排序函数基准测试大比拼:不同算法优劣一览,助力算法选型

发布时间: 2024-07-15 03:58:22 阅读量: 51 订阅数: 22
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机器学习算法大比拼Python版本

![排序的函数](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/3a07945af087339273bfad5b12ded955.png) # 1. 排序算法理论基础 排序算法是计算机科学中用于对数据集合进行排序的算法。排序算法根据其基本操作和实现方式的不同,可以分为多种类型。 排序算法的理论基础包括: - **比较函数:**比较函数用于比较两个元素的大小,并返回一个指示比较结果的整数。 - **排序稳定性:**排序算法的稳定性是指当输入数据中存在相等元素时,算法是否保持这些元素的相对顺序。 - **时间复杂度:**时间复杂度表示算法执行所需的时间,通常用大 O 符号表示。 - **空间复杂度:**空间复杂度表示算法执行所需的内存空间,通常也用大 O 符号表示。 # 2. 排序算法实践比较 ### 2.1 基准测试环境和数据准备 **基准测试环境:** - 操作系统:Ubuntu 18.04 - 硬件配置:Intel Core i7-8700K CPU @ 3.70GHz,16GB RAM - 编程语言:Python 3.8 **数据准备:** - 数据类型:整数 - 数据规模:10000、100000、1000000 - 数据分布:随机分布、升序分布、降序分布 ### 2.2 不同排序算法的实现和性能对比 #### 2.2.1 冒泡排序 **实现:** ```python def bubble_sort(arr): """ 冒泡排序算法实现 :param arr: 待排序列表 :return: 排序后的列表 """ n = len(arr) for i in range(n): for j in range(0, n - i - 1): if arr[j] > arr[j + 1]: arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j] return arr ``` **性能分析:** 冒泡排序是一种简单但低效的排序算法。它的时间复杂度为 O(n^2),其中 n 为列表长度。对于小规模数据,冒泡排序可以快速排序,但对于大规模数据,其效率会显着下降。 #### 2.2.2 选择排序 **实现:** ```python def selection_sort(arr): """ 选择排序算法实现 :param arr: 待排序列表 :return: 排序后的列表 """ n = len(arr) for i in range(n): min_idx = i for j in range(i + 1, n): if arr[j] < arr[min_idx]: min_idx = j arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i] return arr ``` **性能分析:** 选择排序是一种比冒泡排序更有效的排序算法。它的时间复杂度也为 O(n^2),但它在每次迭代中选择最小元素,因此对于大规模数据,其效率略高于冒泡排序。 #### 2.2.3 插入排序 **实现:** ```python def insertion_sort(arr): """ 插入排序算法实现 :param arr: 待排序列表 :return: 排序后的列表 """ n = len(arr) for i in range(1, n): key = arr[i] j = i - 1 while j >= 0 and key < arr[j]: arr[j + 1] = arr[j] j -= 1 arr[j + 1] = key return arr ``` **性能分析:** 插入排序是一种比冒泡排序和选择排序更有效的排序算法。它的时间复杂度为 O(n^2),但对于几乎有序的数据,其效率可以接近 O(n)。 #### 2.2.4 归并排序 **实现:** ```python def merge_sort(arr): """ 归并排序算法实现 :param arr: 待排序列表 :return: 排序后的列表 """ n = len(arr) if n <= 1: return arr mid = n // 2 left = merge_sort(arr[:mid]) right = merge_sort(arr[mid:]) return merge(left, right) def merge(left, right): """ 合并两个已排序列表 :param left: 已排序的左半部分 :param right: 已排序的右半部分 :return: 合并后的已排序列表 """ i = 0 j = 0 merged = [] while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]: merged.append(left[i]) i += 1 else: merged.append(right[j]) j += 1 while i < len(left): merged.append(left[i]) i += 1 while j < len(right): merged.append(right[j]) j += 1 return merged ``` **性能分析:** 归并排序是一种高效的排序算法,时间复杂度为 O(n log n)。它采用分治策略,将列表递归地分成较小的部分,然后合并排序后的部分。 #### 2.2.5 快速排序 **实现:** ```python def quick_sort(arr): """ 快速排序算法实现 :param arr: 待排序列表 :return: 排序后的列表 ```
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