快排写法

博客主要围绕快速排序的写法展开,快速排序是信息技术领域常用的排序算法。它能高效地对数据进行排序,在众多场景中发挥重要作用。

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#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
int partition(int arr[],int left,int right)
{
    int pivot=arr[right];
    while(left!=right)
    {
        while(left<right&&arr[left]<pivot)left++;
        if(left<right)swap(arr[left],arr[right--]);
        while(left<right&&arr[right]>pivot)right--;
        if(left<right)swap(arr[left++],arr[right]);
    }
    return left;
}
void qsort(int arr[],int left,int right)
{
    if(left>=right)return;
    int index=partition(arr,left,right);
    qsort(arr,left,index-1);
    qsort(arr,index+1,right);
}
int a[10005];
int n;
int main()
{
    cin>>n;
    for(int i=0;i<n;i++)cin>>a[i];
    qsort(a,0,n-1);
    for(int i=0;i<n;i++)cout<<a[i]<<" ";
    cout<<endl;
    return 0;
}



 

<think>嗯,用户需要Python实现的快速排序代码,我得先回忆一下快速排序的基本原理。快速排序是分治算法的一种,通过选取基准元素将数组分成两部分,左边小于基准,右边大于等于基准,然后递归处理左右子数组。 首先,得考虑基准的选择,通常可以选择第一个元素或者随机选择。用户提供的示例代码用的是第一个元素作为基准,这可能在某些情况下导致最坏时间复杂度,比如数组已经有序的时候。不过对于一般情况,这种实现是可行的。 然后看示例代码的结构,函数quick_sort检查数组长度是否小于等于1,直接返回。否则选择基准,然后列表推导式分割数组,递归调用。这样的写法比较简洁,但可能效率上不如原地排序的版本,因为每次递归都创建了新列表。不过对于Python来说,这样的写法更易读,适合教学用途。 接下来,我需要确保代码符合用户的要求,没有语法错误。检查一下缩进是否正确,列表拼接是否正确。示例代码中的基准是arr[0],左子数组是小于基准的元素,右子数组是大于等于基准的元素,然后合并左、基准、右。这应该没问题。 用户还提到了系统级指令,比如数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$。不过当前问题主要是代码实现,可能不需要太多数学公式,但如果有提到时间复杂度的话,可以用LaTeX表示,比如平均时间复杂度是$O(n \log n)$,最坏情况是$O(n^2)$。 然后要考虑用户可能的深层需求。他们可能不仅需要代码,还想了解实现原理、时间复杂度、优化方法等。所以回答中除了代码,还需要简要说明原理和注意事项,比如基准选择的影响,递归的终止条件等。 另外,用户要求生成相关问题,可能需要围绕快速排序的性能分析、优化策略、应用场景等来提问。比如如何避免最坏时间复杂度,如何选择基准,或者三数取中法等优化手段。 最后,确保引用正确,示例中的引用[^1]和[^2]需要对应到提供的参考内容。可能引用1是关于Python实现的基本介绍,引用2是更详细的解析和实现讨论。在回答中提到这些引用,以增强可信度。 总结一下,回答应该包括:简要的算法说明,Python代码示例,代码解释,注意事项,以及相关问题。确保代码正确,解释清晰,覆盖用户可能的疑问点。</think>以下是Python实现快速排序的标准代码及详细说明: ### 快速排序Python实现 ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: # 递归终止条件 return arr pivot = arr[0] # 选择第一个元素作为基准 less = [x for x in arr[1:] if x < pivot] # 小于基准的子数组 greater = [x for x in arr[1:] if x >= pivot] # 大于等于基准的子数组 return quick_sort(less) + [pivot] + quick_sort(greater) # 递归合并结果 ``` ### 代码解析 1. **基准选择**:选取数组第一个元素作为基准值(pivot),这是最基本的实现方式[^1] 2. **分区过程**: - $less$ 数组存储所有小于基准的元素 - $greater$ 数组存储所有大于等于基准的元素 - 通过列表推导式实现高效过滤 3. **递归调用**:对两个子数组递归执行相同操作 4. **时间复杂度**: - 平均情况:$O(n \log n)$ - 最坏情况:$O(n^2)$(当输入数组已排序时) ### 注意事项 1. 该实现为稳定版本,但会创建多个新列表,空间复杂度较高($O(n)$) 2. 改进方案建议: - 使用随机选择基准(如`pivot = random.choice(arr)`) - 实现原地排序版本减少内存占用 - 添加插入排序优化小数组处理
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