python排序算法调用

① python选择排序算法 如何做！急求！！

#coding: utf-8
#!/usr/bin/python import random

#随机生成0~100之间的数值def get_andomNumber(num):
lists=[]
i=0
while i<num:
lists.append(random.randint(0,100))
i+=1
return lists

# 选择排序def select_sort(lists):
count = len(lists)
for i in range(0, count):
min = i
for j in range(i + 1, count):
if lists[min] > lists[j]:
min = j
temp = lists[min]
lists[min] = lists[i]
lists[i] = temp
return lists

a = get_andomNumber(10)
print("排序之前：%s" %a)

b = select_sort(a)
print("排序之后：%s" %b)

② python使用冒泡排序

冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端。
def bubbleSort(arr):
n = len(arr)

# 遍历所有数组元素
for i in range(n):

# Last i elements are already in place
for j in range(0, n-i-1):

if arr[j] > arr[j+1] :
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]

arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]

bubbleSort(arr)

print ("排序后的数组:")
for i in range(len(arr)):
print ("%d" %arr[i])

③ python怎么降序排列

最为简单的方法是利用表理解，生成一个新的字典 必须要保证键值是一一对应的 d = {'one':1, 'two':2, 'three':3, 'four':4}di = {v:k for k,v in d.items()}di。

import pandas as pd。

s=pd.Series(range(10))。

s.sort_values(ascending=False)。

算法稳定性

冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调。比较是相邻的两个元素比较，交换也发生在这两个元素之间。所以，如果两个元素相等，是不会再交换的；如果两个相等的元素没有相邻，那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来，这时候也不会交换，所以相同元素的前后顺序并没有改变，所以冒泡排序是一种稳定排序算法。

④ python中有哪些简单的算法

首先谢谢邀请，

python中有的算法还是比较多的？

python之所以火是因为人工智能的发展，人工智能的发展离不开算法！

感觉有本书比较适合你,不过可惜的是这本书没有电子版，只有纸质的。

这本书对于算法从基本的入门到实现，循序渐进的介绍，比如里面就涵盖了数学建模的常用算法。

第 1章从数学建模到人工智能

1.1数学建模1.1.1数学建模与人工智能1.1.2数学建模中的常见问题1.2人工智能下的数学1.2.1统计量1.2.2矩阵概念及运算1.2.3概率论与数理统计1.2.4高等数学——导数、微分、不定积分、定积分

第2章 Python快速入门

2.1安装Python2.1.1Python安装步骤2.1.2IDE的选择2.2Python基本操作2.2.1第 一个小程序2.2.2注释与格式化输出2.2.3列表、元组、字典2.2.4条件语句与循环语句2.2.5break、continue、pass2.3Python高级操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter

第3章Python科学计算库NumPy

3.1NumPy简介与安装3.1.1NumPy简介3.1.2NumPy安装3.2基本操作3.2.1初识NumPy3.2.2NumPy数组类型3.2.3NumPy创建数组3.2.4索引与切片3.2.5矩阵合并与分割3.2.6矩阵运算与线性代数3.2.7NumPy的广播机制3.2.8NumPy统计函数3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy数据的保存

第4章常用科学计算模块快速入门

4.1Pandas科学计算库4.1.1初识Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可视化图库4.2.1初识Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib绘图案例4.3SciPy科学计算库4.3.1初识SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy图像处理案例第5章Python网络爬虫5.1爬虫基础5.1.1初识爬虫5.1.2网络爬虫的算法5.2爬虫入门实战5.2.1调用API5.2.2爬虫实战5.3爬虫进阶—高效率爬虫5.3.1多进程5.3.2多线程5.3.3协程5.3.4小结

第6章Python数据存储

6.1关系型数据库MySQL6.1.1初识MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初识NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小结6.3.1数据库基本理论6.3.2数据库结合6.3.3结束语

第7章Python数据分析

7.1数据获取7.1.1从键盘获取数据7.1.2文件的读取与写入7.1.3Pandas读写操作7.2数据分析案例7.2.1普查数据统计分析案例7.2.2小结

第8章自然语言处理

8.1Jieba分词基础8.1.1Jieba中文分词8.1.2Jieba分词的3种模式8.1.3标注词性与添加定义词8.2关键词提取8.2.1TF-IDF关键词提取8.2.2TextRank关键词提取8.3word2vec介绍8.3.1word2vec基础原理简介8.3.2word2vec训练模型8.3.3基于gensim的word2vec实战

