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Co-authored-by: krahets <krahets@163.com>

ja/codes/python/chapter_sorting/bubble_sort.py

@@ -0,0 +1,44 @@
+"""
+File: bubble_sort.py
+Created Time: 2022-11-25
+Author: timi (xisunyy@163.com)
+"""
+
+
+def bubble_sort(nums: list[int]):
+    """バブルソート"""
+    n = len(nums)
+    # 外側のループ：未ソート範囲は [0, i]
+    for i in range(n - 1, 0, -1):
+        # 内側のループ：未ソート範囲 [0, i] の最大要素を範囲の右端に移動
+        for j in range(i):
+            if nums[j] > nums[j + 1]:
+                # nums[j] と nums[j + 1] を交換
+                nums[j], nums[j + 1] = nums[j + 1], nums[j]
+
+
+def bubble_sort_with_flag(nums: list[int]):
+    """バブルソート（フラグによる最適化）"""
+    n = len(nums)
+    # 外側のループ：未ソート範囲は [0, i]
+    for i in range(n - 1, 0, -1):
+        flag = False  # フラグを初期化
+        # 内側のループ：未ソート範囲 [0, i] の最大要素を範囲の右端に移動
+        for j in range(i):
+            if nums[j] > nums[j + 1]:
+                # nums[j] と nums[j + 1] を交換
+                nums[j], nums[j + 1] = nums[j + 1], nums[j]
+                flag = True  # 要素を交換したことを記録
+        if not flag:
+            break  # この回の「バブリング」で要素が交換されなかった場合、終了
+
+
+"""ドライバーコード"""
+if __name__ == "__main__":
+    nums = [4, 1, 3, 1, 5, 2]
+    bubble_sort(nums)
+    print("バブルソート完了 nums =", nums)
+
+    nums1 = [4, 1, 3, 1, 5, 2]
+    bubble_sort_with_flag(nums1)
+    print("バブルソート完了 nums =", nums1)

ja/codes/python/chapter_sorting/bucket_sort.py

@@ -0,0 +1,35 @@
+"""
+File: bucket_sort.py
+Created Time: 2023-03-30
+Author: krahets (krahets@163.com)
+"""
+
+
+def bucket_sort(nums: list[float]):
+    """バケットソート"""
+    # k = n/2 個のバケットを初期化、各バケットに平均2個の要素を配置することを期待
+    k = len(nums) // 2
+    buckets = [[] for _ in range(k)]
+    # 1. 配列要素を各バケットに分散
+    for num in nums:
+        # 入力データ範囲は [0, 1)、num * k を使用してインデックス範囲 [0, k-1] にマッピング
+        i = int(num * k)
+        # num をバケット i に追加
+        buckets[i].append(num)
+    # 2. 各バケットをソート
+    for bucket in buckets:
+        # 組み込みソート関数を使用、他のソートアルゴリズムに置き換えることも可能
+        bucket.sort()
+    # 3. バケットを走査して結果をマージ
+    i = 0
+    for bucket in buckets:
+        for num in bucket:
+            nums[i] = num
+            i += 1
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 入力データが浮動小数点数、範囲 [0, 1) であると仮定
+    nums = [0.49, 0.96, 0.82, 0.09, 0.57, 0.43, 0.91, 0.75, 0.15, 0.37]
+    bucket_sort(nums)
+    print("バケットソート完了 nums =", nums)

