快速排序(Python)

快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高,因此经常被采用,再加上快速排序思想—-分治法也确实实用
该方法的基本思想是:

1.先从数列中取出一个数作为基准数。
2.分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边。
3.再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数。

虽然快速排序称为分治法,但分治法这三个字显然无法很好的概括快速排序的全部步骤。因此我的对快速排序作了进一步的说明:挖坑填数+分治法:

def partition(arr, start, end):
    i = (start - 1)  # 最小元素索引
    pivot = arr[end]

    for j in range(start, end):

        # 当前元素小于或等于 pivot
        if arr[j] <= pivot:
            i = i + 1
            arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

    arr[i + 1], arr[end] = arr[end], arr[i + 1]
    return (i + 1)


# arr[] --> 排序数组
# start --> 起始索引
# end  --> 结束索引

# 快速排序函数
def quickSort(arr, start, end):
    if start < end:
        pi = partition(arr, start, end)

        quickSort(arr, start, pi - 1)
        quickSort(arr, pi + 1, end)


arr = [10, 7, 8, 9, 1, 5]
n = len(arr)
quickSort(arr, 0, n - 1)
print("排序后的数组:",arr)
快速排序是一种基于分治思想的排序算法,它通过选择一个基准元素,将组分为两部分,并使得左边的元素都小于等于基准元素,右边的元素都大于等于基准元素。然后递归地对左右两部分进行排序,最终得到一个有序组。 以下是Python实现快速排序的代码: ```python def quick_sort(array, start, end): if start >= end: return mid_data, left, right = array[start], start, end while left < right: while array[right >= mid_data and left < right: right -= 1 array[left = array[right] while array[left < mid_data and left < right: left += 1 array[right = array[left] array[left = mid_data quick_sort(array, start, left-1) quick_sort(array, left+1, end) if __name__ == '__main__': array = [10, 17, 50, 7, 30, 24, 27, 45, 15, 5, 36, 21] quick_sort(array, 0, len(array)-1) print(array) ``` 快速排序的实现步骤如下: 1. 在数列中选择一个元素作为基准(pivot)。 2. 将数列中所有元素与基准进行比较,把比基准小的元素放在基准的左边,比基准大的元素放在基准的右边。 3. 以基准值左右两边的子列作为新数列,不断重复步骤1和步骤2,直到所有子集只剩下一个元素为止。 快速排序的优点是在处理大据集时效果比较好,因为它采用了分治思想,可以充分利用计算资源。然而,快速排序在小据集上的性能较差,因为交换元素的开销较大。另外,当选择的基准元素不合适或者据已经有序时,快速排序的性能可能会变差。
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