#!/usr/bin/python 
import sys 
 
def merge(nums, first, middle, last): 
 ''''' merge ''' 
 # 切片边界,左闭右开并且是了0为开始 
 lnums = nums[first:middle+1] 
 rnums = nums[middle+1:last+1] 
 lnums.append(sys.maxint) 
 rnums.append(sys.maxint) 
 l = 0 
 r = 0 
 for i in range(first, last+1): 
  if lnums[l] < rnums[r]: 
   nums[i] = lnums[l] 
   l+=1 
  else: 
   nums[i] = rnums[r] 
   r+=1 
def merge_sort(nums, first, last): 
 ''''' merge sort
 merge_sort函数中传递的是下标，不是元素个数
 ''' 
 if first < last: 
  middle = (first + last)/2 
  merge_sort(nums, first, middle) 
  merge_sort(nums, middle+1, last) 
  merge(nums, first, middle,last) 
 
if __name__ == '__main__': 
 nums = [10,8,4,-1,2,6,7,3] 
 print 'nums is:', nums 
 merge_sort(nums, 0, 7) 
 print 'merge sort:', nums

#!/usr/bin/python 
importsys 
 
definsert_sort(a): 
 ''''' 插入排序
 有一个已经有序的数据序列，要求在这个已经排好的数据序列中插入一个数，
 但要求插入后此数据序列仍然有序。刚开始 一个元素显然有序，然后插入一
 个元素到适当位置，然后再插入第三个元素，依次类推
 ''' 
 a_len = len(a) 
 if a_len = 0 and a[j] > key: 
   a[j+1] = a[j] 
   j-=1 
  a[j+1] = key 
 return a 
 
if __name__ == '__main__': 
 nums = [10,8,4,-1,2,6,7,3] 
 print 'nums is:', nums 
 insert_sort(nums) 
 print 'insert sort:', nums

import sys 
def select_sort(a): 
 ''''' 选择排序 
 每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，
 顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。
 选择排序是不稳定的排序方法。
 ''' 
 a_len=len(a) 
 for i in range(a_len):#在0-n-1上依次选择相应大小的元素 
  min_index = i#记录最小元素的下标 
  for j in range(i+1, a_len):#查找最小值 
   if(a[j]<a[min_index]): 
    min_index=j 
  if min_index != i:#找到最小元素进行交换 
   a[i],a[min_index] = a[min_index],a[i] 
 
if __name__ == '__main__': 
 A = [10, -3, 5, 7, 1, 3, 7] 
 print 'Before sort:',A 
 select_sort(A) 
 print 'After sort:',A

import sys 
def shell_sort(a): 
 ''''' shell排序 
 ''' 
 a_len=len(a) 
 gap=a_len/2#增量 
 while gap>0: 
  for i in range(a_len):#对同一个组进行选择排序 
   m=i 
   j=i+1 
   while j<a_len: 
    if a[j]<a[m]: 
     m=j 
    j+=gap#j增加gap 
   if m!=i: 
    a[m],a[i]=a[i],a[m] 
  gap/=2 
 
if __name__ == '__main__': 
 A = [10, -3, 5, 7, 1, 3, 7] 
 print 'Before sort:',A 
 shell_sort(A) 
 print 'After sort:',A

#!/usr/bin env python 
 
# 数组编号从 0开始 
def left(i): 
 return 2*i +1 
def right(i): 
 return 2*i+2 
 
#保持最大堆性质 使以i为根的子树成为最大堆 
def max_heapify(A, i, heap_size): 
 if heap_size <= 0: 
  return 
 l = left(i) 
 r = right(i) 
 largest = i # 选出子节点中较大的节点 
 if l A[largest]: 
  largest = l 
 if r A[largest]: 
  largest = r 
 if i != largest :#说明当前节点不是最大的，下移 
  A[i], A[largest] = A[largest], A[i] #交换 
  max_heapify(A, largest, heap_size)#继续追踪下移的点 
 #print A 
# 建堆 
def bulid_max_heap(A): 
 heap_size = len(A) 
 if heap_size >1: 
  node = heap_size/2 -1 
  while node >= 0: 
   max_heapify(A, node, heap_size) 
   node -=1 
 
# 堆排序 下标从0开始 
def heap_sort(A): 
 bulid_max_heap(A) 
 heap_size = len(A) 
 i = heap_size - 1 
 while i > 0 : 
  A[0],A[i] = A[i], A[0] # 堆中的最大值存入数组适当的位置，并且进行交换 
  heap_size -=1 # heap 大小 递减 1 
  i -= 1 # 存放堆中最大值的下标递减 1 
  max_heapify(A, 0, heap_size) 
 
if __name__ == '__main__' : 
 
 A = [10, -3, 5, 7, 1, 3, 7] 
 print 'Before sort:',A 
 heap_sort(A) 
 print 'After sort:',A

#!/usr/bin/env python 
# 快速排序 
'''''
划分 使满足 以A[r]为基准对数组进行一个划分，比A[r]小的放在左边，
 比A[r]大的放在右边
快速排序的分治partition过程有两种方法，
一种是上面所述的两个指针索引一前一后逐步向后扫描的方法,
另一种方法是两个指针从首位向中间扫描的方法。
''' 
#p,r 是数组A的下标 
def partition1(A, p ,r): 
 '''''
  方法一，两个指针索引一前一后逐步向后扫描的方法
 ''' 
 x = A[r] 
 i = p-1 
 j = p 
 while j < r: 
  if A[j] < x: 
   i +=1 
   A[i], A[j] = A[j], A[i] 
  j += 1 
 A[i+1], A[r] = A[r], A[i+1] 
 return i+1 
 
def partition2(A, p, r): 
 '''''
 两个指针从首尾向中间扫描的方法
 ''' 
 i = p 
 j = r 
 x = A[p] 
 while i = x and i < j: 
   j -=1 
  A[i] = A[j] 
  while A[i]<=x and i < j: 
   i +=1 
  A[j] = A[i] 
 A[i] = x 
 return i 
 
# quick sort 
def quick_sort(A, p, r): 
 '''''
  快速排序的最差时间复杂度为O(n2)，平时时间复杂度为O(nlgn)
 ''' 
 if p < r: 
  q = partition2(A, p, r) 
  quick_sort(A, p, q-1) 
  quick_sort(A, q+1, r) 
 
if __name__ == '__main__': 
 
 A = [5,-4,6,3,7,11,1,2] 
 print 'Before sort:',A 
 quick_sort(A, 0, 7) 
 print 'After sort:',A