Какой метод сортировки используется в python

Какой метод сортировки используется в python

Этот метод по очереди сравнивает каждые два соседних элемента и переставляет их местами, если порядок неправильный. Например, возьмем следующий ряд чисел: 67381. Сначала алгоритм сравнит первые два соседних числа: 6 меньше 7, значит порядок правильный, они остаются на своих местах. Затем следующие два числа – 7 больше 3, значит они меняются местами. Затем он сравнит 7 и 8, и тоже переставит их местами и так далее. После первого прохода по ряду чисел в конце окажется самое большое число – 8. И дальше алгоритм проходит по всем числам снова и будет проходить столько раз, пока каждое число не встанет на свое место – от меньшего к большему.

Вот как это выглядит на языке Питон. Есть список с числами в рандомном порядке, который нужно отсортировать. Сперва сравним первые два числа и поменяем их местами, если порядок неправильный – то есть второе число больше первого. И попросим распечатать получившийся список.

Этот код сравнил 6 с 7, и оставил их на своих местах. Теперь сравним следующие два числа: меняем в коде индексы на 1 и 2. И видим, что он сравнил 3 и 7 и поменял их местами.

Эту операцию нам надо выполнять столько раз, сколько у нас в списке чисел, чтобы каждое из них нашло свое место. Поэтому чтобы не прописывать для каждой пары одну и ту же операцию, мы создаем цикл, равный длине нашего массива минус 1, потому что последнее число в списке не имеет соседа справа, и значит эту операцию сравнения производить не нужно. И просим распечатать получившийся список внутри цикла, чтобы видеть каждый шаг кода.

Этот код постепенно переместил 8 в конец, после одного обхода одно число нашло свое правильное место. Но на этом сортировка не заканчивается. Нам нужно, чтобы каждый элемент массива переместился на свое место – значит нужно сделать столько обходов, сколько у нас чисел. Поэтому мы создаем новый цикл с количеством итераций, равным длине списка. Но здесь мы увидим, что на последнем обходе ничего не поменяется, потому что когда 3 нашла свое место, самый минимальный элемент 1 тоже встал на свое место, значит мы можем отнять 1, чтобы не делать последний обход. Как еще можно оптимизировать этот код? После каждого обхода в конце списка оказывается наибольшее число, и сравнение тех чисел, которые уже нашли свое место, производить не надо. Поэтому мы можем отнять внутри цикла количество обходов, соответствующее итерации цикла – run. Тогда код не будет выполнять лишних операций сравнения.

Давайте теперь превратим наш алгоритм в функцию, которой можно будет передавать любые другие массивы. И протестируем ее на новом списке.

Встроенные методы и функции сортировки

В Python есть встроенные функции и методы сортировки, которые позволяют проделать те же операции одной строчкой кода. В большинстве случаев программисты обходятся ими, но алгоритмы, пример которого мы только что протестировали, важно освоить, чтобы понимать механизм работы этих встроенных функций и методов. И в отдельных случаях, когда данных так много, что встроенные функции и методы сортируют их слишком долго, суметь написать более быструю программу.

Метод .sort() сортирует список и сохраняет его в отсортированном виде. А функция sorted() создает новый отсортированный список без изменения исходного.

Еще одно их отличие в том, что функция sorted работает не только со списками, но и другими объектами. Например, вот что получится, если мы отсортируем строку.

Эта функция возвращает список каждый раз, несмотря на то, какой тип данных был ей передан. В случае со словарями, она возвращает отсортированный список словарных ключей.

По умолчанию сортировка будет происходить по возрастанию, но мы можем передавать функции и методу параметры. За это отвечает параметр reverse. Если мы передадим ему параметр True, сортировка будет происходить по убыванию.

Кроме этого, у sort и sorted есть параметр key, который указывает на функцию сравнения. Например, если мы хотим отсортировать значения без учета регистра текста, можно сделать так:

Внутри параметра key могут находиться не только встроенные функции, но и написанные нами. Они обычно нужны, когда мы хотим отсортировать сложный объект. Например, есть такая проблема: если попытаться отсортировать сложный объект (который состоит, например, из списка списков), сортировка будет выполняться по первому элементу.

Если мы хотим, чтобы сортировка происходила не по первому элементу, мы можем сами создать специальную функцию.

С помощью функций мы можем производить сортировку и внутри словарей – например, отсортировать эти данные по доходу супруги чиновника из ФСБ.

Теперь вы умеете сортировать данные с помощью Python. Тетрадку этого урока можно скачать на нашем GitHub.

Сортировка массива в Python

Массивы Python можно сортировать с использованием различных алгоритмов сортировки, различающихся по времени выполнения и эффективности в зависимости от выбранного алгоритма. Мы исследуем некоторые из этих подходов к сортировке элементов массива.