第9章从回归分析到算法基础

9.1回归分析简介9.1.1“回归”一词的来源9.1.2回归与相关9.1.3回归模型的划分与应用9.2线性回归分析实战9.2.1线性回归的建立与求解9.2.2Python求解回归模型案例9.2.3检验、预测与控制

第10章 从K-Means聚类看算法调参

10.1K-Means基本概述10.1.1K-Means简介10.1.2目标函数10.1.3算法流程10.1.4算法优缺点分析10.2K-Means实战

第11章 从决策树看算法升级

11.1决策树基本简介11.2经典算法介绍11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系数11.2.5小结11.3决策树实战11.3.1决策树回归11.3.2决策树的分类

第12章 从朴素贝叶斯看算法多变193

12.1朴素贝叶斯简介12.1.1认识朴素贝叶斯12.1.2朴素贝叶斯分类的工作过程12.1.3朴素贝叶斯算法的优缺点12.23种朴素贝叶斯实战

第13章 从推荐系统看算法场景

13.1推荐系统简介13.1.1推荐系统的发展13.1.2协同过滤13.2基于文本的推荐13.2.1标签与知识图谱推荐案例13.2.2小结

第14章 从TensorFlow开启深度学习之旅

14.1初识TensorFlow14.1.1什么是TensorFlow14.1.2安装TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念与原理14.2TensorFlow数据结构14.2.1阶14.2.2形状14.2.3数据类型14.3生成数据十二法14.3.1生成Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成随机数14.4TensorFlow实战

希望对你有帮助！！！

贵在坚持，自己掌握一些，在工作中不断打磨，高薪不是梦！！

⑤ 几种排序算法分析及python实现

排序算法针对不同情况有所不同，不能一概而论。
计算机课程的数据结构有几个章节在讨论排序，这里不能尽述，大致来说快速排序、希尔排序、堆排序、直接选择排序不是稳定的排序算法，而基数排序、冒泡排序、直接插入排序、折半插入排序、归并排序是稳定的排序算法。
直接网络“排序”，查看网络里的解释，里面有常用算法和例子代码，可以研究一下。

⑥ Python冒泡排序注意要点实例详解

Python冒泡排序注意要点实例详解
文给大家介绍了python冒泡排序知识，涉及到冒泡排序主要的细节问题，本文通过实例代码给大家讲解，介绍的非常详细，具有参考借鉴价值，感兴趣的朋友一起看看吧
冒泡排序注意三点：
1. 第一层循环可不用循环所有元素。
2.两层循环变量与第一层的循环变量相关联。
3.第二层循环，最终必须循环集合内所有元素。
示例代码一：
1.第一层循环，只循环n-1个元素。
2.当第一层循环变量为n-1时，第二层循环所有元素。
s = [3, 4, 1, 6, 2, 9, 7, 0, 8, 5]
# bubble_sort
for i in range(0, len(s) - 1):
for j in range(i + 1, 0, -1):
if s[j] < s[j - 1]:
s[j], s[j - 1] = s[j - 1], s[j]
for m in range(0, len(s)):
print(s[m])
示例代码二：
1.第一层循环所有元素。
2.第二层也循环所有元素。
s = [3, 4, 1, 6, 2, 9, 7, 0, 8, 5]
for i in range(0, len(s)):
for j in range(i, 0, -1):
if s[j] < s[j - 1]:
s[j], s[j - 1] = s[j - 1], s[j]
for m in range(0, len(s)):
print(s[m])
以上所述是小编给大家介绍的python冒泡排序算法注意要点，希望对大家有所帮助

⑦ python简单实现基数排序算法

python简单实现基数排序算法
这篇文章主要介绍了python简单实现基数排序算法,仅用4行代码即可实现基数排序算法,非常简单实用,分享给大家供大家参考。
具体实现方法如下：
from random import randint
def main():
A = [randint(1, 99999999) for _ in xrange(9999)]
for k in xrange(8):
S = [ [] for _ in xrange(10)]
for j in A:
S[j / (10 ** k) % 10].append(j)
A = [a for b in S for a in b]
for i in A:
print i
main()

