查找方法 : 顺序查找法 二分查找法
1 import time,random 2 3 #时间计算 4 def cal_time(func): 5 def wrapper(*args,**kwargs): 6 time1=time.time() 7 n=func(*args,**kwargs) 8 time2=time.time() 9 print(func.__name__,'times:',time2-time1) 10 return n 11 return wrapper 12 13 #顺序查找法 14 @cal_time 15 def linear_search(data_set,val): 16 for i in range(range(data_set)): 17 if data_set[i]==val: 18 return i 19 return 20 21 22 #二分查找法 23 @cal_time 24 def bin_search(data_set,val,*args,**kwargs):#二分查找 25 low=0 #最小下标 26 high=len(data_set)-1 #最大下标 27 while low <= high: #当最小下标小于或等于最大下标时 进行调用 28 mid =(low+high)//2 # 二分计算 29 if data_set[mid]==val: #如果中间值等于要查找的值, 30 return mid #返回中间下标 31 elif data_set[mid]>val: #如果大于中间值 32 high=mid-1 #最大下标移到中间值之前一个位置 33 else: 34 low=mid+1 #最小下标移到中间值之后一个位置 35 return 36 37 #@cal_time 38 def bin_search_dic(data_set,val):#二分查找 字典 39 low=0 #最小下标 40 high=len(data_set)-1 #最大下标 41 while low <= high: #当最小下标小于或等于最大下标时 进行调用 42 mid =(low+high)//2 # 二分计算 43 if data_set[mid]['id']==val: #如果中间值等于要查找的值, 44 return mid #返回中间下标 45 elif data_set[mid]['id']>val: #如果大于中间值 46 high=mid-1 #最大下标移到中间值之前一个位置 47 else: 48 low=mid+1 #最小下标移到中间值之后一个位置 49 return 50 51 52 @cal_time 53 def bin_search_dic_two(data_set,val): 54 return bin_search(data_set,val) 55 #字典生成 56 @cal_time 57 def random_list(n): 58 result=[]#空列表 59 ids=list(range(1001,1001+n))#id的列表 60 a1=['Y','L','D','I','P'] 61 a2=['t','s','','','e','o'] 62 a3=['s','n','x','r'] 63 for i in range(n): 64 temp={} 65 id=ids[i] #id有序 66 age = random.randint(18,60)#随机生成 18到60之间 67 name=random.choice(a1)+random.choice(a2)+random.choice(a3) 68 temp={'id':id,'age':age,'name':name} 69 result.append(temp) 70 return result 71 72 73 data=list(range(10000000)) 74 bin_search(data,500) 75 name_list=random_list(9) 76 #print(name_list) 77 dics=bin_search_dic(name_list,1004) 78 #print(name_list[dics])
排序的多种算法:
#冒泡排序
1 @cal_time 2 def bubble_sort(list): 3 for i in range(len(list)-1): #下标 4 for j in range(len(list)-i -1):#排序后,下一趟的下标 5 if list[j]>list[j+1]: #大于 升序 6 list[j],list[j+1]=list[j+1],list[j] #进行交换 7 8 @cal_time 9 def bubble_sort_p(list):#冒泡排序 优化 10 for i in range(len(list)-1): #下标 11 tag=False #交换标志 12 for j in range(len(list)-i -1): 13 if list[j]>list[j+1]: #大于 升序 14 list[j],list[j+1]=list[j+1],list[j] #进行交换 15 tag=True 16 if not tag:#如果没有产生交换 17 break #直接退出
