python排序算法速度比较:快速排序,归并排序,冒泡排序

 

前言

原理就不在这里说了,好多大神肯定比我这个初学者讲的好很多,推荐去B站看视频讲解,跟着手敲代码

为什么选这三个排序呢?

• 首先快排是必须掌握的
• 看看快排在最坏的情况下(O(n²)),且不使用辅助空间,与冒泡(O(n²))的比较
• 由于快排是不稳定的排序算法,且平均时间复杂度为O(nlogn),那找一个时间复杂度为O(nlogn)且稳定排序算法,那么就非归并排序莫属了.

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一、快速排序,归并排序,冒泡排序比较

 

 

二、源码

 

• 引入库,并生成1000个随机数,然后深拷贝若干份.

import random
from copy import deepcopy
 
arr0 = [random.randint(1, 100) for _ in range(1000)]
# arr0 = [_ for _ in range(1000, 0, -1)]
# print(arr0)
for i in range(1, 11):
    exec(f'arr{i} = deepcopy(arr0)')

 

1.冒泡

def bubble_sort(arr):
    for i in range(len(arr) - 1):
        for j in range(len(arr) - 1 - i):
            if arr[j] >= arr[j + 1]:
                arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
    return arr

2.归并

def merge_sort(arr):
    length = len(arr)
    if length <= 1:
        return arr
    mid = length // 2
    # 以下标mid为分界点,将arr的[:mid]给left,[mid:]给right
    left = merge_sort(arr[:mid])
    right = merge_sort(arr[mid:])
    lp = 0
    rp = 0
    res = []
    # 切记这里不是<=,因为数组的index一定是小于数组长度的
    while lp < len(left) and rp < len(right):
        if left[lp] <= right[rp]:
            res.append(left[lp])
            lp += 1
        else:
            res.append(right[rp])
            rp += 1
    # 这里要用extend. left,right切片后的值为一个list
    res.extend(left[lp:])
    res.extend(right[rp:])
    return res

3.快排

# 一句话快排
qs = lambda arr: arr if len(arr) <= 1 else qs([it for it in arr[1:] if it <= arr[0]]) + [arr[0]] + \
                                           qs([it for it in arr[1:] if it > arr[0]])
 
# 空间复杂度O(1)的快排
def quick_sort_O1(arr, left, right):
    if left >= right:
        return
    base = arr[left]
    lp = left
    rp = right
    while lp < rp:
        while lp < rp and arr[rp] >= base:
            rp -= 1
        arr[lp] = arr[rp]
        while lp < rp and arr[lp] < base:
            lp += 1
        arr[rp] = arr[lp]
    arr[lp] = base
    quick_sort_O1(arr, left, lp - 1)
    quick_sort_O1(arr, lp + 1, right)
    return arr
 
# 空间复杂度O(n)的快排
def quick_sort_On(arr: list):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    left = []
    right = []
    base = arr.pop(0)
    for it in arr:
        if it <= base:
            left.append(it)
        else:
            right.append(it)
    
    return quick_sort_On(left) + [base] + quick_sort_On(right)
 
# 空间复杂度O(n)的快排,引入随机处理,尝试规避快排的最坏风险
def quick_sort_On_random(arr: list):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    left = []
    right = []
    base = arr.pop()
    while arr:
        tmp = arr.pop()
        if tmp <= base:
            left.append(tmp)
        else:
            right.append(tmp)
    return quick_sort_On(left) + [base] + quick_sort_On(right)

 

三、创建长度为1000的list,在jupyter notebook上运行,观察结果

1.随机无序数组结果

• 空间换时间的做法明显让快排效率提高了一个数量级~

2.反序数组结果 

将arr0重新赋值如下:
arr0 = [_ for _ in range(1000, 0, -1)]

 

 3.正序数组结果

将arr0重新赋值如下:
arr0 = [_ for _ in range(1000)]

 

4.内置函数--遥遥领先

**内置函数那么快,学啥快排(捂脸)...

随机无序数组

 反序数组

 正序结果

 

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总结

先不总结了,大致情况就如上吧.希望大家看完后给些意见和建议.

不知道有什么地方没考虑进去,本来只是为了规避快排最坏情况的风险而实现的quick_sort_On_random,意外发现每次都是最快的???

 

2020-12-16:

查找了相关资料,找到了quick_sort_On_random速度最快的原因,在这里记录一下  

• 分析pop()和pop(i)的性能差异-python
• Python list pop() much  slower   faster  than list[1:]
• Python中len()和pop()的效率 : 

1.从列表的末尾(右端)弹出在CPython中需要恒定的时间,但是从左端弹出(.pop(0))需要的时间与列表的长度成正比

2.所有the_list [1：]中的元素在物理上向左移动一个位置.

3.如果需要经常删除索引位置0,那么使用collections.deque的实例要好得多. Deques支持从两端有效推送和弹出.