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

⑧ Python实现的快速排序算法详解

Python实现的快速排序算法详解
本文实例讲述了Python实现的快速排序算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
快速排序基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
如序列[6，8，1，4，3，9]，选择6作为基准数。从右向左扫描，寻找比基准数小的数字为3，交换6和3的位置，[3，8，1，4，6，9]，接着从左向右扫描，寻找比基准数大的数字为8，交换6和8的位置，[3，6，1，4，8，9]。重复上述过程，直到基准数左边的数字都比其小，右边的数字都比其大。然后分别对基准数左边和右边的序列递归进行上述方法。
实现代码如下：
def parttion(v, left, right):
key = v[left]
low = left
high = right
while low < high:
while (low < high) and (v[high] >= key):
high -= 1
v[low] = v[high]
while (low < high) and (v[low] <= key):
low += 1
v[high] = v[low]
v[low] = key
return low
def quicksort(v, left, right):
if left < right:
p = parttion(v, left, right)
quicksort(v, left, p-1)
quicksort(v, p+1, right)
return v
s = [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6]
print("before sort:",s)
s1 = quicksort(s, left = 0, right = len(s) - 1)
print("after sort:",s1)
运行结果：
before sort: [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6]
after sort: [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 8, 9, 11, 15]

⑨ Python实现的几个常用排序算法实例

#encoding=utf-8
importrandom
fromimport
defdirectInsertSort(seq):
"""直接插入排序"""
size=len(seq)
foriinrange(1,size):
tmp,j=seq[i],i
whilej>0andtmp<seq[j-1]:
seq[j],j=seq[j-1],j-1
seq[j]=tmp
returnseq
defdirectSelectSort(seq):
"""直接选择排序"""
size=len(seq)
foriinrange(0,size-1):
k=i;j=i+1
whilej<size:
ifseq[j]<seq[k]:
k=j
j+=1
seq[i],seq[k]=seq[k],seq[i]
returnseq
defbubbleSort(seq):
"""冒泡排序"""
size=len(seq)
foriinrange(1,size):
forjinrange(0,size-i):
ifseq[j+1]<seq[j]:
seq[j+1],seq[j]=seq[j],seq[j+1]
returnseq
def_divide(seq,low,high):
"""快速排序划分函数"""
tmp=seq[low]
whilelow!=high:
whilelow<highandseq[high]>=tmp:high-=1
iflow<high:
seq[low]=seq[high]
low+=1
whilelow<highandseq[low]<=tmp:low+=1
iflow<high:
seq[high]=seq[low]
high-=1
seq[low]=tmp
returnlow
def_quickSort(seq,low,high):
"""快速排序辅助函数"""
iflow>=high:return
mid=_divide(seq,low,high)
_quickSort(seq,low,mid-1)
_quickSort(seq,mid+1,high)
defquickSort(seq):
"""快速排序包裹函数"""
size=len(seq)
_quickSort(seq,0,size-1)
returnseq
defmerge(seq,left,mid,right):
tmp=[]
i,j=left,mid
whilei<midandj<=right:
ifseq[i]<seq[j]:
tmp.append(seq[i])
i+=1
else:
tmp.append(seq[j])
j+=1
ifi<mid:tmp.extend(seq[i:])
ifj<=right:tmp.extend(seq[j:])
seq[left:right+1]=tmp[0:right-left+1]
def_mergeSort(seq,left,right):
ifleft==right:
return
else:
mid=(left+right)/2
_mergeSort(seq,left,mid)
_mergeSort(seq,mid+1,right)
merge(seq,left,mid+1,right)
#二路并归排序
defmergeSort(seq):
size=len(seq)
_mergeSort(seq,0,size-1)
returnseq
if__name__=='__main__':
s=[random.randint(0,100)foriinrange(0,20)]
prints
print"
"
printdirectSelectSort((s))
printdirectInsertSort((s))
printbubbleSort((s))
printquickSort((s))
printmergeSort((s))