Python快速排序算法 1. 快速排序算法的基本思想 快速排序(Quick Sort)是一种基于分治法的高效排序算法。它的基本思想是: 从数组中选择一个“基准”(pivot)元素。 重新排序数组,所有比基准元素小的元素摆放在基准前面,所有比基准元素大的元素摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于...
time_optimized=timeit.timeit(lambda:quick_sort_optimized(arr),number=100)print(f"未优化的快速排序平均耗时: {time_original:.6f} 秒")print(f"优化后的快速排序平均耗时: {time_optimized:.6f} 秒") 这个示例生成一个包含1000个随机整数的数组,并分别测试未优化和优化后的快速排序的性能。优化后的版本通常...
arr=[6,5,3,1,8,7,2,4]sorted_arr=quick_sort(arr)print("排序后的数组:",sorted_arr) 时间复杂度 快速排序的平均时间复杂度为 O(n log n),其中 n 是数组的长度。它是一种高效的排序算法,通常优于冒泡排序和选择排序。然而,在最坏情况下,时间复杂度可能达到 O(n^2)。 总之,快速排序是一种高效...
#lambda 参数:取值1,如果满足条件1,否则,取值2515253#3)定义两个函数:分区和排序。分区是要把列表元素移动位置,直到基准值arr[0]移到中间(左边都比它小,右边都比它大)。排序则调用分区并递归54#原地排序55defpartition(arr,i,j):56p=arr[i]57whilei!=j:58whilei<jandp<=arr[j]:#此处添加=,解决了之前...
一、快速排序的介绍 快速排序(英语:Quicksort),又称划分交换排序(partition-exchange sort),通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
1.选择中枢,快速排序有多种变化,取决于选择哪种元素作为中枢。 要快速实现快速排序,选择一个好的中枢非常重要。中枢可以是: 第一个元素 最后一个元素 中间元素 列表中的任意元素 python代码实现:定义quick_sort()函数,参数是一个列表lst。 1.检查终止条件并确定中枢。
msort(a)数组按第一个轴排序,返回排序后的数组副本。np.msort(a) 相等于 np.sort(a, axis=0)。 sort_complex(a)对复数按照先实部后虚部的顺序进行排序。 partition(a, kth[, axis, kind, order])指定一个数,对数组进行分区 argpartition(a, kth[, axis, kind, order])可以通过关键字 kind 指定算法沿...
快速排序:设要排序的数组是A[0]……A[N-1],首先任意选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序。值得注意的是,快速排序不是一种稳定的排序算法,也就是说,多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动...
(arr, low, m - 1) quick_sort_between(arr, m + 1, high) def quick_sort(arr:List[int]): """ 快速排序(in-place) :param arr: 待排序的List :return: 快速排序是就地排序(in-place) """ quick_sort_between(arr,0, len(arr) - 1) # 测试数据 if __name__ == '__main__': ...
一、快速排序(Quicksort) 快速排序(quick sort)的采用了分治的策略。由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据...