冒泡排序 - 变体（执行时间） - python答案

【问题标题】：Bubble sort - variations (Performace time) - python冒泡排序 - 变体（执行时间） - python
【发布时间】：2015-08-19 21:37:39
【问题描述】：

我在 python 中有 3 种冒泡排序方法，代码链接 - github

我正在使用this为他们测试性能

从输出：

Time taken[bubbleSort]: list size 1000 --> 0.0876331 seconds
Time taken[bubbleSort1]: list size 1000 --> 0.0575149 seconds
Time taken[bubbleSort2]: list size 1000 --> 0.000144 seconds 

Time taken[bubbleSort]: list size 3000 --> 0.8421631 seconds
Time taken[bubbleSort1]: list size 3000 --> 0.605628 seconds
Time taken[bubbleSort2]: list size 3000 --> 0.000545 seconds 

Time taken[bubbleSort]: list size 5000 --> 2.421416 seconds
Time taken[bubbleSort1]: list size 5000 --> 1.6900301 seconds
Time taken[bubbleSort2]: list size 5000 --> 0.000668 seconds

我认为，在 bubbleSort1() 中，我不会通过检查是否交换来停止循环，这是在 bubbleSort2() 中完成的，这可能是时间差的原因。不确定bubbleSort()。

需要清楚地了解此处 3 种方法的时间差异的确切原因。谢谢！

【问题讨论】：

标签： python algorithm python-3.x bubble-sort

【解决方案1】：

比较Bubblesort1() 和Bubblesort2()

maximum passes can be n-1 , but consider a case in which after 2 passes 
the array is sorted . so bubblesort1() will waste cpu time on other n-1-2 passes
but bubblesort2() will stop the loop and hence it is efficient.

【讨论】：

谢谢你的时间，所以关于bubblesort1() 和bubble2() 现在很清楚这是因为在排序完成后没有打破循环，但是关于第二点（bubblesort()），我已经用单行交换替换了 tmp 变量的交换，并且时间间隔仍然相同。

【解决方案2】：

正如 Pola 所写，对于排序（和其他）算法，总是存在最坏情况、最好情况以及介于两者之间的情况。对于冒泡排序，最好的情况是已经排好序的时候，最坏的情况是顺序颠倒的时候。

有一个名为时间复杂度的术语——标记为大O，它粗略地表示基于已解决问题的大小（这里是排序元素的数量）的算法质量。它基于这样的假设，即您可以认为一些琐碎的操作需要固定的时间才能完成。然后您会考虑必须执行多少此类步骤才能解决问题。

当拥有n 元素的数组时，最幼稚的冒泡排序方法需要n 次n 步骤（不考虑数组的部分已经排序）。仅对文件的其余部分进行排序时，您需要大约 (n*n)/2 步骤。仅当您考虑最坏的情况时才这样做。

当您添加检测以在没有交换任何内容时停止（即所有内容都已排序），在某些情况下您会获得更好的结果 - 这是您获得最佳情况的时候。排序后的最小步数为n。

不详述，冒泡排序的时间复杂度是O(n^2)，它说冒泡排序是你能用的最差的排序算法之一。最好的排序算法（内存中，单处理器）的时间复杂度为O(n log(n))。

阅读这里https://en.wikipedia.org/wiki/Time_complexity 在这里http://bigocheatsheet.com/

【讨论】：