Python实现高效的随机化快速排序算法

最新推荐文章于 2023-06-14 20:18:40 发布

CodeWG

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文章标签：排序算法 python 算法

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本文介绍了Python实现的随机化快速排序算法，通过随机选择枢轴元素，改善传统快速排序的性能，降低最坏情况的时间复杂度，提供更稳定的O(nlogn)平均时间复杂度，适用于实际应用中的排序需求。

Python实现高效的随机化快速排序算法

快速排序是一种基于比较的排序算法，其核心思想是分治法。该算法的优点在于平均时间复杂度为O(nlogn)，并且空间复杂度较低。而随机化快速排序则是对传统快速排序的改进，通过随机地选取枢轴元素，可以进一步提高算法性能。

下面给出Python代码实现了随机化快速排序算法：

import random

def partition(arr, low, high):
    i = low - 1
    pivot = arr[high

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Python实现快速排序算法

11-30

一个典型的Python快速排序算法实现如下： ```python def quick_sort(arr): if len(arr) return arr pivot = arr[len(arr) // 2] left = [x for x in arr if x ] middle = [x for x in arr if x == pivot] ...

Python实现桶排序与快速排序算法结合应用示例

09-21

桶排序和快速排序是两种不同的排序算法，它们在各自的应用场景下有其独特的优势。本文将探讨如何在Python中结合这两种算法，以提高排序效率。首先，桶排序（Bucket Sort）是一种分布排序算法，适用于数据均匀分布...

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用Python实现NumPy数组随机排序

与其临渊羡鱼,不如退而结网

06-07

1511

接着使用NumPy库中的random模块中的shuffle方法对数组的行进行随机排序，并将结果保存在原始数组arr对象中。接着使用NumPy库中的random模块中的shuffle方法对数组进行随机排序，并将结果保存在原始数组arr对象中。使用NumPy库中的shuffle方法可以很方便地实现数组的随机排序。下面的代码演示了如何在Python中使用NumPy对数组进行随机排序。通过上述代码演示，我们可以发现在Python中使用NumPy对数组进行随机排序的方法非常简单，只需要一个简单的方法调用即可实现。

基于python实现快速排序、随机快速排序

The_Shiled的博客

12-07

1640

1.快速排序 import random import time def quickSort(listToSort, left, right): if (left < right): pivot = Partition(listToSort, left, right) quickSort(listToSort, left, pivot - 1) quickSort(listToSort, pivot + 1, right) def Par

随机快排（python）

浮云

04-19

910

随机快排的时间复杂度是O(n*logN) import random # 时间复杂度O(n*logN) def swap(arr, i, j): temp = arr[i] arr[i] = arr[j] arr[j] = temp def partition(arr, L, R): less = L - 1 more = R while L...

python 随机快速排序法

sliyangz的博客

08-11

2264

import random def quicksort(arr,firstIndex, lastIndex): if firstIndex<lastIndex: divIndex=random_partition(arr,firstIndex, lastIndex) #print(divIndex) quicksort(arr,fi...

Python随机排序，适用于述职，抽奖等环节

没有胡子的猫Asimov

12-09

516

Python实现随机排序使用shuffle()函数对列表实现随机排序 from random import shuffle name = ["a", "b", "c","d", "e"] shuffle(name) for i in name: print(i) for i, j in enumerate(name): name[i] = (i + 1).__str__() + ...

快速排序算法的Python实现与解析

最新发布

12-13

内容概要：本文介绍了经典的快速排序算法及其Python实现。文中详细解释了快速排序的工作机制，即使用分治法的思想，选择基准点后将其划分为左中小三部分，并通过递归方式继续划分直至完成整个序列的排序。此外，还...

基于python实现的快速排序算法.zip

03-20

下面是一个简单的快速排序算法的Python实现： ```python def quick_sort(arr): if len(arr) return arr pivot = arr[len(arr) // 2] left = [x for x in arr if x ] middle = [x for x in arr if x == pivot]...

python同时随机排序多个数组

sunmingyang1987的博客

03-03

672

方法一： np.random.shuffle （无返回值，直接将原数组重新随机排序） state = np.random.get_state() np.random.shuffle(train) np.random.set_state(state) np.random.shuffle(label) 方法二：返回一个打乱的index列表，可将其用于多个数组的按同一随机顺序进行排序 shuffle_ix = np.random.permutation(np.arange(len(train_data)))

算法导论程序14-快速排序的随机化版本（Python）

勇气与行动

05-24

1108

与始终采用A[r]作为主元的方法不同，随机抽样是从子数组A[p...r]中随机选择一个元素作为主元。首先将A[r]与A[p...r]中随机选出的一个元素进行交换，通过对序列p,,,,r的随机抽样，我们可以保证主元元素x=A[r]是等概率地从子数组r-p+1个元素中选取的。因为主元元素是随机选取的，我们期望在平均情况下，对输入数组的划分是比较均衡的。 def randomized_quic

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134

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使用 Python 实现快速排序算法

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05-23

2826

上述实现中，需首先判断数组的长度是否小于等于 1，如果是，则直接返回该数组。否则，我们选择数组的第一个元素作为枢轴（pivot），并将数组中比枢轴小的元素放入左边的列表中，将比枢轴大的元素放入右边的列表中。然后，递归地对左边的列表和右边的列表进行快速排序，并将它们和枢轴一起合并起来。最终得到的数组就是有序的。快速排序是一种高效的排序算法，它采用分治法的思想进行排序。

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01-24

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python的快速排序算法

mingyuexingzuo的博客

12-08

594

该函数首先检查数组的长度是否小于等于1，如果是，则直接返回该数组。否则，它会选择第一个元素作为枢纽值，然后将数组分成两部分，一部分是小于枢纽值的元素，另一部分是大于枢纽值的元素。最后，它会对两部分分别递归调用快速排序函数，并将结果拼接起来。该算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是数组的长度。它在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，但通常情况下都能够达到O(nlogn)的效率。

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random库产生随机数并用选择、快速、希尔、冒泡、插入排序算法进行排序，将最好的两种算法输出，并且保存至txt文件（txt文件中包含生成的随机序列，排序后的随机序列以及各种算法的时间）

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描述：python列表随机排序功能实现代码名称： from random import shuffle a = [1, 2, 3, 4, 5] shuffle(a) print(a)

Python实现快速排序算法(完整源码)

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否则，选择一个基准元素（这里我们选择第一个元素pivot），将列表分成比pivot小和大的两部分，对这两部分进行递归调用quick_sort()，直到所有子列表都只有一个元素，然后将它们逐步合并得到最终的排序结果。快速排序的基本思想是：先从数列中取出一个数作为基准数，然后把比基准数小的数放在左边，比基准数大的数放在右边，最后再对左右两边重复进行以上操作，直到排序完成。这些测试用例包括了空列表、只有一个元素的列表以及多个元素的列表，能覆盖快速排序算法各种边界条件，可以放心使用。希望本文对您有所帮助！

Python实现快速排序算法详解

在Python中实现快速排序算法，关键在于理解其核心步骤，主要包括： 1. 选择基准值（Pivot）：在数组中选择一个元素作为基准值，这个值可以是数组的第一个元素、最后一个元素、中间元素或者是随机元素。基准值的选择...