
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
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08