快速排序(python)

class Solution:
    def maxArea(self, height):
        """
        :type height: List[int]
        :rtype: int
        """
        self.QSort(height,0,len(height)-1)
        return height[len(height)-2]*height[len(height)-2]
    def QSort(self,height,low,high):
        if low<high:
            pivot = self.Partition(height,low,high)
            self.QSort(height,low,pivot-1)
            self.QSort(height,pivot+1,high)
    def Partition(self,height,low,high):
        pivotkey=height[low]
        while low<high:
            while(low<high and height[high] >=pivotkey):
                high = high-1
            height[low]=height[high]
            while(low<high and height[low] <=pivotkey):
                low = low +1
            height[high]=height[low]
            height[low]=pivotkey
            return low
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
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,将数组分为两部分,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,最终得到一个有序数组。 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数据集时效果比较好,因为它采用了分治思想,可以充分利用计算资源。然而,快速排序在小数据集上的性能较差,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数据已经有序时,快速排序的性能可能会变差。
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