我用Python，3分钟快速实现，9种经典排序算法的可视化
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作者：爱笑的眼睛
公众号：恋习Python
最近在某网站上看到一个视频，是关于排序算法的可视化的，看着挺有意思的，也特别喜感。
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6分钟演示15种排序算法
不知道作者是怎么做的，但是突然很想自己实现一遍，而且用python实现特别快，花了一天的时间，完成了这个项目。主要包括希尔排序（Shell Sort）、选择排序（Selection Sort）、快速排序（Quick Sort）、归并排序（Merge Sort）等九种排序。
附上源码链接：
https://github.com/ZQPei/Sorting_Visualization
（觉得不错，记得帮忙点个star哦）
下面具体讲解以下实现的思路，大概需要解决的问题如下：
如何表示数组
如何得到随机采样数组，数组有无重复数据
如何实现排序算法
如何把数组可视化出来
一、如何表示数组
python提供了list类型，很方便可以表示C++中的数组。标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。这样为了保存一个简单的[1,2,3]，需要有3个指针和三个整数对象。对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间，再次就不详细论述。
二、如何得到随机采样数组，数组有无重复数据
假设我希望数组长度是100，而且我希望数组的大小也是在[0,100)内，那么如何得到100个随机的整数呢？可以用random库。
示例代码：
importrandom
data= list(range(100))
data= random.choices(data, k=100)
print(data)
[52,33,45,33,48,25,68,28,78,23,78,35,24,44,69,88,66,29,82,77,84,12,19,10,
27,24,57,42,71,75,25,1,77,94,44,81,86,62,25,69,97,86,56,47,31,51,40,21,41,
21,17,56,88,41,92,46,56,80,23,70,49,96,83,54,16,36,82,24,68,60,16,98,16,81,
10,13,11,24,68,35,56,39,23,44,6,30,3,60,56,66,38,28,47,47,25,90,89,38,68,
21]
但是以上代码有个问题，random.choices是对一个序列进行重复采样，得到的数组存在重复数据，那如果不希望存在重复数据，而是希望进行无重复采样，怎么办？
可以用random.sample函数，示例代码：
data= random.sample(data, k=100)
print(data)
[49,28,56,28,44,62,81,25,48,33,54,38,30,16,13,19,23,56,60,66,41,24,68,68,
77,92,78,24,66,3,80,94,78,41,84,88,21,56,25,25,75,24,38,82,31,52,23,10,
71,40,27,46,33,35,56,51,1,23,12,25,89,16,21,21,11,42,47,44,81,35,86,88,
29,36,77,16,39,6,57,69,96,68,24,86,97,90,69,10,68,98,56,44,83,47,70,17,
47,82,60,45]
这样就可以得到无重复采样数据了。
三、如何实现排序算法
算法种类较多，就不一一举例；再次就以希尔排序(Shell Sort)为例讲讲：
尔排序的原理：希尔排序(Shell Sort)是插入排序的一种。也称缩小增量排序，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。
希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。
基础的插入法排序是两重循环，希尔排序是三重循环，最外面一重循环，控制增量gap，并逐步减少gap的值。二重循环从下标为gap的元素开始比较，依次逐个跨组处理。最后一重循环是对组内的元素进行插入法排序。这样进行排序的优点在于每次循环，整个序列的元素都将小元素的值逐步向前移动，数值比较大的值向后移动。
示例代码：
fromdataimportDataSeq
defShellSort(ds):
assertisinstance(ds, DataSeq),"Type Error"
Length = ds.length
D = Length//2
whileD>0:
i=0
whilei
tmp = ds.data[i]
j=i
whilej>=1andds.data[j-D]>tmp:
ds.SetVal(j, ds.data[j-D])
j-=D
ds.SetVal(j, tmp)
i+=D
D//=2
if__name__ =="__main__":
ds=DataSeq(64)
ds.Visualize()
ds.StartTimer()
ShellSort(ds)
ds.StopTimer()
ds.SetTimeInterval(0)
ds.Visualize()
四、如何把数组可视化出来
有了随机数组初始化方法，再实现好排序函数，我们还差一步，就是把排序函数中每次移动数组后将数组可视化并输出。
对数组进行可视化，很容易想到python的可视化工具matplotlib！但是在项目中我并没有用matplotlib，而是用了numpy+opencv。
为什么不用matplotlib？
因为在排序过程中，每次修改数组，都希望能够实时修改图片并输出，matplotlib确实很方便，但是matplotlib的效率实在是不高，而且每次修改数组前后的两幅图片其实是差不多的。如果用matplotlib，每次都是要重新绘制图片，非常耗时！！！
所以考虑自己生成图片，在每次修改数组后，只将图片中改动的那两列进行修改即可！这样就比用matplotlib每次重新绘制图片效率高得多！
数组中主要有两种操作，一种是对某个idx赋值，一种是交换某两个idx的值。
示例代码：
classDataSeq:
WHITE = (255,255,255)
RED = (0,0,255)
BLACK = (0,0,0)
YELLOW = (0,127,255)
def__init__(self, Length, time_interval=1, sort_title="Figure", repeatition=False):
pass
defGetfigure(self):
_bar_width =5
figure = np.full((self.length*_bar_width,self.length*_bar_width,3),255,dtype=np.uint8)
foriinrange(self.length):
val =self.data[i]
figure[-1-val*_bar_width:, i*_bar_width:i*_bar_width+_bar_width] =self.GetColor(val,self.length)
self._bar_width = _bar_width
self.figure = figure
def_set_figure(self, idx, val):
min_col = idx*self._bar_width
max_col = min_col+self._bar_width
min_row = -1-val*self._bar_width
self.figure[ : ,min_col:max_col] =self.WHITE
self.figure[min_row:,min_col:max_col] =self.GetColor(val,self.length)
defSetVal(self, idx, val):
self.data[idx] = val
self._set_figure(idx, val)
self.Visualize((idx,))
defSwap(self, idx1, idx2):
self.data[idx1],self.data[idx2] =self.data[idx2],self.data[idx1]
self._set_figure(idx1,self.data[idx1])
self._set_figure(idx2,self.data[idx2])
self.Visualize((idx1, idx2))
详细代码见github：
https://github.com/ZQPei/Sorting_Visualization
（就等你的小小star）其他的都没有什么了，有细节的问题可以在我的github下面留言勾搭。
最后附上一张效果图：
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