常用的排序算法

1. 快速排序

   思路：以数组中的第一个元素作为基准，对数组进行调整，使得左边的元素都小于基本，右边的元素都大于等于基准；然后再分别对左右两边的数组进行如上方法的排序

   import numpy
   def partition(nums, l, r):t = nums[l]start = ll+=1while l <= r:while l<=r and nums[l] <= t:l += 1while l<=r and nums[r] >= t:r -= 1if l > r:breaknums[l], nums[r] = nums[r], nums[l]nums[start], nums[r] = nums[r], nums[start]return rdef quick_sort(nums, l, r):if l < r:parti_index = partition(nums, l, r)quick_sort(nums, l, parti_index - 1)quick_sort(nums, parti_index + 1, r)return numsif __name__ == '__main__':nums = numpy.random.randint(0, 20, 8)nums = list(nums)l = 0r = len(nums)-1nums_sort = quick_sort(nums, l, r)print(nums_sort)
   

2. 归并排序

   思路：首先将数组拆分成单个元素，然后取一对元素进行合并，直到所有的元素都合并后，得到的就是排序后的结果

   def merge(arr1, arr2):i, j = 0, 0res = []while i

3. 堆排序

   思路：首先建堆，将数组看作是二叉树，然后自底向上进行调整，使得根节点的值大于等于左右子树的值，最终二叉树的根是最大值；

   然后，将根节点从数组中移出，重新调整剩余数组的堆，每次调整后，堆顶元素就是当前数组的最大值。

   也就是说，建成堆之后，不断对堆顶进行调整，每次获取当前的最大值

   def heapify(arr, i, n):largest = ileft = 2*i+1right = 2*i+2if leftarr[largest]:largest = leftif rightarr[largest]:largest = rightif largest!=i:arr[largest],arr[i] = arr[i],arr[largest]heapify(arr, largest, n)def heap_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n-1, -1,-1):heapify(arr,i,n)for j in range(n-1, 0, -1):arr[0], arr[j] = arr[j], arr[0]heapify(arr, 0, j)return arrimport numpy
   arr = numpy.random.randint(0,20,8)
   arr = list(arr)
   # arr = [3,6,2,4,7]
   print(arr)
   arr_sort = heap_sort(arr)
   print(arr_sort)
   

#快速排序衍生题目
def partition(arr, l, r):index = lp = arr[index]l +=1while(l<=r ):while(l<=r and arr[l]<=p):l+=1while(l<=r and arr[r]>=p):r-=1if(l>r):breakarr[l], arr[r] = arr[r], arr[l]arr[index], arr[r] = arr[r], arr[index]return r"""
最数组进行快速排序
"""
def quick_sort(arr, l, r):if(lk):r = m-1"""
求最小的K个数
"""
def cal_small_k_nums(arr, l, r, k):if(k>=len(arr)):return arrwhile(l<=r):m = partition(arr, l, r)if(m==k):return arr[0:k]elif(m>k):r = m-1elif(m