ja/codes/python/chapter_sorting/counting_sort.py

@@ -0,0 +1,64 @@
+"""
+File: counting_sort.py
+Created Time: 2023-03-21
+Author: krahets (krahets@163.com)
+"""
+
+
+def counting_sort_naive(nums: list[int]):
+    """計数ソート"""
+    # シンプルな実装、オブジェクトのソートには使用できない
+    # 1. 配列内の最大要素 m を統計
+    m = 0
+    for num in nums:
+        m = max(m, num)
+    # 2. 各数字の出現回数を統計
+    # counter[num] は num の出現回数を表す
+    counter = [0] * (m + 1)
+    for num in nums:
+        counter[num] += 1
+    # 3. counter を走査し、各要素を元の配列 nums に埋め戻し
+    i = 0
+    for num in range(m + 1):
+        for _ in range(counter[num]):
+            nums[i] = num
+            i += 1
+
+
+def counting_sort(nums: list[int]):
+    """計数ソート"""
+    # 完全な実装、オブジェクトのソートが可能で、安定ソート
+    # 1. 配列内の最大要素 m を統計
+    m = max(nums)
+    # 2. 各数字の出現回数を統計
+    # counter[num] は num の出現回数を表す
+    counter = [0] * (m + 1)
+    for num in nums:
+        counter[num] += 1
+    # 3. counter の前置和を計算し、「出現回数」を「末尾インデックス」に変換
+    # counter[num]-1 は res において num が最後に出現するインデックス
+    for i in range(m):
+        counter[i + 1] += counter[i]
+    # 4. nums を逆順に走査し、各要素を結果配列 res に配置
+    # 結果を記録するための配列 res を初期化
+    n = len(nums)
+    res = [0] * n
+    for i in range(n - 1, -1, -1):
+        num = nums[i]
+        res[counter[num] - 1] = num  # num を対応するインデックスに配置
+        counter[num] -= 1  # 前置和を1減らし、num を配置する次のインデックスを取得
+    # 結果配列 res を使用して元の配列 nums を上書き
+    for i in range(n):
+        nums[i] = res[i]
+
+
+"""ドライバーコード"""
+if __name__ == "__main__":
+    nums = [1, 0, 1, 2, 0, 4, 0, 2, 2, 4]
+
+    counting_sort_naive(nums)
+    print(f"計数ソート（オブジェクトソート不可）完了 nums = {nums}")
+
+    nums1 = [1, 0, 1, 2, 0, 4, 0, 2, 2, 4]
+    counting_sort(nums1)
+    print(f"計数ソート完了 nums1 = {nums1}")

ja/codes/python/chapter_sorting/heap_sort.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+"""
+File: heap_sort.py
+Created Time: 2023-05-24
+Author: krahets (krahets@163.com)
+"""
+
+
+def sift_down(nums: list[int], n: int, i: int):
+    """ヒープの長さが n、ノード i から上から下へヒープ化を開始"""
+    while True:
+        # i、l、r の中で最大のノードを判定し、ma とする
+        l = 2 * i + 1
+        r = 2 * i + 2
+        ma = i
+        if l < n and nums[l] > nums[ma]:
+            ma = l
+        if r < n and nums[r] > nums[ma]:
+            ma = r
+        # ノード i が最大または l、r のインデックスが範囲外の場合、さらなるヒープ化は不要、ループを抜ける
+        if ma == i:
+            break
+        # 2つのノードを交換
+        nums[i], nums[ma] = nums[ma], nums[i]
+        # 下向きにヒープ化をループ
+        i = ma
+
+
+def heap_sort(nums: list[int]):
+    """ヒープソート"""
+    # ヒープ構築操作：葉ノード以外のすべてのノードをヒープ化
+    for i in range(len(nums) // 2 - 1, -1, -1):
+        sift_down(nums, len(nums), i)
+    # ヒープから最大要素を抽出し、n-1 回繰り返す
+    for i in range(len(nums) - 1, 0, -1):
+        # ルートノードと最も右の葉ノードを交換（最初の要素と最後の要素を交換）
+        nums[0], nums[i] = nums[i], nums[0]
+        # ルートノードから上から下へヒープ化を開始
+        sift_down(nums, i, 0)
+
+
+"""ドライバーコード"""
+if __name__ == "__main__":
+    nums = [4, 1, 3, 1, 5, 2]
+    heap_sort(nums)
+    print("ヒープソート完了 nums =", nums)

