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Python排序搜索基本算法之归并排序实例分析
站长资源 2025/5/10 佚名
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本文实例讲述了Python排序搜索基本算法之归并排序。分享给大家供大家参考，具体如下：

归并排序最令人兴奋的特点是：不论输入是什么样的，它对N个元素的序列排序所用时间与NlogN成正比。代码如下：

# coding:utf-8
def mergesort(seq):
  if len(seq)<=1:
    return seq
  mid=int(len(seq)/2)
  left=mergesort(seq[:mid])
  right=mergesort(seq[mid:])
  return merge(left,right)
def merge(left,right):
  result=[]
  i,j=0,0
  while i<len(left) and j<len(right):
    if left[i]<=right[j]:
      result.append(left[i])
      i+=1
    else:
      result.append(right[j])
      j+=1
  result+=left[i:]
  result+=right[j:]
  return result
if __name__=='__main__':
  print("测试结果：")
  seq=[4,5,7,9,7,5,1,0,7,-2,3,-99,6]
  print(mergesort(seq))

运行结果：

Python排序搜索基本算法之归并排序实例分析

PS：这里再为大家推荐一款关于排序的演示工具供大家参考：

在线动画演示插入/选择/冒泡/归并/希尔/快速排序算法过程工具：
http://tools.jb51.net/aideddesign/paixu_ys

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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