def bubbleSort(input_list): ''' 函數說明: 冒泡排序(升序) Parameters: input_list --- 排序前列表 Returns: sorted_list --- 排序後列表 ''' if len(input_list) == 0: return [] sorted_list = input_list for i in range(len(sorted_list) - 1): print('第%d趟排序:' % (i + 1)) for j in range(len(sorted_list) - 1): if sorted_list[j + 1] < sorted_list[j]: sorted_list[j], sorted_list[j + 1] = sorted_list[j + 1], sorted_list[j] print(sorted_list) return sorted_list if __name__ == '__main__': input_list = [2, 1, 54, 654, 32, 6] print('排序前:', input_list) sorted_list = bubbleSort(input_list) print('排序後:', sorted_list)
若文件的初始狀態是正序的,一趟掃描便可完成排序。所需的關鍵字比較次數C和記錄移動次數M均達到最小值:Cmin = N - 1, Mmin = 0。因此,冒泡排序最好時間複雜度爲O(N)。html
可是上述代碼,不能掃描一趟就完成排序,它會進行全掃描。因此一個改進的方法就是,當冒泡中途發現已經爲正序了,便無需繼續比對下去。python
若初始文件是反序的,須要進行 N - 1 次排序。每次排序要進行 N - i 次關鍵字的比較(1 ≤ i ≤ N - 1),且每次比較都必須移動記錄三次來達到交換記錄位置。在這種狀況下,比較和移動次數均達到最大值:算法
Cmax = N(N - 1) / 2 = O(N2)函數
Mmax = 3N(N - 1) / 2 = O(N2)性能
冒泡排序的最壞時間複雜度爲 O(N2),所以,冒泡排序的平均時間複雜度爲 O(N2)。優化
總結起來,其實就是一句話:當數據越接近正序時,冒泡排序性能越好。3d
假定在待排序的記錄序列中,存在多個具備相同的關鍵字的記錄,若通過排序,這些記錄的相對次序保持不變,即在原序列中,r[i] = r[j],且 r[i] 在 r[j] 以前,而在排序後的序列中,r[i] 仍在 r[j] 以前,則稱這種排序算法是穩定的;不然稱爲不穩定的。code
冒泡排序就是把小的元素往前調或者把大的元素日後調。是相鄰的兩個元素的比較,交換也發生在這兩個元素之間。因此相同元素的先後順序並無改變,因此冒泡排序是一種穩定排序算法。htm
對冒泡排序常見的改進方法是加入標誌性變量exchange,用於標誌某一趟排序過程當中是否有數據交換。blog
若是進行某一趟排序時並無進行數據交換,則說明全部數據已經有序,可當即結束排序,避免沒必要要的比較過程。
def bubbleSort(input_list): ''' 函數說明: 冒泡排序(升序) Parameters: input_list --- 排序前列表 Returns: sorted_list --- 排序後列表 ''' if len(input_list) == 0: return [] sorted_list = input_list for i in range(len(sorted_list) - 1): bChanged = False print('第%d趟排序:' % (i + 1)) for j in range(len(sorted_list) - 1): if sorted_list[j + 1] < sorted_list[j]: sorted_list[j], sorted_list[j + 1] = sorted_list[j + 1], sorted_list[j] bChanged = True print(sorted_list) if not bChanged: break return sorted_list if __name__ == '__main__': input_list = [2, 1, 54, 654, 32, 6] print('排序前:', input_list) sorted_list = bubbleSort(input_list) print('排序後:', sorted_list)
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