#选择排序
1 def select_sort(li):#选择排序 2 for i in range(len(li)-1):#n-1趟 3 tag=False #交换标志 4 min_loc=i #默认第一个为最小值的下标 5 for j in range(i+1,len(li)): 6 if li[j]< li[min_loc]:#如果当前下标值小于第一个下标, 7 min_loc=j #最小值的下标位置进行更新下标 8 tag=True 9 if not tag:#如果没有产生交换 10 break #直接退出 11 else: 12 li[i],li[min_loc]=li[min_loc],li[i] #进行对换
#插入排序
1 def insert(li,i): 2 tmp=li[i]#取出当前值 3 j=i-1 #对比的值的下标 向左对比 4 while j>=0 and li[j]> tmp:#对比的下标不为负 ,对比的值大于取出的值, 5 li[j+1]=li[j] #进行对换 6 j=j-1 #下标左移 7 li[j+1]=tmp #对比值比较小的右边 放入取出的值 8 9 #插入排序 10 @cal_time 11 def insert_sort(li): 12 for i in range(1,len(li)):# 当前下标 13 insert(li,i)#单次排序
#快排
1 #递归 归位 2 def partition(data,left,right): 3 tmp =data[left]# 从左边取数 4 while left <right: #左右下标不相碰 5 while left <right and data[right]>= tmp: #右边的值 大于取出的值时 6 right-=1 #右边下标左移一位 7 data[left]=data[right]#找到右边小于取出值 ,移到左边空位 8 while left < right and data[left] <=tmp:#左边的值 小于取出的值时 9 left +=1 #左边右移一位 10 data[right]=data[left]#找到左边大于取出值 ,移到右边空位 11 data[left]=tmp #当左右下标相遇 取出值 放入空位 12 return left #返回左下标 13 14 #快排 15 def quick_sort(data,left,right): 16 if left <right: 17 mid =partition(data,left,right)#进行递归调整 18 quick_sort(data,left,mid-1) 19 quick_sort(data,mid+1,right)
堆排
1 #堆排 将堆调整 2 def sift_q(data,low,high): 3 i= low #根 下标 4 j=2*i+1 #对应的 左子节点 下标 5 tmp =data[i] #取根下标值 6 while j<=high: #如果左节点下标小于等于最大下标 7 if j <high and data[j]<data[j+1]: #如果左下标小在最大下标,并且,左了节点的数值小于 右子节点的数值 8 j+=1 #下标右移一位 9 if tmp < data[j]:#如果根节点的值小于,左子节点 10 data[i]=data[j] # 左子节点值,移到根节点 11 i=j #根下标 下移到原来的左子节点 12 j=2*i+1#对应的 左子节点 下标 13 else: 14 break 15 data[i]=tmp #最后空位,放入取出的值 16 17 #堆排序 升序 18 @cal_time 19 def sift(data): 20 n=len(data) 21 for i in range(n//2-1,-1,-1): #最后的父节点, 步长, 最后 22 sift_q(data,i,n-1)#进行调整 23 for i in range(n-1,-1,-1):# i指向堆的最后下标 24 data[0],data[i] =data[i],data[0]# 最大值 放到堆的最后下标,最后下标的值调整到最高位置 25 sift_q(data,0,i-1)#调整出 除了最后下标 堆调整 排序完成 26 27 #堆排序 降序 28 @cal_time 29 def sift_r(data): 30 n=len(data) 31 for i in range(n//2-1,-1,-1): #最后的父节点, 步长, 最前面 32 sift_q(data,i,n-1)#进行调整 33 list=[] 34 for i in range(n-1,-1,-1):# i指向堆的最后下标 35 list.append(data[0])#加入列表 36 data[0]=data[i]#最后下标的值调整到最高位置 37 sift_q(data,0,i-1)#调整出 除了最后下标 堆调整 排序完成i 38 data[0:n]=list
#归并排序
