Python常用排序和搜索算法总结

常用算法(python)包括很多种排序和搜索算法，比如冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序、桶排序、深度优先搜索、广度优先搜索、二分查找、线性查找、素字符串匹配算法、KMP 算法、Rabin-Karp 算法、Boyer-Moore 算法、A* 搜索算法、Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法、Floyd-Warshall 算法、Kruskal 算法、Prim 算法、Edmonds-Karp 算法、Ford-Fulkerson 算法。 冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法，它重复遍历列表，比较相邻元素并逐个交换，直到整个列表完全排序。因为较小的元素会像气泡一样逐渐浮到列表的顶部，所以被称为冒泡排序。时间复杂度为 O(n^2)，因此在大型数据集上效率较低，但对于小型数据集或部分有序的数据仍然是一个合适的选择。 选择排序（Selection Sort）是在每次遍历中，从未排序的部分找到最小（或最大）的元素，然后将其放到正确的位置。这个过程会一直重复，直到整个列表完全排序。选择排序的时间复杂度也为 O(n^2)，因此在大型数据集上效率较低，但对于小型数据集仍然是一个合适的选择。 插入排序（Insertion Sort）是将未排序的部分依次插入到已排序的部分中，直到整个列表完全排序。时间复杂度同样为 O(n^2)，效率也较低。 希尔排序（Shell Sort）是插入排序的一种改进版本，通过设置一个间隔序列，可以先大致将数组排好序，然后再进行一次插入排序。时间复杂度介于 O(n) 和 O(n^2) 之间，相对于前几种排序算法来说效率有所提高。 归并排序（Merge Sort）是一种分而治之的排序算法，将数组分成较小的部分，然后合并排序。时间复杂度为 O(nlogn)，相对效率较高。 快速排序（Quick Sort）也是一种分而治之的排序算法，选择一个基准值，将数组分为比基准值小和比基准值大的两部分，然后递归地对子数组进行排序。时间复杂度为 O(nlogn)，属于较高效的排序算法之一。 堆排序（Heap Sort）是一种利用堆数据结构的排序算法，通过构建一个最大堆或最小堆，然后不断取出堆顶元素并进行调整，最终得到有序序列。时间复杂度为 O(nlogn)。 计数排序（Counting Sort）是一种非比较排序算法，适用于特定范围内的整数排序。时间复杂度为 O(n+k)，其中 k 为范围的大小。 基数排序（Radix Sort）也是一种非比较排序算法，适用于对数字进行排序。时间复杂度为 O(d*(n+k))，其中 d 为数字的位数，k 为进制大小。 桶排序（Bucket Sort）是将数组分入多个桶中，每个桶再进行排序，然后把桶中的元素合并起来。时间复杂度为 O(n+k)，其中 k 为桶的数量。 深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）和广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）是常用的图搜索算法，用于图的遍历和查找。 二分查找（Binary Search）是一种高效的查找算法，适用于有序数组。 线性查找（Linear Search）是一种简单的查找算法，适用于无序数组。 素字符串匹配算法（Naive String Matching）, KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt）, Rabin-Karp 算法, Boyer-Moore 算法是常用的字符串匹配算法，用于在文本中查找子字符串。 A* 搜索算法, Dijkstra 算法, Bellman-Ford 算法, Floyd-Warshall 算法, Kruskal 算法, Prim 算法, Edmonds-Karp 算法, Ford-Fulkerson 算法是常用的图算法，用于路径搜索和最短路径等问题。 总之，常用算法(python)涵盖了多种排序和搜索算法，每种算法都有自己的特点和适用范围，程序员可以根据具体问题的要求选择合适的算法来解决问题。通过了解和掌握常用算法(python)，可以提高程序的效率和性能，解决复杂的计算问题。