Использование sorted() для итерируемых объектов Python

Python использует несколько чрезвычайно эффективных алгоритмов сортировки. Например, метод sorted() использует алгоритм под названием Timsort (который представляет собой комбинацию сортировки вставкой и сортировки слиянием) для выполнения высокооптимизированной сортировки.

С помощью этого метода можно отсортировать любой итерируемый объект Python, например список или массив.

Реализация MergeSort и QuickSort

Здесь мы исследуем два других часто используемых метода сортировки, используемых на практике, а именно алгоритмы MergeSort и QuickSort.

1. Алгоритм MergeSort

Алгоритм использует восходящий подход Divide and Conquer, сначала разделяя исходный массив на подмассивы, а затем объединяя индивидуально отсортированные подмассивы, чтобы получить окончательный отсортированный массив.

В приведенном ниже фрагменте кода метод mergesort_helper() выполняет фактическое разделение на подмассивы, а метод perform_merge() объединяет два ранее отсортированных массива в новый отсортированный.

2. Алгоритм быстрой сортировки

Этот алгоритм также использует разделяй и стратегию завоюйте, но использует подход сверху вниз вместо первого разделения массива вокруг шарнирного элемента (здесь, мы всегда выбираем последний элемент массива будут стержень).

Таким образом гарантируется, что после каждого шага точка поворота находится в назначенной позиции в окончательном отсортированном массиве.

Убедившись, что массив разделен вокруг оси поворота (элементы, меньшие точки поворота, находятся слева, а элементы, которые больше оси поворота, находятся справа), мы продолжаем применять функцию partition к остальной части, пока все элементы находятся в соответствующих позициях, когда массив полностью отсортирован.

Примечание: Существуют и другие подходы к этому алгоритму для выбора элемента поворота. Некоторые варианты выбор срединного элемента в качестве опоры, в то время как другие используют случайный выбор стратегии для поворота.

Здесь метод quicksort_helper выполняет шаг подхода Divide and Conquer, в то время do_partition метод do_partition разделяет массив вокруг точки поворота и возвращает позицию точки поворота, вокруг которой мы продолжаем рекурсивно разбивать подмассив до и после точки поворота, пока не будет весь массив отсортирован.

Name already in use

Work fast with our official CLI. Learn more about the CLI.

Sign In Required

Please sign in to use Codespaces.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching Xcode

If nothing happens, download Xcode and try again.

Launching Visual Studio Code

Your codespace will open once ready.

There was a problem preparing your codespace, please try again.

Latest commit

Git stats

Files

Failed to load latest commit information.

README.md

Алгоритмы сортировки на Python

Сортировка пузырьком (Bubble Sort)

Сортировка пузырьком проходит по массиву несколько раз. На каждом этапе алгоритм сравнивает два соседних элемента и, если левый элемент больше правого — меняет их местами. Такой проход гарантирует что самое больше число будет в конце массива. Этот процесс попарного сравнения повторяется до тех пор, пока каждый элемент не будет на своем месте.

• В худшем случае O(n)
• В среднем случае O(n²)
• В лучшем случае O(n²)

Сортировка выбором (Selection Sort)

Основная идея — рассматривать последовательность как две части: первая включает отсортированные элементы, вторая — неотсортированные. Алгоритм находит наименьшее число из неотсортированной части и помещает его в конец отсортированной.

• В худшем случае O(n)
• В среднем случае O(n²)
• В лучшем случае O(n²)

Сортировка вставками (Insertion Sort)

Этот алгоритм совмещает идеи первых двух алгоритмов. Как и в сортировке выбором представляем последовательность как две части: первая включает отсортированные элменты, вторая — неотсортированные. Алгоритм сортировки вставками последовательно помещает каждый элемент из неотсортированной части на правильную позицию отсортированной части.

8 методов сортировок Python

Если вы программист или уже проходили собеседование, то наверняка знаете о важности знания алгоритмов, чтобы повысить свой уровень программирования или получить шанс получить работу.

При работе с данными сортировка — одна из важнейших задач. Cуществует множество методов сортировки данных, некоторые из них лучше других, некоторые более эффективны для конкретных целей.
В зависимости от метода (рекурсия, итерация, сравнения) или используемых структур данных, можно использовать разные методы сортировки.

Самые популярные методы сортировки Python:

Пузырьковая сортировка:

Пузырьковая сортировка — простой алгоритм сортировки, который работает, меняя местами элементы между собой, если они находятся в неправильном порядке.
Пример :

Пузырьковая сортировка используется, когда:

1. предпочтителен простой код;
2. сложность не имеет значения.

