python三万个随机数用快速排序,堆排序,归并排序,选择排序,冒泡排序,插入排序,谁的用时最短

时间: 2024-05-22 11:11:21 浏览: 9
这个问题需要具体分析,因为不同排序算法的时间复杂度不同,而且在实际应用中,不同的数据集大小和数据分布也会影响排序算法的效率。一般来说,快速排序、堆排序、归并排序的时间复杂度都是 O(nlogn),而选择排序、冒泡排序、插入排序的时间复杂度都是 O(n^2)。在数据量较小的时候,选择排序、冒泡排序、插入排序可能比较快,但是数据量增加后,它们的效率会明显下降。因此,对于这个问题,最好的做法是实际编写程序进行测试,比较各种排序算法的用时。
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python三万个随机数用快速排序,堆排序,归并排序,选择排序,冒泡排序,插入排序,谁的用时最短

对于三万个随机数的排序,不同排序算法的用时可能会受到不同的因素影响,比如硬件配置、编程语言等。不过一般来说,快速排序和堆排序的平均时间复杂度比较低,而冒泡排序和选择排序的时间复杂度比较高,因此选择排序和冒泡排序的用时可能会比较长。以下是一个简单的Python代码示例,用于比较不同排序算法的用时: ```python import random import time # 生成随机数列表 nums = [random.randint(1, 100000) for _ in range(30000)] # 快速排序 def quick_sort(nums): if len(nums) <= 1: return nums pivot = nums[len(nums) // 2] left_nums = [num for num in nums if num < pivot] mid_nums = [num for num in nums if num == pivot] right_nums = [num for num in nums if num > pivot] return quick_sort(left_nums) + mid_nums + quick_sort(right_nums) start_time = time.time() quick_sort(nums) end_time = time.time() print("快速排序用时:", end_time - start_time) # 堆排序 def heapify(nums, n, i): largest = i l = 2 * i + 1 r = 2 * i + 2 if l < n and nums[i] < nums[l]: largest = l if r < n and nums[largest] < nums[r]: largest = r if largest != i: nums[i], nums[largest] = nums[largest], nums[i] heapify(nums, n, largest) def heap_sort(nums): n = len(nums) for i in range(n, -1, -1): heapify(nums, n, i) for i in range(n-1, 0, -1): nums[i], nums[0] = nums[0], nums[i] heapify(nums, i, 0) start_time = time.time() heap_sort(nums) end_time = time.time() print("堆排序用时:", end_time - start_time) # 归并排序 def merge_sort(nums): if len(nums) > 1: mid = len(nums) // 2 left_nums = nums[:mid] right_nums = nums[mid:] merge_sort(left_nums) merge_sort(right_nums) i = j = k = 0 while i < len(left_nums) and j < len(right_nums): if left_nums[i] < right_nums[j]: nums[k] = left_nums[i] i += 1 else: nums[k] = right_nums[j] j += 1 k += 1 while i < len(left_nums): nums[k] = left_nums[i] i += 1 k += 1 while j < len(right_nums): nums[k] = right_nums[j] j += 1 k += 1 start_time = time.time() merge_sort(nums) end_time = time.time() print("归并排序用时:", end_time - start_time) # 选择排序 def selection_sort(nums): for i in range(len(nums)): min_idx = i for j in range(i+1, len(nums)): if nums[min_idx] > nums[j]: min_idx = j nums[i], nums[min_idx] = nums[min_idx], nums[i] start_time = time.time() selection_sort(nums) end_time = time.time() print("选择排序用时:", end_time - start_time) # 冒泡排序 def bubble_sort(nums): for i in range(len(nums)-1): for j in range(len(nums)-i-1): if nums[j] > nums[j+1]: nums[j], nums[j+1] = nums[j+1], nums[j] start_time = time.time() bubble_sort(nums) end_time = time.time() print("冒泡排序用时:", end_time - start_time) # 插入排序 def insertion_sort(nums): for i in range(1, len(nums)): key = nums[i] j = i - 1 while j >= 0 and nums[j] > key: nums[j+1] = nums[j] j -= 1 nums[j+1] = key start_time = time.time() insertion_sort(nums) end_time = time.time() print("插入排序用时:", end_time - start_time) ``` 需要注意的是,由于Python本身的执行效率不高,因此以上代码的运行时间并不具有参考意义,仅供参考。实际应用时,可以使用其他更高效的编程语言或工具来进行测试。

python用冒泡法对5个随机数排序

好的,以下是用冒泡排序法对5个随机数进行排序的 Python 代码: ```python import random # 生成5个随机数 numbers = [random.randint(1, 100) for _ in range(5)] # 冒泡排序 for i in range(len(numbers)): for j in range(i + 1, len(numbers)): if numbers[i] > numbers[j]: numbers[i], numbers[j] = numbers[j], numbers[i] # 输出排序后的结果 print(numbers) ``` 这个代码会先生成5个1到100之间的随机数,然后用冒泡排序法对它们进行排序,最后输出排序后的结果。

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