【算法图解】Week1 选择排序

0. 摘要

  • 数据结构之数组和链表
  • 排序算法

1.0 内存的工作原理

内存.png

每个抽屉可以看作是一个内存单元。

内存可以看作是寄存处的柜子,每个抽屉都有一个编号。

内存 = 存储空间 + 存储地址

需要将数据存储到内存是,我们请求计算机为我们提供存储空间,计算机则返回一个存储地址。

那么存储多项数据时,有2种基本方式-----数组和链表。

2.0 数组 & 链表

2.1 数组

  • 使用数组意味着所有事项在内存中是相连的。
  • 吃午饭
  • 喝茶
  • 学习
image.png

假如又加入新的事项,只能换到更大的空间上。

为了解决这个问题,有2个办法,

  1. 预留位置,即使当前只有3个待办事项,也请计算机预留10个位置。
  2. 使用链表。

2.2 链表

  • 链表中的元素可存储在内存的任何地方。


    image.png

2.3 对比

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

3.0 选择排序

比如,我的歌单里,有我喜欢的歌,以及每首歌的播放次数。

按照播放次数从多到少的顺序,排列初我喜欢的音乐名单。

  • 爱我别走 5
  • 思念是一种病 9
  • 小さな恋の歌 10
  • for him 5
  • Strawberries& cigarettes 11
  • closer 3
    ...

最简单的方法:先遍历整个歌单,找出播放次数最多的歌,将这首歌添加到一个新的列表

重复,找到播放次数第二多的歌曲。

重复,直到len(原歌单)=len(新列表)

时间复杂度:O(n^2)

代码,
Helper Function:

def findMaxNum(arr):
    MaxNum = arr[0]
    MaxNum_index = 0
    
    for i in range(1, len(arr)):
        if arr[i] > MaxNum:
            MaxNum = arr[i]
            MaxNum_index = i
    return MaxNum_index

Main Function:

def selectionSort(arr):
    newArr = []
     
    for i in range(len(arr)):
        MaxNum_index = findMaxNum(arr)
        newArr.append(arr.pop(MaxNum_index))

    return newArr
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