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python排序算法——冒泡排序（附代码）-创新互联

python排序算法 ——冒泡排序

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  • python排序算法 ——冒泡排序
  • 一、前言
  • 二、算法描述
  • 三、代码实现
  • 总结

一、前言

相关知识来自《python算法设计与分析》。初级排序算法是指几种较为基础且容易理解的排序算法。初级排序算法包括插入排序、选择排序和冒泡排序3种。虽然它们的效率相对于高级排序算法偏低，但是在了解初级排序算法之后，再去学习相对复杂的高级排序算法会容易许多。本文介绍冒泡排序。

二、算法描述

冒泡排序采用重复遍历数组并依次比较相邻元素的方法来排序。由于在冒泡算法进行排序的过程中，大数/最小数会慢慢“浮”到数组的末尾，所以算法由此命名。

冒泡排序的平均时间复杂度是O(n2)，最好情况下的时间复杂度是O(n)，最坏情况下的时间复杂度是O( n2 )。空间复杂度是O(1)。冒泡排序算法是一个稳定的排序算法。冒泡排序的过程同样可以用图说明。我们的目标还是把无序数组以从小到大的顺序排列。

首先，我们从第一个数开始遍历，如图2-14所示。将第一个数与它后面的元素进行对比，发现后面的元素比它小。

在这里插入图片描述

这时，我们需交换这两个元素的值，如图2-15所示。

在这里插入图片描述

接下来遍历到的是第二个元素。如图2-16所示，此时第二个元素的值已经变为5。把它和它后方的元素6对比，发现5和6的排列顺序已经是正确的（前面的数小于后面的数），这时候不用交换这两个元素的值，直接继续遍历。

在这里插入图片描述
如图2-17所示，遍历到第三个元素时，发现它比后面的元素更大，这时，继续交换这两个元素的值。

在这里插入图片描述

如图2-18所示，在类似的一系列操作后，数组中的大值被交换到了数组中的最后一个（第8个）位置上。
在这里插入图片描述
如图2-19所示，我们可以确定末尾元素的值是正确的，所以接下来我们只需要对第1～7个位置上的元素再进行遍历。

在这里插入图片描述
在对第1～7个位置上的元素进行遍历之后，我们可以确定排在第7位的数。同理，在对第1～6个位置上的元素、第1～5个位置上的元素等进行遍历后，我们可以确定数组中排在第6位、第5位的数等。冒泡排序的剩下过程如图2-20所示。
在这里插入图片描述
但是，我们发现，在排好第5个数之后，整个数组的排序就已经完成了，在接下来的遍历中不会再产生元素的交换。这时，我们可以直接结束遍历。

三、代码实现

了解了冒泡排序的流程之后，我们再来看看冒泡排序的代码。

冒泡排序的代码：

nums = [5,3,6,4,1,2,8,7]
for i in range(len(nums),0,-1):　　#更新本趟遍历确定的元素位置
  flag = 0　　　　　　　　　　　#flag用于标记是否有元素交换发生
  for j in range(i-1):　　　　　 #遍历未排序的数组
    if nums[j]>nums[j+1]:
      nums[j],nums[j+1] = nums[j+1],nums[j]
      flag = 1 #标记存在元素交换
  if not flag:
    break　　　　 #如果本趟遍历没有发生元素交换，直接跳出循环
print(nums)

运行程序，输出结果为：

[1,2,3,4,5,6,7,8]

这段冒泡排序的代码中使用了两个for循环。外层for循环中的i代表每一次遍历后确定位置的元素的下标。

变量flag用于记录是否有元素交换发生，初始为0，在遍历开始后，一旦两个元素进行交换，它的值就会变为1。

随后，再用一个for循环对未排序数组进行遍历。为什么遍历的范围是range(i-1)？因为未排序数组的最后一个元素下标为i，而我们在遍历时要同时访问下标为j和j+1的元素。把遍历范围设为range(i-1)，访问数组时才不会越界。另一个需要注意的点是交换元素的条件：num[j]>num[j+1]。注意不要把大于号写成大于等于号。当这两个元素相等时，为保留它们的原有相对位置，不要进行交换。如果把运算符写成大于等于号，排序算法的稳定性就被破坏了。

遍历结束后，如果flag的值仍然是0，那么说明在完整的一次遍历中没有元素交换发生，也就是说，所有元素都是有序排列的。这时就可以直接跳出循环，节省时间。

总结

以上就是今天要讲的内容，本文介绍了冒泡排序的理论知识和代码实现。冒泡排序的平均时间复杂度是O(n2)，最好情况下的时间复杂度是O(n)，最坏情况下的时间复杂度是O( n2 )。空间复杂度是O(1)。冒泡排序算法是一个稳定的排序算法。

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