# 7.1 快速排序的描述 对一个典型的子数组$A[p..r]$进行快速排序的三步分治过程: - **分解**:数组$A[p..r]$被划分为两个(可能为空)的子数组$A[p..q-1]$和$A[q+1..r]$,使得$A[p..q-1]$中的每一个元素都小于等于$A[q]$,而$A[q+1..r]
# 2.第二步:把完成分堆的两部分,分别作为一个需要排序的序列,调用自身进行递归 quick_sort(varlist,start,low-1) quick_sort(varlist,high+1,end) varl = [5,1,7,5,6,3,4,8,2,3,5,9] quick_sort(varl,0,len(varl)-1) print(varl) [1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 8, 9...
void quick_sort(int* arr,int low,int high){//左闭右闭 if(low >= high) return; //单元素向量必定有序 int mid = find_partition(arr, low,high); //构造轴点,此时左边都<轴点,右边都>轴点 quick_sort(arr, low,mid - 1); //排序左边 quick_sort(arr, mid+1,high); //排序右边 } ...
}publicstaticvoidmain(String[] args){int[] arr={3,6,1,8,3,0,12};int[] newArr=sort(arr,0,arr.length-1); System.out.println(Arrays.toString(newArr)); } } 带注释 //快速排序publicclassQuickSort{/** * *@paramarr:待排序数组 *@paramleft:待排序数组的左索引,初始指向数组的最左端不断...
QuickSort(arr, div + 1, right); } 非递归实现快速排序 void QuickSort_NonR(int *arr, int left, int right)//快速排序---非递归法(利用栈) { assert(arr); stacks; if (left < right)//两端数据入栈,right先入栈,left后入栈 { s.push(right); ...
right: 基准数右边元素的索引 :return: """ if left < right: mid = partition(data,left,right) # 分区操作,mid代表基数所在的索引 quick_sort(data,left,mid-1) # 对基准数前面进行排序 quick_sort(data,mid+1,right) # 对基准数后面进行排序def partition(data,left,right):...
下面的过程实现了快速排序: QUICK-SORT(A, p, r) if p < r q = PARTITION(A, p, r) QUICK-SORT(A, p, q - 1) QUICK-SORT(A, q + 1, r) 快速排序算法的关键是 PARTITION 过程,它对子数组A[p..r]进行就地重排: PARTITION(A, p, r) ...
选择排序 选择排序的思想是:双重循环遍历数组,每经过一轮比较,找到最小元素的下标,将其交换至首位。 基础算法 const sort = (arr) => { for (let i = 0, len = arr.length; i < len - 1; i++) { let minIndex = i for (let j = i+1; j < len; j++) { ...
分解:数组A[p..r]被分解为A[p...q-1]和A[q+1...r],其中A[p...q-1]内的元素都比A[q]小,A[q+1...r]中的元素都比A[q]大。 解决:通过调用快速排序,解决A[p...q-1]和A[q+1...r]。 合并:因为元素都是原址排序,因此不需要合并操作。 伪代码 对整个数组进行递归排序: QUICKSORT(A,...
2. 快速排序(Quick Sort)?1.1. 快速排序算法实现快速排序的思想是这样的,如果要对数组区间 [p, r] 的数据进行排序,我们先选择其中任意一个数据作为 pivot(分支点),一般为区间最后一个元素。然后遍历数组,将小于 pivot 的数据放到左边,将大于 pivot 的数据放到右边。接着,我们再递归对左右两边的数据进行排序,...