Python培訓機構粵嵌科技表示，在人工智能化的時代，現在的python已經成為開發行業比較吃香的一門開發語言了。對于想要學習python的人來說當然是想要了解更多關于python技術方面的知識點了，下面粵嵌科技的小編就來給大家整理一篇關于怎么用python來實現排序算法的可視化技術，讓大家可以更加直觀的了解python。
一、如何表示數組
python提供了list類型，很方便可以表示C++中的數組。標準安裝的Python中用列表(list)保存一組值，可以用來當作數組使用，不過由于列表的元素可以是任何對象，因此列表中所保存的是對象的指針。這樣為了保存一個簡單的[1,2,3]，需要有3個指針和三個整數對象。對于數值運算來說這種結構顯然比較浪費內存和CPU計算時間，再次就不詳細論述。
二、如何得到隨機采樣數組，數組有無重復數據
假設我希望數組長度是100，而且我希望數組的大小也是在[0,100)內，那么如何得到100個隨機的整數呢?可以用random庫。
示例代碼：
import random
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]
但是以上代碼有個問題，random.choices是對一個序列進行重復采樣，得到的數組存在重復數據，那如果不希望存在重復數據，而是希望進行無重復采樣，怎么辦?
可以用random.sample函數，示例代碼：
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]
這樣就可以得到無重復采樣數據了。
三、如何實現排序算法
算法種類較多，就不一一舉例;再次就以希爾排序(Shell Sort)為例講講：
爾排序的原理：希爾排序(Shell Sort)是插入排序的一種。也稱縮小增量排序，是直接插入排序算法的一種更高效的改進版本。
希爾排序是把記錄按下標的一定增量分組，對每組使用直接插入排序算法排序;隨著增量逐漸減少，每組包含的關鍵詞越來越多，當增量減至1時，整個文件恰被分成一組，算法便終止。
基礎的插入法排序是兩重循環，希爾排序是三重循環，外面一重循環，控制增量gap，并逐步減少gap的值。二重循環從下標為gap的元素開始比較，依次逐個跨組處理。一重循環是對組內的元素進行插入法排序。這樣進行排序的優點在于每次循環，整個序列的元素都將小元素的值逐步向前移動，數值比較大的值向后移動。
示例代碼：
from data import DataSeq
def ShellSort(ds):
assert isinstance(ds, DataSeq), "Type Error"
Length = ds.length
D = Length//2
while D>0:
i=0
while i<Length:
tmp = ds.data[i]
j=i
while j>=1 and ds.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、如何把數組可視化出來
有了隨機數組初始化方法，再實現好排序函數，我們還差一步，就是把排序函數中每次移動數組后將數組可視化并輸出。
對數組進行可視化，很容易想到python的可視化工具matplotlib!但是在項目中我并沒有用matplotlib，而是用了numpy+opencv。
為什么不用matplotlib?
因為在排序過程中，每次修改數組，都希望能夠實時修改圖片并輸出，matplotlib確實很方便，但是matplotlib的效率實在是不高，而且每次修改數組前后的兩幅圖片其實是差不多的。如果用matplotlib，每次都是要重新繪制圖片，非常耗時!
所以考慮自己生成圖片，在每次修改數組后，只將圖片中改動的那兩列進行修改即可!這樣就比用matplotlib每次重新繪制圖片效率高得多!
數組中主要有兩種操作，一種是對某個idx賦值，一種是交換某兩個idx的值。
示例代碼：
class DataSeq:
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
def Getfigure(self):
_bar_width = 5
figure = np.full((self.length*_bar_width,self.length*_bar_width,3), 255,dtype=np.uint8)
for i in range(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)
def SetVal(self, idx, val):
self.data[idx] = val
self._set_figure(idx, val)
self.Visualize((idx,))
def Swap(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))
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