python排序算法实现模板_python按大小排序代码模板-优快云博客

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本文介绍了Python中的两种主要排序算法：快速排序和归并排序。快速排序在平均情况下拥有o(nlogn)的时间复杂度，但最坏情况下为o(n^2)，空间复杂度为o(1)。归并排序则保持稳定的o(nlogn)时间复杂度，但需要额外o(n)的空间。文章提及LeetCode上的相关习题以帮助理解这些算法。

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1.快速排序

def quicksort(nums):
    def helper(first, last):
        if first < last:
            splitpoint = partition(first, last)
            helper(first, splitpoint - 1)
            helper(splitpoint + 1, last)
    def partition(first, last):
        mid = nums[first]
        left = first + 1
        right = last
        while left <= right:
            if nums[left] > mid and nums[right] < mid:
                nums[left], nums[right] = nums[right], nums[left]
            if nums[left] <= mid:
                left += 1
            if nums[right] >= mid:
                right -= 1
        nums[first], nums[right] = nums[right], nums[first]
        return right
    helper(0, len(nums) - 1)
    return nums

时间复杂度：o（nlogn），最坏o（n^2），稳定性差
空间复杂度：o（1）
快排可以根据需求通过partition选择左/右部分，而不需要对整个nums排序。（时间复杂度：o（n），最坏o（n^2））
leetcode习题:215
2.归并排序

def mergesort(nums):
    if len(nums) == 1:
        return nums
    mid = len(nums) // 2
    left = mergesort(nums[:mid])
    right = mergesort(nums[mid:])
    merge = []
    while left and right:
        if left[0] <= right[0]:
            merge.append(left.pop(0))
        else:
            merge.append(right.pop(0))
    merge.extend(right if right else left)
    return merge