Выборочная сортировка

Выборочная сортировка, или сортировка выбором — это улучшенная версия пузырьковой сортировки, повышающая производительность. Даже в случае, если они имеют одинаковую производительность, выборочная сортировка выполняет меньше замен.
Сортировка выбором работает одним из двух способов: либо ищет наименьший элемент в списке и помещает его в начало списка (обеспечивая правильное расположение элемента), либо ищет самый крупный элемент и помещает его в конец списка.
Пример:

Сортировка по выбору используется, когда:

1. Сортировка небольших массивов
2. Требуется меньше подкачки

Сортировка вставками

Сортировка вставками — это алгоритм сортировки методом «грубой силы», он выполняет меньше сравнений, чем сортировка выбором.
Сортировка вставкой работает, выбирая элемент и сравнивает соседние элементы в массиве, чтобы определить позицию, где первый элемент меньше, а второй больше, чем выбранный элемент. По мере увеличения числа отсортированных элементов алгоритм сравнивает новые элементы с отсортированными и вставляет новый элемент в нужную позицию в списке.
Пример :

Сортировка вставкой используется, когда:

1. Осталось отсортировать несколько элементов;
2. Массив небольшой.

Быстрая сортировка

Быстрая сортировка — эффективный алгоритм сортировки. Он использует подход «разделяй-властвуй» для разделения массива на подмассивы, которые рекурсивно вызываются для сортировки элементов.
Для реализации алгоритма быстрой сортировки необходимо выбрать точку поворота, затем разделить массив на два подмассива в соответствии с точкой поворота, а затем расположить их, если они больше / меньше точки поворота. Затем мы сортируем два подмассива и повторяем процесс снова.
Пример :

QuickSort используется, когда:

1. Рекурсия необходима и поддерживается;
2. Массив небольшой;
3. Осталось отсортировать несколько элементов.

Сортировка слиянием

Сортировка слиянием работает, применяя подход «разделяй и властвуй». Сортировка начинается с разбиения набора данных на отдельные части и сортировки частей. Затем он объединяет части таким образом, чтобы гарантировать, что она отсортировала объединенную часть.
Сортировка и объединение продолжаются до тех пор, пока весь набор данных снова не станет единым целым.
Пример:

Пример сортировки слиянием. Сначала разделите список на наименьшую единицу (1 элемент), затем сравните каждый элемент со смежным списком, чтобы отсортировать и объединить два соседних списка. Наконец, все элементы сортируются и объединяются.

Сортировка по сегментам

Алгоритм сортировки по сегментам работает путем разделения массива на сегменты. Затем элементы в каждом сегменте сортируются с использованием любых алгоритмов сортировки или путем рекурсивного вызова алгоритма сортировки сегментами.
Процесс сортировки можно рассматривать как метод разброса-сбора. Элементы сначала раскладываются по сегментам, затем элементы сегментов сортируются. Наконец, элементы собраны по порядку.
Пример:

Код:

Сортировка сегментами используется в следующих случаях:

1. С плавающими числами;
2. Входные данные равномерно распределяются по диапазону.

Сортировка Шелла

Сортировка Шелла — это разновидность сортировки вставкой. С помощью этого алгоритма массив сортируется с определенным интервалом на основе выбранной последовательности. Интервал между элементами постепенно уменьшается в зависимости от используемой последовательности. Производительность сортировки оболочки зависит от типа последовательности, используемой для данного входного массива.
Пример:

Gif от GfyCat
Код:

Сортировка Шелла используется, когда:

1. Рекурсия превышает предел.
2. Вставка не работает, когда соседние элементы находятся далеко.

Пирамидальная сортировка

Пирамидальная сортировка (ее еще называют сортировкой кучей) — один из лучших методов сортировки без квадратичной сложности наихудшего случая. Это метод сортировки сравнением, основанный на такой структуре данных как двоичная куча. Она похожа на сортировку выбором, где мы сначала ищем максимальный элемент и помещаем его в конец. Далее мы повторяем ту же операцию для оставшихся элементов.
Пирамида — это полное двоичное дерево. Он также проверяет такие правила, как:

• Дети меньше родителей;
• Самый большой / самый маленький элемент находится в корне кучи, в зависимости от того, как вы его отсортировали.

Чтобы создать алгоритм сортировки кучи, мы должны сначала создать кучу массива. Когда закончите, теперь мы можем написать алгоритм сортировки кучи. Преимущество сортировки состоит в том, что значение в корне всегда больше, чем все значения, поэтому мы можем поместить его в конец отсортированного массива, удалить его из кучи, а затем снова скопировать двоичное дерево, чтобы получить большее значение. снова наверху.
Пример:

Код:

Пирамидальная сортировка отлично подходит, когда вам нужно знать только «самый маленький» (или «самый большой») из коллекции элементов, без накладных расходов на сохранение оставшихся элементов в отсортированном порядке. Например, приоритетная очередь.