隨機(jī)值

這一次的測(cè)試數(shù)據(jù)與上一次的不同，上一次確實(shí)是太規(guī)律了，所以這一次采用隨機(jī)值：

from random import randint

data = [randint(6, 20000) for i in range(30000)]
data.insert(500, 5)
data.insert(700, 7)
data.insert(900, 9)

并且還在生成的隨機(jī)值列表中不同位置插入 3 個(gè)值，有了不規(guī)律的隨機(jī)值，接下來(lái)就可以開始測(cè)試了。

冒泡排序

def bubble(data):
    for i in range(len(data)-1):    # 排序次數(shù)
        for s in range(len(data)-i-1):  # s為列表下標(biāo)
            if data[s] > data[s+1]:
                data[s], data[s+1] = data[s+1], data[s]
    return data


start_time = datetime.now()
res = bubble(data)

print(datetime.now() - start_time)
print(len(res), res[:5], res[700:705], res[10000:10005])

得到的輸出結(jié)果為：

0:01:20.273247
30003 [5, 6, 7, 7, 7] [492, 492, 492, 493, 495] [6665, 6665, 6666, 6668, 6668]

80 秒！冒泡排序的測(cè)試結(jié)果證明，隨機(jī)元素的列表排序比規(guī)律元素的列表排序費(fèi)時(shí)更久。

選擇排序（兩層 for）

def selections(nums):
    for i in range(len(nums)):
        min_index = min(nums)  # 最小值
        for j in range(len(nums) - i):
            if nums[min_index] < nums[j]:
                min_index = j
        nums[min_index], nums[len(nums) - i - 1] = nums[len(nums) - i - 1], nums[min_index]
    return nums


start_time = datetime.now()
res = selections(data)

print(datetime.now() - start_time)
print(len(res), res[:5], res[700:705], res[10000:10005])

得到的結(jié)果為：

0:01:07.171114
30003 [6, 6, 7, 7, 8] [444, 445, 445, 446, 447] [6652, 6654, 6654, 6654, 6654]

本次耗時(shí) 67 秒，而之前使用規(guī)律的值排序時(shí)耗時(shí)約 47 秒。選擇排序（兩層 for）的測(cè)試結(jié)果同樣證明了隨機(jī)元素的列表排序比規(guī)律元素的列表排序費(fèi)時(shí)更久。

選擇排序（min max）

start_time = datetime.now()
res = []
for i in range(0, len(data)):
    aps = min(data)
    data.remove(aps)
    res.append(aps)
print(datetime.now() - start_time)
print(len(res), res[:5], res[700:705], res[10000:10005])

運(yùn)行后得到的輸出結(jié)果為：

0:00:10.102158
30003 [5, 6, 6, 7, 7] [443, 443, 443, 444, 444] [6645, 6646, 6649, 6650, 6650]

這一次耗時(shí) 10 秒，甚至比之前規(guī)律元素排序耗費(fèi)的 14 秒更省時(shí)間。

插入排序

def direct_insert(nums):
    # 崔慶才丨靜覓、韋世東丨奎因 邀請(qǐng)你關(guān)注微信公眾號(hào)【進(jìn)擊的Coder】
    for i in range(1, len(nums)):
        temp = nums[i]  # temp變量指向尚未排好序元素（從第二個(gè)開始）
        j = i-1  # j指向前一個(gè)元素的下標(biāo)
        while j >= 0 and temp < nums[j]:
            # temp與前一個(gè)元素比較，若temp較小則前一元素后移，j自減，繼續(xù)比較
            nums[j+1] = nums[j]
            j = j-1
            nums[j+1] = temp  # temp所指向元素的最終位置
    return nums


start_time = datetime.now()
res = direct_insert(data)
print(datetime.now() - start_time)
print(len(res), res[:5], res[700:705], res[10000:10005])

運(yùn)行后得到的輸出結(jié)果為：

0:00:57.681174
30003 [5, 6, 6, 7, 7] [455, 456, 459, 459, 460] [6647, 6649, 6649, 6649, 6649]

這一次插入排序的速度再不是快的離譜了，在猜想范圍之內(nèi)。

迷霧散去

相比上一次使用非常規(guī)律的 [ i for i in range(3000)]，這一次使用 randint 生成的列表肯定是非常不規(guī)律的：

print(data[:20])

打印列表前 20 的元素，得到結(jié)果為：

[13698, 19871, 8468, 8735, 3473, 510, 788, 5070, 14585, 13324, 11743, 4310, 16460, 7102, 1900, 16608, 12342, 9724, 1482, 19609]

這些元素的值有百位、千位、萬(wàn)位，證明了它們確是是不規(guī)律的。

多次測(cè)試得到的結(jié)果都相差無(wú)幾，在以上幾種排序的測(cè)試中，3 萬(wàn)左右的數(shù)據(jù)量排序最快的是選擇排序（min max），它的排序速度保持在 10 秒內(nèi)。