ja/codes/python/chapter_sorting/insertion_sort.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+"""
+File: insertion_sort.py
+Created Time: 2022-11-25
+Author: timi (xisunyy@163.com)
+"""
+
+
+def insertion_sort(nums: list[int]):
+    """挿入ソート"""
+    # 外側のループ：ソート済み範囲は [0, i-1]
+    for i in range(1, len(nums)):
+        base = nums[i]
+        j = i - 1
+        # 内側のループ：base をソート済み範囲 [0, i-1] の正しい位置に挿入
+        while j >= 0 and nums[j] > base:
+            nums[j + 1] = nums[j]  # nums[j] を右に1つ移動
+            j -= 1
+        nums[j + 1] = base  # base を正しい位置に代入
+
+
+"""ドライバーコード"""
+if __name__ == "__main__":
+    nums = [4, 1, 3, 1, 5, 2]
+    insertion_sort(nums)
+    print("挿入ソート完了 nums =", nums)

ja/codes/python/chapter_sorting/merge_sort.py

@@ -0,0 +1,55 @@
+"""
+File: merge_sort.py
+Created Time: 2022-11-25
+Author: timi (xisunyy@163.com), krahets (krahets@163.com)
+"""
+
+
+def merge(nums: list[int], left: int, mid: int, right: int):
+    """左サブ配列と右サブ配列をマージ"""
+    # 左サブ配列区間は [left, mid]、右サブ配列区間は [mid+1, right]
+    # 一時配列 tmp を作成してマージ結果を格納
+    tmp = [0] * (right - left + 1)
+    # 左右サブ配列の開始インデックスを初期化
+    i, j, k = left, mid + 1, 0
+    # 両方のサブ配列に要素が残っている間、より小さい要素を一時配列にコピー
+    while i <= mid and j <= right:
+        if nums[i] <= nums[j]:
+            tmp[k] = nums[i]
+            i += 1
+        else:
+            tmp[k] = nums[j]
+            j += 1
+        k += 1
+    # 残った左右サブ配列の要素を一時配列にコピー
+    while i <= mid:
+        tmp[k] = nums[i]
+        i += 1
+        k += 1
+    while j <= right:
+        tmp[k] = nums[j]
+        j += 1
+        k += 1
+    # 一時配列 tmp の要素を元の配列 nums の対応する区間にコピーバック
+    for k in range(0, len(tmp)):
+        nums[left + k] = tmp[k]
+
+
+def merge_sort(nums: list[int], left: int, right: int):
+    """マージソート"""
+    # 終了条件
+    if left >= right:
+        return  # サブ配列の長さが1のときに再帰を終了
+    # 分割段階
+    mid = left + (right - left) // 2  # 中点を計算
+    merge_sort(nums, left, mid)  # 左サブ配列を再帰的に処理
+    merge_sort(nums, mid + 1, right)  # 右サブ配列を再帰的に処理
+    # マージ段階
+    merge(nums, left, mid, right)
+
+
+"""ドライバーコード"""
+if __name__ == "__main__":
+    nums = [7, 3, 2, 6, 0, 1, 5, 4]
+    merge_sort(nums, 0, len(nums) - 1)
+    print("マージソート完了 nums =", nums)

