Python基础排序算法实现

快速排序是一种高效的排序算法，由C.A.R. Hoare在1960年提出。该算法的基本思想是分治法 (Divide and Conquer)，通过将待排序记录分成两部分，使一部分的元素都小于另一部分的元素，然后对每部分继续排序，最终实现整个序列的有序化。以下为快速排序的具体步骤与实现： 选择基准：在列表中选取一个元素作为基准（pivot），可以选取第一个、最后一个或随机一个元素。 分区操作：对列表进行重新排列，使所有小于基准的元素位于基准的左边，所有大于基准的元素位于基准的右边。此过程即为分区操作，完成后基准元素的位置就是其最终排序位置。 递归排序：对基准左右两边的子序列分别递归执

Python 的排序和选择操作算是编程里绕不过去的一关了，chapter_12_排序和选择.zip这个资源就挺适合用来打基础的。 排序算法的全家桶都有，比如耳熟能详的冒泡排序、插入排序、快速排序，每种都讲得比较细。像快速排序这种效率高的，适合大数据量；而插入排序就适合小而精的场景，讲得也还蛮清楚。 选择操作也有提，像max()、min()这些常用函数没少出现，还有heapq模块的nlargest()和nsmallest()，前几大（小）个元素挺方便，效率也不错。 讲到排序实现，除了基本方法，资源里还了Timsort，这是 Python 默认用的混合排序算法，兼顾了稳定性和效率，基本不用你自己操

排序算法的动画演示，蛮适合想搞懂算法原理的人。冒泡排序就像反复把最大数“冒”到，每次都两两比较，有错就换。虽然时间复杂度是 O(n^2)，在大数据场景里效率一般，但对初学者来说，真的挺好理解的。动画演示那块做得挺清楚，视觉效果直观，你一眼就能看出每轮操作咋回事。比起死记硬背，图形化更容易抓住重点，像是你在看小球互换位置那种感觉，记忆还蛮深刻的。顺带推荐几个扩展阅读的资源，像是插入排序、桶排序这些，和冒泡排序一对比，你就知道哪些场景该用哪个了。还有一篇时间复杂度优化的文章，讲得也还不错，能帮你理解为什么有些算法跑得飞快。如果你正在刷题、面试，或者刚开始接触算法，这个资源还蛮合适的，别忘了点进去看

c语言中的高效排序方法——快速排序

该资源包含多种进化算法的Python实现，包括： 差分进化算法 遗传算法 粒子群算法 模拟退火算法 蚁群算法 免疫优化算法 鱼群算法

资源包含OPTICS聚类算法的Python实现代码，此算法是对DBSCAN算法的优化改进。

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的空间聚类算法，能够发现任意形状的聚类，并且对噪声不敏感。在Python中，可以利用Scikit-Learn库实现DBSCAN算法，该库提供了丰富的机器学习算法和数据预处理工具。DBSCAN算法的核心思想是通过定义“核心对象”来识别高密度区域，并将这些区域连接起来形成聚类。它不需要预先设定聚类的数量，而是根据数据分布自适应确定。具体步骤包括：选择未访问的对象、计算ε邻域、判断核心对象、扩展聚类以及处理边界对象和噪声。以下是Python实现DBSCA

Python 实现的 DBSCAN 聚类算法，用起来还挺顺手的。先是用 Python 随机生成了一些测试数据，借助sklearn跑了一下 DBSCAN，再用matplotlib把聚类效果一画出来，一目了然。整个流程还蛮清晰，适合你快速上手聚类。 用sklearn.cluster.DBSCAN来密度聚类，比自己写逻辑省事多了。调参数也比较灵活，像eps和min_samples这俩一调，效果立马不一样。你可以根据自己的数据多试几下，找出最合适的组合。 可视化部分用的是matplotlib.pyplot，标注不同的聚类结果挺直观的。颜色一对比，谁属于哪一类马上能看出来。你要是喜欢折腾可视化，顺手还能

冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。遍历数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这段代码首先定义了一个bubbleSort方法来实现冒泡排序的逻辑，然后通过main方法创建了一个整数数组arr，调用bubbleSort方法对其进行排序，最后使用printArray方法打印排序后的数组。