【Python 算法零基础 4.排序 ② 冒泡排序】

发布于:2025-05-19 ⋅ 阅读:(16) ⋅ 点赞:(0)

目录

一、引言

二、算法思想

三、时间复杂度和空间复杂度

1.时间复杂度

2.空间复杂度

四、冒泡排序的优缺点

1.算法的优点

2.算法的缺点

五、实战练习

88. 合并两个有序数组

算法与思路

① 合并数组

② 冒泡排序

2148. 元素计数

算法与思路

① 排序

② 初始化计数器

③ 遍历数组

④ 返回结果

1046. 最后一块石头的重量

算法与思路 

① 冒泡排序

② 石头碰撞模拟


我走的很慢

从不是优秀的人

但是没关系

我很少停下

脆弱会给我新力量

                     —— 25.5.19

选择排序回顾:

① 初始化:从未排序序列开始,初始时整个数组都是未排序的。

② 寻找最小值:遍历未排序部分的所有元素,找到其中的最小值。使用变量min_idx记录最小值的索引,初始时假设当前未排序部分的第一个元素是最小的。

③ 交换元素:将找到的最小值与未排序部分的第一个元素交换位置。此时,未排序部分的第一个元素成为已排序序列的一部分。

④ 重复步骤 2-3:缩小未排序部分的范围(从下一个元素开始),重复寻找最小值并交换的过程,直到整个数组排序完成。

def selection_sort(arr):
    for i in range(len(arr)):
        min_idx = i
        for j in range(i+1, len(arr)):
            if arr[j] < arr[min_idx]:
                min_idx = j
        if min_idx != i:  # 避免冗余交换
            arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
    return arr

一、引言

        冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法,通过多次比较和交换相邻的元素,将列表(数组)中的元素按照升序或降序排列


二、算法思想

        冒泡排序的基本思想:每次遍历数组,比较相邻的两个元素,如果它们的顺序错误,就将它们交换,直到数组中的所有元素都被遍历过

        具体的算法步骤如下:

                ① 遍历数组的第一个元素到最后一个元素。

                ② 对每一个元素,与其后一个元素进行比较。

                ③ 如果顺序错误,就将它们交换。

                ④ 重复上述步骤,直到数组中的所有元素都被遍历过至少一次。


三、时间复杂度和空间复杂度

1.时间复杂度

        我们假设【比较】和【交换】的时间复杂度为O(1)

        【冒泡排序】中有两个嵌套循环

                外循环正好运行n - 1次迭代。但内部循环运行变得越来越短:

                当i = 0,内层循环n - 1次【比较】操作。

                当i = 1,内层循环n - 2次【比较】操作。

                当i = 2,内层循环n - 3次【比较】操作。

                当i = n - 2,内层循环1次【比较】操作。

                当i = n - 1,内层循环0次【比较】操作。

因此,总「比较」次数如下:(n - 1) + (n - 2) + ... + 1 + 0 = n (n - 1) / 2,总的时间复杂度为:O(n ^ 2)


2.空间复杂度

        由于算法在执行过程中,只有【交换】变量时候采用了临时变量的方式,而其它没有采用任何的额外空间,所以空间复杂度为O(1)。


四、冒泡排序的优缺点

1.算法的优点

① 简单易懂:冒泡排序的算法思想非常简单,容易理解和实现。

② 稳定排序:冒泡排序是一种稳定的排序算法,即在排序过程中不会改变相同元素的相对顺序。

2.算法的缺点

① 效率较低:由于需要进行多次比较和交换,冒泡排序在处理大规模数据时效率较低。

② 排序速度慢:对于大型数组,冒泡排序的时间复杂度较高,导致排序速度较慢。


五、实战练习

88. 合并两个有序数组

给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2,另有两个整数 m 和 n ,分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。

请你 合并 nums2 到 nums1 中,使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。

注意:最终,合并后数组不应由函数返回,而是存储在数组 nums1 中。为了应对这种情况,nums1 的初始长度为 m + n,其中前 m 个元素表示应合并的元素,后 n 个元素为 0 ,应忽略。nums2 的长度为 n 。

示例 1:

输入:nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
输出:[1,2,2,3,5,6]
解释:需要合并 [1,2,3] 和 [2,5,6] 。
合并结果是 [1,2,2,3,5,6] ,其中斜体加粗标注的为 nums1 中的元素。

示例 2:

输入:nums1 = [1], m = 1, nums2 = [], n = 0
输出:[1]
解释:需要合并 [1] 和 [] 。
合并结果是 [1] 。

示例 3:

输入:nums1 = [0], m = 0, nums2 = [1], n = 1
输出:[1]
解释:需要合并的数组是 [] 和 [1] 。
合并结果是 [1] 。
注意,因为 m = 0 ,所以 nums1 中没有元素。nums1 中仅存的 0 仅仅是为了确保合并结果可以顺利存放到 nums1 中。

提示:

  • nums1.length == m + n
  • nums2.length == n
  • 0 <= m, n <= 200
  • 1 <= m + n <= 200
  • -109 <= nums1[i], nums2[j] <= 109

