第二章:选择排序

2.1 链表

  链表中的元素可以存储在内存的任何地方(列表或数组在内存中是相连的,紧靠在一起的),链表中每个元素都存储了下一个元素的地址,从而使一系列随机的内存地址串在一起.就想寻宝游戏一样,前往第一个地址,上面写着下一个元素的地址,依次找一下。使用链表时,不需要移动元素,假设要为数组分配10000个位置,内存中有10000个位置,但都不靠在一起,这种情况下就无法为该数组分配内存。而链表则可以,相当于链表是分开坐,只要有位置就可以,不用挨在一起。

2.2 数组

  在读取链表的最后一个元素时,不能直接读取,必须先访问元素#1,从中获取#2的地址,在访问元素#2从中获得元素#3的地址,以此类推,直到访问到最后一个元素。如果是同时读取所有元素,链表的效率很高,如果需要跳跃,链表的效率很低。数组与此不同:直到每个元素的地址,因为数组元素存储时地址都是连在一起的。

数组 链表
读取 O(1) O(n)
插入 O(n) O(1)
删除 O(n) O(1)

2.3 插入元素

  需要在中间插入元素时,使用链表的话,只用修改它前面那个元素指向的地址,而使用数组时则必须将所有的元素都向后移。如果没有足够的存储空间,可能还得将整个数组复制到其他地方。因此,当需要在中间插入元素时,链表是更好的选择。

2.4 删除元素

  删除元素时,链表只需要修改前面一个元素的指向地址即可,而使用数组时,删除元素后,必须将后面的元素都向前移。不同于插入,删除元素总能成功,如果内存中没有足够的空间,插入操作可能失败,但在任何情况下都能将元素删除。

简单排序

def find_small_index(x):
    smaller = x[0]
    smaller_index = 0
    for i in range(1,len(x)):
        if x[i]<smaller:
            smaller=x[i]
            smaller_index=i
    return smaller_index

def selectionSort(arr):
    newarr=[]
    for i in range(len(arr)):
        smallest_index = find_small_index(arr)
        newarr.append(arr.pop(smallest_index)) #arr.pop会返回出栈后的值,且arr中会删掉出去的值
    return newarr
print(selectionSort([1,5,2,9,4,3,11,312,43]))
[1, 2, 3, 4, 5, 9, 11, 43, 312]

  • 小结
    计算机内存犹如一大堆抽屉
    需要存储多个元素时,可使用数组或链表
    数组的元素都在一起
    链表的元素是分开的,每个元素都存储了下一个元素的地址
    数组的读取速度很快
    链表的插入和删除速度很快
    在同一个数组中,所有的元素类型都必须相同(都为int或double等)
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