nums 是有序数组
def binary_search(nums, val):
left = 0
right = len(nums)-1
while left <= right: #值在闭区间【left，right】找
mid = (left+right)//2
if nums[mid]< val: #待查找的值在mid右
left = mid +1
elif nums[mid] > val: #待查找的值在mid左
right = mid -1
else:
return mid
return -1 #在nums里面找不到val
3.排序介绍
列表排序 内置函数 sort()
常见的排序算法
差生三人组O(n^2)
好生三人组O（nlogn） 【运行时间：快排<归并<堆排序】
其他排序
冒泡排序
快速排序:极端情况，排序效率低
希尔排序
选择排序
堆排序：在快的排序算法中相对较慢
计数排序
插入排序
归并排序：需要额外的内存开销
基数排序
稳定性：排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同
3.1 冒泡排序
基本思想
1.列表每两个相邻的数，如果前面比后面大，则交换位置
2.一趟排序完成，则无序区减少一个数， 有序区增加一个数
【每一趟，都把当前无序区最大的数，放到有序区】
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def bubble_sort(nums):
for i in range(len(nums)-1): # 第 i趟
exchange = False
for j in range(len(nums)-i-1):
if nums[j] > nums[j+1]:
nums[j], nums[j+1] = nums[j+1], nums[j] #如果前> 后，则交换
exchange = True
if not exchange: #一趟下来，没有发生交换，代表剩下的无序区，已经是有序的
return
3.2 选择排序
基本思路：
一趟排序，记录最小的数，放到第一个位置
再一趟排序，记录无序区最小数，放到第二个位置 ...
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def select_sort(nums):
for i in range(len(nums)-1):
min_index = i
for j in range(i+1, len(nums)):
if nums[j] < nums[min_index]:
min_index = j
if min_index != i:
nums[i],nums[min_index] = nums[min_index], nums[i]
3.3 插入排序
基本思路：从无序区来一个数，就插到有序区数组中排好
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def insert_sort(nums):
for i in range(1, len(nums)):
temp = nums[i] #要排的元素
j = i-1 #有序区的最后一位
while j >=0 and nums[j]>temp:
nums[j+1] = nums[j]
j = j-1
nums[j+1] = temp
3.4 快速排序
基本思路
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def quick_sort(nums, left, right):
if left< right: #保证至少两个元素
mid = partition(data, left, right) #返回哨兵的位置，在排好的数组里面，哨兵的正确位置
quick_sort(data, left, mid-1)
quick_sort(data, mid+1, right)
def partition(nums, left, right): #复杂度O(n）
temp = nums[left]
while left < right:
while left < right and nums[right] >= temp: #从右边找比temp小的值
right -= 1
nums[left] = nums[right] #把右边的值写在左边的空位上
while left < right and nums[left] <= temp:
left += 1
nums[right] = nums[left] #把左边的值写到右边空位上
nums[left] = temp #把temp归位
return left
3.6 归并排序
基本思路
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def mergeSort(arr):
if(len(arr)<2):
return arr
middle = int(len(arr)/2)
left, right = arr[0:middle], arr[middle:]
return merge(mergeSort(left), mergeSort(right))
def merge(left,right):
result = []
while left and right:
if left[0] <= right[0]:
result.append(left.pop(0))
else:
result.append(right.pop(0))
while left:
result.append(left.pop(0))
while right:
result.append(right.pop(0))
return result
import heapq
class Solution:
def topKFrequent(self, nums: List[int], k: int) -> List[int]:
rec = {}
for i in nums:
rec[i] = rec.get(i,0) + 1
stack = []
for key, value in rec.items():
heapq.heappush(stack, (value, key))
if len(stack) > k:
heapq.heappop(stack)
ans = [0] * k
for i in range(k-1, -1, -1):
ans[i] = heapq.heappop(stack)[-1]
return ans
3.7希尔排序
3.8 计数排序
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def count_sort(nums, max_count = 100):
count = [0 for _ in range(max_count+1)]
for val in nums:
count[val]+=1
nums.clear()
for index, val in enumerate(count):
for i in range(val):
nums.append(index)