ja/codes/python/chapter_sorting/quick_sort.py

@@ -0,0 +1,129 @@
+"""
+File: quick_sort.py
+Created Time: 2022-11-25
+Author: timi (xisunyy@163.com)
+"""
+
+
+class QuickSort:
+    """クイックソートクラス"""
+
+    def partition(self, nums: list[int], left: int, right: int) -> int:
+        """分割"""
+        # nums[left] をピボットとして使用
+        i, j = left, right
+        while i < j:
+            while i < j and nums[j] >= nums[left]:
+                j -= 1  # 右から左へピボットより小さい最初の要素を探す
+            while i < j and nums[i] <= nums[left]:
+                i += 1  # 左から右へピボットより大きい最初の要素を探す
+            # 要素を交換
+            nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
+        # ピボットを2つのサブ配列の境界に交換
+        nums[i], nums[left] = nums[left], nums[i]
+        return i  # ピボットのインデックスを返す
+
+    def quick_sort(self, nums: list[int], left: int, right: int):
+        """クイックソート"""
+        # サブ配列の長さが1のときに再帰を終了
+        if left >= right:
+            return
+        # 分割
+        pivot = self.partition(nums, left, right)
+        # 左サブ配列と右サブ配列を再帰的に処理
+        self.quick_sort(nums, left, pivot - 1)
+        self.quick_sort(nums, pivot + 1, right)
+
+
+class QuickSortMedian:
+    """クイックソートクラス（中央値ピボット最適化）"""
+
+    def median_three(self, nums: list[int], left: int, mid: int, right: int) -> int:
+        """3つの候補要素の中央値を選択"""
+        l, m, r = nums[left], nums[mid], nums[right]
+        if (l <= m <= r) or (r <= m <= l):
+            return mid  # m は l と r の間
+        if (m <= l <= r) or (r <= l <= m):
+            return left  # l は m と r の間
+        return right
+
+    def partition(self, nums: list[int], left: int, right: int) -> int:
+        """分割（三点中央値）"""
+        # nums[left] をピボットとして使用
+        med = self.median_three(nums, left, (left + right) // 2, right)
+        # 中央値を配列の最左端に交換
+        nums[left], nums[med] = nums[med], nums[left]
+        # nums[left] をピボットとして使用
+        i, j = left, right
+        while i < j:
+            while i < j and nums[j] >= nums[left]:
+                j -= 1  # 右から左へピボットより小さい最初の要素を探す
+            while i < j and nums[i] <= nums[left]:
+                i += 1  # 左から右へピボットより大きい最初の要素を探す
+            # 要素を交換
+            nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
+        # ピボットを2つのサブ配列の境界に交換
+        nums[i], nums[left] = nums[left], nums[i]
+        return i  # ピボットのインデックスを返す
+
+    def quick_sort(self, nums: list[int], left: int, right: int):
+        """クイックソート"""
+        # サブ配列の長さが1のときに再帰を終了
+        if left >= right:
+            return
+        # 分割
+        pivot = self.partition(nums, left, right)
+        # 左サブ配列と右サブ配列を再帰的に処理
+        self.quick_sort(nums, left, pivot - 1)
+        self.quick_sort(nums, pivot + 1, right)
+
+
+class QuickSortTailCall:
+    """クイックソートクラス（末尾再帰最適化）"""
+
+    def partition(self, nums: list[int], left: int, right: int) -> int:
+        """分割"""
+        # nums[left] をピボットとして使用
+        i, j = left, right
+        while i < j:
+            while i < j and nums[j] >= nums[left]:
+                j -= 1  # 右から左へピボットより小さい最初の要素を探す
+            while i < j and nums[i] <= nums[left]:
+                i += 1  # 左から右へピボットより大きい最初の要素を探す
+            # 要素を交換
+            nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
+        # ピボットを2つのサブ配列の境界に交換
+        nums[i], nums[left] = nums[left], nums[i]
+        return i  # ピボットのインデックスを返す
+
+    def quick_sort(self, nums: list[int], left: int, right: int):
+        """クイックソート（末尾再帰最適化）"""
+        # サブ配列の長さが1のときに終了
+        while left < right:
+            # 分割操作
+            pivot = self.partition(nums, left, right)
+            # 2つのサブ配列のうち短い方に対してクイックソートを実行
+            if pivot - left < right - pivot:
+                self.quick_sort(nums, left, pivot - 1)  # 左サブ配列を再帰的にソート
+                left = pivot + 1  # 残りの未ソート区間は [pivot + 1, right]
+            else:
+                self.quick_sort(nums, pivot + 1, right)  # 右サブ配列を再帰的にソート
+                right = pivot - 1  # 残りの未ソート区間は [left, pivot - 1]
+
+
+"""ドライバーコード"""
+if __name__ == "__main__":
+    # クイックソート
+    nums = [2, 4, 1, 0, 3, 5]
+    QuickSort().quick_sort(nums, 0, len(nums) - 1)
+    print("クイックソート完了 nums =", nums)
+
+    # クイックソート（中央値ピボット最適化）
+    nums1 = [2, 4, 1, 0, 3, 5]
+    QuickSortMedian().quick_sort(nums1, 0, len(nums1) - 1)
+    print("クイックソート（中央値ピボット最適化）完了 nums =", nums1)
+
+    # クイックソート（末尾再帰最適化）
+    nums2 = [2, 4, 1, 0, 3, 5]
+    QuickSortTailCall().quick_sort(nums2, 0, len(nums2) - 1)
+    print("クイックソート（末尾再帰最適化）完了 nums =", nums2)

