionSort([555,2,3,2,3,1,19,3.5,27,24])) # [1, 2, 2, 3, 3, 3.5, 19, 24, 27, 555]
3.4、快速排序
步骤：
- 从数列中挑出一个元素作为基准数(这里我选择的是第一个数)
- 将比基准数大的放到左边，小于或等于它的数都放到右边
- 再对左右区间递归执行上一步，直至各区间只有一个数
#这里我用了递归和列表推到式(不明白列表推到式的可暂时跳过，后面讲到)
def QuickSort(l):
if len(l)<=1:
return l
return QuickSort([lt for lt in l[1:] if lt<l[0]]) + l[0:1] + QuickSort([ge for ge in l[1:] if ge>=l[0]])
print(QuickSort([555,2,3,2,3,1,19,3.5,27,24])) # [1, 2, 2, 3, 3, 3.5, 19, 24, 27, 555]
四、猛料来了 递归 is comming
利用函数编写如下数列：
斐波那契数列指的是这样一个数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233，377，610，987，1597，2584，4181，6765，10946，17711，28657，46368
def func(arg1,arg2):
if arg1 == 0:
print arg1, arg2
arg3 = arg1 + arg2
print arg3
func(arg2, arg3)
func(0,1)
递归中的return返回值
函数是一个功能块，该功能到底执行成功与否，需要通过返回值来告知调用者。
以上要点中，比较重要有参数和返回值：
如下 n5 返回值 返回给其调用者 再返回给上一层调用者。 如果 n4 n3 n2 n1 其中一个不加return 则返回none
def n5():
return 5
def n4():
return n5()
def n3():
return n4()
def n2():
return n3()
def n1():
return n2()
ret1 = n1()
print(ret1)
总结： return 函数()
先调用函数，然后在return将获取的返回这返回给调用这个函数的变量
函数返回值
递归返回值图理解、
同上图类似，只不过函数名为同一个了
练习 利用递归 打印 斐波那契数列第10个数
#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
def f(depth,arg1,arg2):
if depth == 10:
return arg1
arg3 =arg1+arg2
#print(arg1)
return f(depth+1,arg2,arg3)
#
# ret = f(1,0,1)
# print(ret)
def new(n):
if n == 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
return new(n-1)+new(n-2)
a=new(10)
print(a)
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