13_数据结构与算法_快速排序_Python实现

最新推荐文章于 2024-08-15 09:02:39 发布

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本文深入探讨了快速排序算法的基本思想，即通过选取基准值pivot将数组分为两部分，一部分包含所有小于等于基准值的元素，另一部分包含所有大于基准值的元素。此过程称为partition。随后，对这两部分分别应用快速排序，最终合并结果得到完全排序的数组。文章还提到了一种简单的递归实现方式，但指出了其存在的问题，如额外的空间占用和两次遍历。

#Created By: Chen Da

"""
快速排序的思想：
    选择基准值pivot将数组分成两个子数组，小于基准值的元素和大于基准值的元素；这个过程称为partition
    对两个子数组进行快速排序；
    合并结果。
"""

#一个简单粗暴的递归快排
def quik_sort(array):
    if len(array) < 2:
        return array
    else:
        pivot_index = 0     #这里简单的将首个元素作为基准值
        pivot = array[pivot_index]
        less_part = [i for i in array[pivot_index+1:] if i <= pivot]
        great_part = [i for i in array[pivot_index+1:] if i > pivot]
        return quik_sort(less_part) + [pivot] + quik_sort(great_part)

def test_quik_sort():
    import random
    lyst = list(range(10))
    random.shuffle(lyst)
    assert quik_sort(lyst) == sorted(lyst)

if __name__ == "__main__":
    test_quik_sort()

上面的快速排序的版本过于简单粗暴，存在一些问题，如less_part和great_part需要额外的数组占据空间进行存储，并且两者进行了两次遍历。