
冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历待排序的列表,比较每对相邻元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。遍历列表的工作是重复进行的,直到没有再需要交换,也就是说该列表已经排序完成。
在分析冒泡排序的性能时,最坏情况通常是指输入数组是逆序排列的。在这种情况下,每一次比较几乎都需要进行一次交换,并且需要进行最多的比较次数才能将元素移动到正确的位置。
为了更好地理解冒泡排序在最坏情况下的比较次数,我们首先分析一个具体的Python实现:
def my_sort(lst):
lst_sorted = lst.copy()
n = len(lst_sorted)
change = True # 标记在一轮遍历中是否发生了交换
while change: # 只要有交换发生,就继续下一轮遍历
change = False # 假设本轮没有交换
for j in range(n - 1): # 遍历所有相邻元素对
if lst_sorted[j] > lst_sorted[j + 1]:
lst_sorted[j], lst_sorted[j + 1] = lst_sorted[j + 1], lst_sorted[j]
change = True # 发生交换,标记为True
return lst_sorted这个 my_sort 函数的特点在于:
我们以 n=3 且数组为 [3,2,1](最坏情况)为例,详细追踪 my_sort 的执行过程及比较次数。
初始状态:lst_sorted = [3,2,1],n = 3
第一轮 while 循环:
第二轮 while 循环:
第三轮 while 循环:
循环结束:
总比较次数:2 (第一轮) + 2 (第二轮) + 2 (第三轮) = 6 次。
这与您在问题中观察到的 6 次比较结果完全一致。
冒泡排序的比较次数计算会因具体的实现细节而异。
如上分析,对于 my_sort 这种实现:
更常见的冒泡排序实现会进行一项优化:在每一轮遍历后,最大的元素会被“冒泡”到数组的末尾,因此下一轮遍历时,就不需要再比较已经排好序的末尾元素。
def standard_bubble_sort(lst):
n = len(lst)
for i in range(n - 1): # 外层循环控制趟数
swapped = False # 优化:如果一趟中没有发生交换,则提前结束
for j in range(0, n - 1 - i): # 内层循环:每次减少比较范围
if lst[j] > lst[j + 1]:
lst[j], lst[j + 1] = lst[j + 1], lst[j]
swapped = True
if not swapped: # 如果本趟没有发生交换,说明数组已经有序
break
return lst对于这种标准冒泡排序(在最坏情况下):
总比较次数:这是一个等差数列求和,即 (n-1) + (n-2) + ... + 1 = n * (n-1) / 2。
这就是为什么您会看到 n*(n-1)/2 这个公式。它适用于这种更常见的、内循环范围会逐渐缩小的冒泡排序实现。您的 my_sort 实现虽然包含 while change 优化(提前退出),但内循环 for j in range(n - 1) 的范围在每轮中是固定的,导致了不同的比较次数计算。
尽管两种实现方式在最坏情况下的具体比较次数不同(n*(n-1) 对比 n*(n-1)/2),但它们的渐进时间复杂度都是 O(n^2)。
在这两个表达式中,当 n 变得非常大时,n^2 项是主导项。常数系数 1 或 1/2 以及低阶项 -n 在 n 趋于无穷大时变得不那么重要。因此,两种情况下的渐进时间复杂度都简化为 O(n^2)。这意味着,无论采用哪种实现,当处理大量数据时,冒泡排序的性能都将以 n 的平方速度下降。
理解冒泡排序在最坏情况下的比较次数,不仅有助于掌握算法的细节,也有助于深入理解时间复杂度的概念及其在评估算法性能中的重要性。
以上就是冒泡排序最坏情况:比较次数的计算与算法原理的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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