我是靠谱客的博主 兴奋硬币,这篇文章主要介绍Python数据结构与算法-Day4-栈、队列、排序与搜索(一)栈队列排序与搜索,现在分享给大家,希望可以做个参考。

文章目录

    • 栈结构实现
      • 栈的操作
  • 队列
    • 队列的实现
      • 队列的操作
    • 双端队列
  • 排序与搜索
    • 冒泡排序
      • 时间复杂度
    • 选择排序
      • 时间复杂度
    • 插入排序
      • 时间复杂度

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栈结构实现

栈可以用顺序表实现,也可以用链表实现。

栈的操作

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class Stack(object): """栈""" def __init__(self): self.items = [] def is_empty(self): """判断是否为空""" return self.items == [] def push(self, item): """加入元素""" self.items.append(item) def pop(self): """弹出元素""" return self.items.pop() def peek(self): """返回栈顶元素""" return self.items[len(self.items)-1] def size(self): """返回栈的大小""" return len(self.items) if __name__ == "__main__": stack = Stack() stack.push("hello") stack.push("world") stack.push("itcast") print stack.size() print stack.peek() print stack.pop() print stack.pop() print stack.pop()

队列

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队列的实现

同栈一样,队列也可以用顺序表或者链表实现。
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队列的操作

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class Deque(object): """双端队列""" def __init__(self): self.items = [] def is_empty(self): """判断队列是否为空""" return self.items == [] def add_front(self, item): """在队头添加元素""" self.items.insert(0,item) def add_rear(self, item): """在队尾添加元素""" self.items.append(item) def remove_front(self): """从队头删除元素""" return self.items.pop(0) def remove_rear(self): """从队尾删除元素""" return self.items.pop() def size(self): """返回队列大小""" return len(self.items) if __name__ == "__main__": deque = Deque() deque.add_front(1) deque.add_front(2) deque.add_rear(3) deque.add_rear(4) print deque.size() print deque.remove_front() print deque.remove_front() print deque.remove_rear() print deque.remove_rear()

双端队列

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排序与搜索

排序算法(英语:Sorting algorithm)是一种能将一串数据依照特定顺序进行排列的一种算法。
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冒泡排序

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def bubble_sort(alist): for j in range(len(alist)-1,0,-1): # j表示每次遍历需要比较的次数,是逐渐减小的 for i in range(j): if alist[i] > alist[i+1]: alist[i], alist[i+1] = alist[i+1], alist[i] li = [54,26,93,17,77,31,44,55,20] bubble_sort(li) print(li)

时间复杂度

  • 最优时间复杂度:O(n) (表示遍历一次发现没有任
  • 可以交换的元素,排序结束。)
  • 最坏时间复杂度:O(n2)
  • 稳定性:稳定

选择排序

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def selection_sort(alist): n = len(alist) # 需要进行n-1次选择操作 for i in range(n-1): # 记录最小位置 min_index = i # 从i+1位置到末尾选择出最小数据 for j in range(i+1, n): if alist[j] < alist[min_index]: min_index = j # 如果选择出的数据不在正确位置,进行交换 if min_index != i: alist[i], alist[min_index] = alist[min_index], alist[i] alist = [54,226,93,17,77,31,44,55,20] selection_sort(alist) print(alist)

时间复杂度

  • 最优时间复杂度:O(n2)
  • 最坏时间复杂度:O(n2)
  • 稳定性:不稳定(考虑升序每次选择最大的情况)

插入排序

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def insert_sort(alist): # 从第二个位置,即下标为1的元素开始向前插入 for i in range(1, len(alist)): # 从第i个元素开始向前比较,如果小于前一个元素,交换位置 for j in range(i, 0, -1): if alist[j] < alist[j-1]: alist[j], alist[j-1] = alist[j-1], alist[j] alist = [54,26,93,17,77,31,44,55,20] insert_sort(alist) print(alist)

时间复杂度

  • 最优时间复杂度:O(n) (升序排列,序列已经处于升序状态)
  • 最坏时间复杂度:O(n2)
  • 稳定性:稳定
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class Queue(object): """队列""" def __init__(self): self.items = [] def is_empty(self): return self.items == [] def enqueue(self, item): """进队列""" self.items.insert(0,item) def dequeue(self): """出队列""" return self.items.pop() def size(self): """返回大小""" return len(self.items) if __name__ == "__main__": q = Queue() q.enqueue("hello") q.enqueue("world") q.enqueue("itcast") print q.size() print q.dequeue() print q.dequeue() print q.dequeue()

最后

以上就是兴奋硬币最近收集整理的关于Python数据结构与算法-Day4-栈、队列、排序与搜索(一)栈队列排序与搜索的全部内容,更多相关Python数据结构与算法-Day4-栈、队列、排序与搜索(一)栈队列排序与搜索内容请搜索靠谱客的其他文章。

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