ja/codes/python/chapter_sorting/radix_sort.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+"""
+File: radix_sort.py
+Created Time: 2023-03-26
+Author: krahets (krahets@163.com)
+"""
+
+
+def digit(num: int, exp: int) -> int:
+    """要素 num の k 番目の桁を取得、exp = 10^(k-1)"""
+    # k の代わりに exp を渡すことで、ここでコストの高い累乗計算を避けることができる
+    return (num // exp) % 10
+
+
+def counting_sort_digit(nums: list[int], exp: int):
+    """計数ソート（nums の k 番目の桁に基づく）"""
+    # 10進数の桁の範囲は 0~9、したがって長さ10のバケット配列が必要
+    counter = [0] * 10
+    n = len(nums)
+    # 数字 0~9 の出現回数を統計
+    for i in range(n):
+        d = digit(nums[i], exp)  # nums[i] の k 番目の桁を取得、d とする
+        counter[d] += 1  # 数字 d の出現回数を統計
+    # 前置和を計算し、「出現回数」を「配列インデックス」に変換
+    for i in range(1, 10):
+        counter[i] += counter[i - 1]
+    # 逆順に走査し、バケット統計に基づいて各要素を res に配置
+    res = [0] * n
+    for i in range(n - 1, -1, -1):
+        d = digit(nums[i], exp)
+        j = counter[d] - 1  # 配列内の d のインデックス j を取得
+        res[j] = nums[i]  # 現在の要素をインデックス j に配置
+        counter[d] -= 1  # d の数を1減らす
+    # 結果を使用して元の配列 nums を上書き
+    for i in range(n):
+        nums[i] = res[i]
+
+
+def radix_sort(nums: list[int]):
+    """基数ソート"""
+    # 配列の最大要素を取得し、最大桁数を判定するために使用
+    m = max(nums)
+    # 最下位桁から最上位桁まで走査
+    exp = 1
+    while exp <= m:
+        # 配列要素の k 番目の桁に対して計数ソートを実行
+        # k = 1 -> exp = 1
+        # k = 2 -> exp = 10
+        # つまり、exp = 10^(k-1)
+        counting_sort_digit(nums, exp)
+        exp *= 10
+
+
+"""ドライバーコード"""
+if __name__ == "__main__":
+    # 基数ソート
+    nums = [
+        10546151,
+        35663510,
+        42865989,
+        34862445,
+        81883077,
+        88906420,
+        72429244,
+        30524779,
+        82060337,
+        63832996,
+    ]
+    radix_sort(nums)
+    print("基数ソート完了 nums =", nums)

ja/codes/python/chapter_sorting/selection_sort.py

@@ -0,0 +1,26 @@
+"""
+File: selection_sort.py
+Created Time: 2023-05-22
+Author: krahets (krahets@163.com)
+"""
+
+
+def selection_sort(nums: list[int]):
+    """選択ソート"""
+    n = len(nums)
+    # 外側のループ：未ソート範囲は [i, n-1]
+    for i in range(n - 1):
+        # 内側のループ：未ソート範囲内で最小要素を見つける
+        k = i
+        for j in range(i + 1, n):
+            if nums[j] < nums[k]:
+                k = j  # 最小要素のインデックスを記録
+        # 最小要素を未ソート範囲の先頭要素と交換
+        nums[i], nums[k] = nums[k], nums[i]
+
+
+"""ドライバーコード"""
+if __name__ == "__main__":
+    nums = [4, 1, 3, 1, 5, 2]
+    selection_sort(nums)
+    print("選択ソート完了 nums =", nums)