
Python实现桶排序与快速排序算法结合应用示例
本文实例讲述了Python实现桶排序与快速排序算法结合应用的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
#-*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
from QuickSort import QuickSort
def BucketSort(a, n):
barrel = {}
for i in xrange(0,n):
barrel.setdefault(i, [])
min = np.min(a)
max = np.max(a)
for x in a:
for i in xrange(0,n-1):
if x >= min +i* (max - min)/n and x < min +(i +1) * (max - min)/n:
barrel[i].append(x)
elif i == n-2 and x >= min +(i +1) * (max - min)/n:
barrel[i+1].append(x)
k = 0
for i in xrange(0,n):
if len(barrel[i]) != 0:
arr = np.array(barrel[i])
QuickSort(arr, 0, len(barrel[i]) -1)
for x in arr:
a[k] = x
k += 1
if __name__ == '__main__':
a = np.random.randint(0, 100, size = 10)
print "Before sorting..."
print "---------------------------------------------------------------"
print a
print "---------------------------------------------------------------"
BucketSort(a, 10)
print "After sorting..."
print "---------------------------------------------------------------"
print a
print "---------------------------------------------------------------"
快速排序QuickSort:
#-*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
def Partition(a, i, j):
x = a[i] #将数组的第一个元素作为初始基准位置
p = i #同时记录下该元素的位置
while i < j:
while i < j and a[j] >= x:
j -= 1
while i < j and a[i] <= x:
i += 1
if i != j:
a[i], a[j] = a[j], a[i] #交换a[i]与a[j]
a[p], a[i] = a[i], a[p] #将a[p]与a[i]进行交换
p = i #得到分隔位置
return p
def QuickSort(a, i, j):
if i < j:
p = Partition(a, i, j)
QuickSort(a, i, p-1)
QuickSort (a, p+1, j)
if __name__ == '__main__':
a = np.random.randint(0, 100, size = 100)
print "Before sorting..."
print "---------------------------------------------------------------"
print a
print "---------------------------------------------------------------"
QuickSort(a, 0, a.size - 1)
print "After sorting..."
print "---------------------------------------------------------------"
print a
print "---------------------------------------------------------------"
程序运行结果:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
2025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-06-052025 年,数据如同数字时代的 DNA,编码着人类社会的未来图景,驱动着商业时代的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据, ...
2025-05-27CDA数据分析师证书考试体系(更新于2025年05月22日)
2025-05-26解码数据基因:从数字敏感度到逻辑思维 每当看到超市货架上商品的排列变化,你是否会联想到背后的销售数据波动?三年前在零售行 ...
2025-05-23在本文中,我们将探讨 AI 为何能够加速数据分析、如何在每个步骤中实现数据分析自动化以及使用哪些工具。 数据分析中的AI是什么 ...
2025-05-20当数据遇见人生:我的第一个分析项目 记得三年前接手第一个数据分析项目时,我面对Excel里密密麻麻的销售数据手足无措。那些跳动 ...
2025-05-20在数字化运营的时代,企业每天都在产生海量数据:用户点击行为、商品销售记录、广告投放反馈…… 这些数据就像散落的拼图,而相 ...
2025-05-19在当今数字化营销时代,小红书作为国内领先的社交电商平台,其销售数据蕴含着巨大的商业价值。通过对小红书销售数据的深入分析, ...
2025-05-16Excel作为最常用的数据分析工具,有没有什么工具可以帮助我们快速地使用excel表格,只要轻松几步甚至输入几项指令就能搞定呢? ...
2025-05-15数据,如同无形的燃料,驱动着现代社会的运转。从全球互联网用户每天产生的2.5亿TB数据,到制造业的传感器、金融交易 ...
2025-05-15大数据是什么_数据分析师培训 其实,现在的大数据指的并不仅仅是海量数据,更准确而言是对大数据分析的方法。传统的数 ...
2025-05-14CDA持证人简介: 万木,CDA L1持证人,某电商中厂BI工程师 ,5年数据经验1年BI内训师,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-05-13CDA持证人简介: 王明月 ,CDA 数据分析师二级持证人,2年数据产品工作经验,管理学博士在读。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-12CDA持证人简介: 杨贞玺 ,CDA一级持证人,郑州大学情报学硕士研究生,某上市公司数据分析师。 学习入口:https://edu.cda.cn/g ...
2025-05-09CDA持证人简介 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度、美团、阿里等 ...
2025-05-07相信很多做数据分析的小伙伴,都接到过一些高阶的数据分析需求,实现的过程需要用到一些数据获取,数据清洗转换,建模方法等,这 ...
2025-05-06以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持证人简介: 邱立峰 CDA 数据分析师二级持证人,数字化转型专家,数据治理专家,高级数据分析师,拥有丰富的行业经验。 ...
2025-04-29CDA持证人简介: 程靖 CDA会员大咖,畅销书《小白学产品》作者,13年顶级互联网公司产品经理相关经验,曾在百度,美团,阿里等 ...
2025-04-28CDA持证人简介: 居瑜 ,CDA一级持证人国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-27