def quick_sort(arr):
if not arr or len(arr) == 1:
return arr
k, new_arr = partition(arr)
return quick_sort(new_arr[:k]) + [new_arr[k]] + quick_sort(new_arr[k + 1 :])
# 保证子序列一定严格小于原序列
def partition(arr):
tmp = arr[-1]
i, j = 0, 0
while j < len(arr):
if arr[j] <= tmp:
arr[j], arr[i] = arr[i], arr[j] # 交换
i += 1
j += 1
return i - 1, arr # 保证分界点 i - 1 上的值一定是 tmp
arr1 = []
arr2 = [2]
arr3 = [2, 1]
arr4 = [10, 9, 8, 11, 8, 1, 104, 7, 8, 3, 1]
for arr in [arr1, arr2, arr3, arr4]:
sorted_arr = quick_sort(arr)
print(sorted_arr)
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转载 原文地址:http://blog.youkuaiyun.com/morewindows/article/details/6684558 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,因此很多软件公司的笔试面试,包括像腾讯,微软等知名IT公司都喜欢考这个,还有大大小的程序方面的考试如软考,考研中也常常出现快速排序的身影。
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快速排序~快排~~~
原理: 快速排序,说白了就是给基准数据找其正确索引位置的过程. 如下图所示,假设最开始的基准数据为数组第一个元素23,则首先用一个临时变量去存储基准数据,即tmp=23;然后分别从数组的两端扫描数组,设两个指示标志:low指向起始位置,high指向末尾. 首先从后半部分开始,如果扫描到的值大于基准数据就让high减1,如果发现有元素比该基准数据的值小(如上图中18<=tmp),就将high位置的值赋值给low位置,结果如下: 然后开始从前往后扫描,如果扫描到的值小于基准数据就让l.
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public class Sort { public static void main(String[] args) { int[] arr = new int[]{4, 1, 5, 3, 8, 2, 7, 9, 6}; Sort sort = new Sort(); //sort.selectSort(arr); /...
排序算法~快速排序【Rust】
快速排序在平均情况下排序n个项目需要O(nlogn)次比较,在最坏情况下则需要O(n2)次比较快速排序通常比其它时间复杂度为O(nlogn)的排序算法要快分治法策略是把一个串行list分为两个子串行sub-list快速排序是分治法的一种典型应用。
快速排序与其例题
q[l]和q[r]用于获取区间边界的值,不适合用来确定区间的中点。用于获取区间中点的值,适合用于需要中点信息的算法,如二分查找和分治法。根据你具体的算法需求,选择适当的数组索引访问方式非常重要。如果你在实现二分查找或类似的算法,使用中点索引是必要的,否则可能无法正确地执行算法逻辑。(2)在算法中,尤其是涉及到查找、排序或分治的场景时,选择左边界点、右边界点还是中间点对算法性能有重要影响。特别是对于二分查找等分治算法,选择中间点通常是优化性能的关键。
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