
Python编程中归并排序算法的实现步骤详解
基本思想:归并排序是一种典型的分治思想,把一个无序列表一分为二,对每个子序列再一分为二,继续下去,直到无法再进行划分为止。然后,就开始合并的过程,对每个子序列和另外一个子序列的元素进行比较,依次把小元素放入结果序列中进行合并,最终完成归并排序。
归并操作过程:
申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列
设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置
重复步骤3直到某一指针达到序列尾
将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾
上述说法是理论表述,下面用一个实际例子说明:
例如一个无序数组
[6,2,3,1,7]
首先将这个数组通过递归方式进行分解,直到:
[6],[2],[3],[1],[7]
然后开始合并排序,也是用递归的方式进行:
两个两个合并排序,得到:
[2,6],[1,3],[7]
上一步中,其实也是按照本步骤的方式合并的,只不过由于每个list中一个数,不能完全显示过程。下面则可以完全显示过程。
初始:
a = [2,6] b = [1,3] c = []
第1步,顺序从a,b中取出一个数字:2,1 比较大小后放入c中,并将该数字从原list中删除,结果是:
a = [2,6] b = [3] c = [1]
第2步,继续从a,b中按照顺序取出数字,也就是重复上面步骤,这次是:2,3 比较大小后放入c中,并将该数字从原list中删除,结果是:
a = [6] b = [3] c = [1,2]
第3步,再重复前边的步骤,结果是:
a = [6] b = [] c = [1,2,3]
最后一步,将6追加到c中,结果形成了:
a = [] b = [] c = [1,2,3,6]
通过反复应用上面的流程,实现[1,2,3,6]与[7]的合并
最终得到排序结果
[1,2,3,6,7]
本文列举了三种python的实现方法:
方法1:将前面讲述的过程翻译过来了,略先拙笨
#! /usr/bin/env python
#coding:utf-8
def merge_sort(seq):
if len(seq) ==1:
return seq
else:
middle = len(seq)/2
left = merge_sort(seq[:middle])
right = merge_sort(seq[middle:])
i = 0 #left 计数
j = 0 #right 计数
k = 0 #总计数
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] < right [j]:
seq[k] = left[i]
i +=1
k +=1
else:
seq[k] = right[j]
j +=1
k +=1
remain = left if i<j else right
r = i if remain ==left else j
while r<len(remain):
seq[k] = remain[r]
r +=1
k +=1
return seq
方法2:在按照顺序取数值方面,应用了list.pop()方法,代码更紧凑简洁
#! /usr/bin/env python
#coding:utf-8
def merge_sort(lst): #此方法来自维基百科
if len(lst) <= 1:
return lst
def merge(left, right):
merged = []
while left and right:
merged.append(left.pop(0) if left[0] <= right[0] else right.pop(0))
while left:
merged.append(left.pop(0))
while right:
merged.append(right.pop(0))
return merged
middle = int(len(lst) / 2)
left = merge_sort(lst[:middle])
right = merge_sort(lst[middle:])
return merge(left, right)
方法3:原来在python的模块heapq中就提供了归并排序的方法,只要将分解后的结果导入该方法即可。
#! /usr/bin/env python
#coding:utf-8
from heapq import merge
def merge_sort(seq):
if len(seq) <= 1:
return m
else:
middle = len(seq)/2
left = merge_sort(seq[:middle])
right = merge_sort(seq[middle:])
return list(merge(left, right)) #heapq.merge()
if __name__=="__main__":
seq = [1,3,6,2,4]
print merge_sort(seq)
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