算法与思路

① 合并数组

将 nums2 的前 n 个元素依次复制到 nums1 的后 n 个位置(从索引 m 开始)。

② 冒泡排序

使用两层循环对合并后的 nums1 进行升序排序:

        外层循环遍历每个元素(索引 i 从 0 到 mn-1)。

        内层循环比较 i 之后的所有元素(索引 j 从 i+1 到 mn-1)。

若发现 nums1[i] > nums1[j],则交换两者位置。

class Solution:
    def merge(self, nums1: List[int], m: int, nums2: List[int], n: int) -> None:
        """
        Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
        """
        for i in range(n):
            nums1[m + i] = nums2[i]
        mn = len(nums1)
        for i in range(mn):
            for j in range(i + 1, mn):
                if nums1[i] > nums1[j]:
                    nums1[i], nums1[j] = nums1[j], nums1[i]


2148. 元素计数

给你一个整数数组 nums ,统计并返回在 nums 中同时至少具有一个严格较小元素和一个严格较大元素的元素数目。

示例 1:

输入:nums = [11,7,2,15]
输出:2
解释:元素 7 :严格较小元素是元素 2 ,严格较大元素是元素 11 。
元素 11 :严格较小元素是元素 7 ,严格较大元素是元素 15 。
总计有 2 个元素都满足在 nums 中同时存在一个严格较小元素和一个严格较大元素。

示例 2:

输入:nums = [-3,3,3,90]
输出:2
解释:元素 3 :严格较小元素是元素 -3 ,严格较大元素是元素 90 。
由于有两个元素的值为 3 ,总计有 2 个元素都满足在 nums 中同时存在一个严格较小元素和一个严格较大元素。

提示:

  • 1 <= nums.length <= 100
  • -105 <= nums[i] <= 105

算法与思路

① 排序

调用 bubbleSort 对数组进行升序排序。

② 初始化计数器

count = 0

③ 遍历数组

对于每个元素 x,检查其是否不等于数组的第一个元素(最小值)和最后一个元素(最大值)。若是,则 count += 1

④ 返回结果

最终计数器的值。

class Solution:
    def bubbleSort(self, nums:List[int]):
        n = len(nums)
        for i in range(n):
            for j in range(i + 1, n):
                if nums[i] > nums[j]:
                    nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]

    def countElements(self, nums: List[int]) -> int:
        self.bubbleSort(nums)
        count = 0
        for x in nums:
            if x != nums[0] and x != nums[-1]:
                count += 1
        return count


1046. 最后一块石头的重量

有一堆石头,每块石头的重量都是正整数。

每一回合,从中选出两块 最重的 石头,然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 x 和 y,且 x <= y。那么粉碎的可能结果如下:

  • 如果 x == y,那么两块石头都会被完全粉碎;
  • 如果 x != y,那么重量为 x 的石头将会完全粉碎,而重量为 y 的石头新重量为 y-x

最后,最多只会剩下一块石头。返回此石头的重量。如果没有石头剩下,就返回 0

示例:

输入:[2,7,4,1,8,1]
输出:1
解释:
先选出 7 和 8,得到 1,所以数组转换为 [2,4,1,1,1],
再选出 2 和 4,得到 2,所以数组转换为 [2,1,1,1],
接着是 2 和 1,得到 1,所以数组转换为 [1,1,1],
最后选出 1 和 1,得到 0,最终数组转换为 [1],这就是最后剩下那块石头的重量。

提示:

  • 1 <= stones.length <= 30
  • 1 <= stones[i] <= 1000

算法与思路 

① 冒泡排序

每轮固定一个位置:通过外层循环 i 控制当前处理的位置,从 0 到 n-1

比较后续所有元素:内层循环 j 从 i+1 开始,将 nums[i] 与后续所有元素比较。

交换较大值:若 nums[i] > nums[j],则交换两者,确保 i 位置的元素是当前未排序部分的最小值。

② 石头碰撞模拟

初始化:获取石头数组长度 n,作为循环终止条件。

循环条件:当 n > 1 时,持续处理(确保至少有两块石头可碰撞)。

排序:每次循环调用 bubbleSort 对数组升序排序,使最重的石头位于末尾

碰撞操作:取出最重的两块石头 stones[-1] 和 stones[-2],计算差值 v

更新数组

        移除碰撞的石头:通过两次 pop() 移除末尾两个元素,n 减 2。

        添加新石头:若 v != 0(两块石头重量不同)或 n == 0(碰撞后无剩余石头),将 v 加入数组,n 加 1。

返回结果:循环结束后,若 n == 1,返回剩余石头 stones[0]

class Solution:
    def bubbleSort(self, nums:List[int]):
        n = len(nums)
        for i in range(n):
            for j in range(i + 1, n):
                if nums[i] > nums[j]:
                    nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]

    def lastStoneWeight(self, stones: List[int]) -> int:
        n = len(stones)
        while n > 1:
            self.bubbleSort(stones)
            v = stones[-1] - stones[-2]
            n -= 2
            stones.pop()
            stones.pop()
            if v != 0 or n == 0:
                stones.append(v)
                n += 1
        return stones[0]

        


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