1 #归并排序 合并 2 def merge(list,low,mid,high):#列表,最左下标,中间下标,最右下标 3 i=low #左边指向下标 4 j=mid+1 #右边指向下标 5 ltmp=[]#临时列表 6 while i<=mid and j<=high:#两边都还有数时 7 if list[i]<list[j]: 8 ltmp.append(list[i])#添加到临时列表 9 i+=1 #左边指向下标右移 10 else: 11 ltmp.append(list[j])#添加到临时列表 12 j+=1#右边指向下标右移 13 while i<=mid:#如果左边还有数时 14 ltmp.append(list[i]) 15 i+=1 16 while j<=high:#如果右边还有数时 17 ltmp.append(list[j]) 18 j+=1 19 list[low:high+1]=ltmp #写回原的列表 20 21 #归并排序 22 def mergesort_q(li,low,high): 23 if low<high: 24 mid=(low+high)//2 #取中间值 25 mergesort_q(li,low,mid) #左边分解 26 mergesort_q(li,mid+1,high) #右边分解 27 merge(li,low,mid,high)#归并排序 28 29 @cal_time 30 def mergesort(data): 31 return mergesort_q(data,0,len(data)-1)
#希尔排序
1 def _shell_sort(li): 2 gap =len(li)//2 #分组的数 3 while gap>=1: 4 for i in range(gap,len(li)): #分组对比 5 tmp=li[i]#取出要对比的数 6 j=i-gap #前一组的对比数 下标 7 while j>=0 and tmp< li[j]: #如果前一组有数, 并且大于后一组, 8 li[j+gap]=li[j] #进行,前一组位置的值换到后一组 9 j-=gap #下标向左移一组 10 li[i-gap]=tmp # 对比的数,换到前一组 11 gap =gap//2 #分组减半 12 13 @cal_time 14 def shell_sort(li): 15 return _shell_sort(li)
#计数排序 只能用于数字排序 且是数字的一定范围内
1 def _count_sort(li,max_num): 2 count=[0 for i in range(max_num+1)]#开一个列表 数字的范围内的 3 for num in li:#如果数字在数列中 4 count[num]+=1 #计数加1 5 i=0 6 for num ,m in enumerate(count):#下标与数值 7 for j in range(m): #输出到原来的列表中 8 li[i]=num # 9 i+=1 #下标右移 10 11 @cal_time 12 def count_sort(li): 13 return _count_sort(li,len(li)-1)
#TOP排行
1 #TOP排行 2 def topk(li,k): 3 ltmp=li[0:k+1]#取top数 多一位 4 insert_sort(ltmp)#插入排序 5 for i in range(k+1,len(li)):# 从取数的后一位开始 6 ltmp[k]=li[i] #列表最后 改为下一个数 7 tmp=ltmp[k] #临时值 8 j=k-1 #下标左移 9 while j>=0 and ltmp[j] >tmp:#判断 10 ltmp[j+1]=ltmp[j]# 数值 右移 11 j-=1 #左移一位下标 12 ltmp[j+1]=tmp #插入位置 13 return ltmp[0:k]# 返回所需的列表 14 #TOP排行 15 def topk_2(li,k): 16 ltmp=li[0:k+1]#取top数 多一位 17 insert_sort(ltmp)#插入排序 18 for i in range(k+1,len(li)):# 从取数的后一位开始 19 ltmp[k]=li[i]#列表最后 改为下一个数 20 insert(ltmp,k) 21 return ltmp[:-1]# 返回所需的列表
#堆top
1 #堆top 2 def topn(li,n): 3 heap=li[0:n]#取top数 4 for i in range(n//2-1,-1,-1):#建堆,小根堆 5 sift_q(heap,i,n-1)#调整 6 #进行遍历 7 for i in range(n,len(li)): 8 if li[i] < heap[0]: #如果取来对比的数比根的小 9 heap[0] =li[i]#进行替换 10 sift_q(heap,0,n-1)#调整 11 for i in range(n-1,-1,-1): 12 heap[0],heap[i] =heap[i],heap[0]# 最大值 放到堆的最后下标,最后下标的值调整到最高位置 13 sift_q(heap,0,i-1)#调整出 除了最后下标 堆调整 排序完成 14 return heap
1 data =list(range(100))#生成列表 2 random.shuffle(data)#打乱