quick_sort函数文档
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-AWQ 概述
实现快速排序算法的Python函数，对输入列表进行原地排序（非稳定排序）。
语法
quick_sort(arr)
参数
arr(list): 包含可比较元素的列表
返回值
- list: 排序后的列表（原列表也会被修改）
算法原理
快速排序是一种分治策略的排序算法，其工作原理如下：
- 选择数组中间元素作为基准(pivot)
- 将小于基准的元素移到基准前面，大于基准的元素移到基准后面（分区操作）
- 递归地对基准前后的子数组进行排序
复杂度分析
- 时间复杂度：平均O(n log n)，最坏O(n²)
- 空间复杂度：O(log n)（递归调用栈）
示例
# 基本用法
test_array = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
sorted_array = quick_sort(test_array)
print(sorted_array) # 输出: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]
# 空列表
print(quick_sort([])) # 输出: []
# 单元素列表
print(quick_sort([5])) # 输出: [5]
# 已排序列表
print(quick_sort([1, 2, 3, 4])) # 输出: [1, 2, 3, 4]
注意事项
- 该实现会修改原列表，如果需要保留原列表，请先创建副本
- 对于已排序或接近排序的数组，性能会下降到O(n²)
- 对于包含大量重复元素的数组，可以考虑三向切分的快速排序优化
### 7. 跨语言转换：Python转Java
**Python代码**：
```python
def find_duplicates(nums):
seen = set()
duplicates = set()
for num in nums:
if num in seen:
duplicates.add(num)
else:
seen.add(num)
return list(duplicates)
转换后的Java代码：
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
public class ArrayUtils {
/**
* 查找列表中的重复元素
*
* @param nums 整数数组
* @return 包含重复元素的列表，元素无特定顺序
*/
public static List<Integer> findDuplicates(int[] nums) {
Set<Integer> seen = new HashSet<>();
Set<Integer> duplicates = new HashSet<>();
for (int num : nums) {
if (seen.contains(num)) {
duplicates.add(num);
} else {
seen.add(num);
}
}
return new ArrayList<>(duplicates);
}
// 测试方法
public static void main(String[] args) {
int[] testArray = {1, 2, 3, 2, 1, 4, 5, 4};
List<Integer> result = findDuplicates(testArray);
System.out.println(result); // 输出: [1, 2, 4]
}
}
常见问题解决
部署问题
1. 模型加载时显存不足
问题：CUDA out of memory 错误
解决方案：
- 确保使用64位Python和最新版PyTorch
- 添加
device_map="auto"参数自动分配设备 - 关闭其他占用GPU内存的程序
- 对于8GB以下显存，可尝试设置
load_in_8bit=True
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
device_map="auto",
load_in_8bit=True # 进一步降低显存占用
)
2. 分词器不支持中文
问题：中文文本生成乱码或错误
解决方案：
- 确保使用最新版本的transformers和sentencepiece
- 检查tokenizer_config.json中的配置
# 验证分词器
text = "测试中文分词"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens) # 应正确输出中文token
推理质量问题
1. 生成代码不完整
解决方案：
- 增加
max_new_tokens参数值 - 降低
temperature，提高生成确定性 - 使用
eos_token_id明确指定结束标记
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=1024, # 增加输出长度
temperature=0.5, # 降低随机性
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
)
2. 代码格式混乱
解决方案：
- 在提示词中明确要求代码格式
- 使用
repetition_penalty减少重复格式 - 生成后使用代码格式化工具处理
# 提示词优化示例
prompt = """写一个Python函数实现二分查找。要求：
1. 代码要有完整注释
2. 包含异常处理
3. 提供测试用例
4. 使用标准代码格式"""创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
