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最近决定学习python了!我想使用以下代码编写一个简单的合并排序:
def mergeSort(lst):
l = len(lst)
if l <= 0:
print("empty")
return None
elif l == 1:
return lst
half = int(l / 2)
m = lst[half]
print(half, m)
left = []
right = []
for n in lst:
if n < m:
left.append(n)
else:
right.append(n)
left = mergeSort(left)
right = mergeSort(right)
return merge(left, right)
不幸的是,这段代码在处理 [1 1 1] 这样的列表时会产生无限循环。你能建议一些方法来解决这个错误的行为吗?
最佳答案
你检查过了吗http://www.geekviewpoint.com/ ?这可能是学习如何用 Python 轻松编写算法的最佳方式。一探究竟。作为奖励,它是一个非常干净的网站,我最近看到的唯一广告是关于 axdlab 的一款名为“Puzz!”的 android 智能益智应用程序。该网站本身有各种算法和很好的解释。
这是他们的合并排序:
#=======================================================================
# Author: Isai Damier
# Title: Mergesort
# Project: geekviewpoint
# Package: algorithm.sorting
#
# Statement:
# Given a disordered list of integers (or any other items),
# rearrange the integers in natural order.
#
# Sample Input: [8,5,3,1,9,6,0,7,4,2,5]
#
# Sample Output: [0,1,2,3,4,5,5,6,7,8,9]
#
# Time Complexity of Solution:
# Best = Average = Worst = O(nlog(n)).
#
# Approach:
# Merge sort is a divide and conquer algorithm. In the divide and
# conquer paradigm, a problem is broken into pieces where each piece
# still retains all the properties of the larger problem -- except
# its size. To solve the original problem, each piece is solved
# individually; then the pieces are merged back together.
#
# For illustration, imagine needing to sort an array of 200 elements
# using selection sort. Since selection sort takes O(n^2), it would
# take about 40,000 time units to sort the array. Now imagine
# splitting the array into ten equal pieces and sorting each piece
# individually still using selection sort. Now it would take 400
# time units to sort each piece; for a grand total of 10400 = 4000.
# Once each piece is sorted, merging them back together would take
# about 200 time units; for a grand total of 200+4000 = 4,200.
# Clearly 4,200 is an impressive improvement over 40,000. Now
# imagine greater. Imagine splitting the original array into
# groups of two and then sorting them. In the end, it would take about
# 1,000 time units to sort the array. That's how merge sort works.
#
# NOTE to the Python experts:
# While it might seem more "Pythonic" to take such approach as
#
# mid = len(aList) / 2
# left = mergesort(aList[:mid])
# right = mergesort(aList[mid:])
#
# That approach take too much memory for creating sublists.
#=======================================================================
def mergesort( aList ):
_mergesort( aList, 0, len( aList ) - 1 )
def _mergesort( aList, first, last ):
# break problem into smaller structurally identical pieces
mid = ( first + last ) / 2
if first < last:
_mergesort( aList, first, mid )
_mergesort( aList, mid + 1, last )
# merge solved pieces to get solution to original problem
a, f, l = 0, first, mid + 1
tmp = [None] * ( last - first + 1 )
while f <= mid and l <= last:
if aList[f] < aList[l] :
tmp[a] = aList[f]
f += 1
else:
tmp[a] = aList[l]
l += 1
a += 1
if f <= mid :
tmp[a:] = aList[f:mid + 1]
if l <= last:
tmp[a:] = aList[l:last + 1]
a = 0
while first <= last:
aList[first] = tmp[a]
first += 1
a += 1
这是测试平台:
import unittest
from algorithms import sorting
class Test( unittest.TestCase ):
def testMergesort( self ):
A = [8, 5, 3, 1, 9, 6, 0, 7, 4, 2, 5]
sorting.mergesort( A )
for i in range( 1, len( A ) ):
if A[i - 1] > A[i]:
self.fail( "mergesort method fails." )
关于python - 合并排序python无限循环,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16623558/
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