根据你的要求,以下是Python快速排序算法的实现,包括基本框架、分区函数、递归调用以及测试代码。 一、Python快速排序算法的基本框架 快速排序的基本思想是通过分治的方式,将数组分成较小的子数组进行排序。以下是快速排序算法的基本框架: python def quick_sort(nums): # 基本框架,包含递归调用 pass 二、实现分区函数...
重复上述过程,通过递归(recursive)将左侧部分排好序后,再递归排好右侧部分的顺序。当左、右两个部分各数据排序完成后,整个数组的排序也就完成了。 Python 代码实现 # quick_sort 代码实现 def partition(arr: List[int], low: int, high: int): pivot, j = arr[low], low for i in range(low + 1, ...
要想优化时间复杂度,基准值的选择很关键,可以使用类似的从序列中选几个数,再求出他们的中位数做基准值 就地快速排序 上面的快排使用了L,E,R存储临时的序列,这样会占用内存,使用就地快速排序的方式可以在原序列上完成排序,减少了内存的使用 def inplace_quick_sort(s,a,b): """列表的就地快速排序,s为列表,...
代码实现: # import sys# sys.setrecursionlimit(100000) # 例如这里设置为十万# 快速排序defpartition(li,left,right):tmp=li[left]whileleft<right:whileleft<rightandli[right]>=tmp:# 从右边找比tmp小的数right-=1# 继续从右往左查找li[left]=li[right]# 把右边的值写到左边空位上whileleft<rightandli...
defquick_sort(arr):"""快速排序"""iflen(arr)<2:returnarr# 选取基准,随便选哪个都可以,选中间的便于理解mid=arr[len(arr)//2]# 定义基准值左右两个数列left,right=[],[]# 从原始数组中移除基准值arr.remove(mid)foriteminarr:# 大于基准值放右边ifitem>=mid:right.append(item)else:# 小于基准值...
下面是用Python实现的快速排序算法示例代码：```python def quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arr else:pivot = arr[0]less_than_pivot = [x for x in arr[1:] if x <= pivot]greater_than_pivot = [x for x in arr[1:] if x > pivot]return quick_sort(less_than_pivot) + [...
#快速排序deffunc(li,left,right): tmd=li[left]whileleft <right:whileleft < rightandli[right] >=tmd: right-=1li[left]=li[right]whileleft < rightandli[left] <=tmd: left+= 1li[right]=li[left] li[left]=tmdreturnleftdefquick_sort(li,left,right):ifleft <right: ...
python 快速排序代码 def quick_sort(ls): return [] if ls == [] else quick_sort([y for y in ls[1:] if y < ls[0]]) + [ls[0]] + quick_sort([y for y in ls[1:] if y >= ls[0]]) if __name__ == '__main__':...
快速排序是一种常见的排序算法,其思想是选取一个基准值,将数组分为两部分,一部分小于基准值,一部分大于基准值,然后递归对两部分数组进行排序。 下面是一个使用Python实现快速排序的代码示例: def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr else: pivot = arr[0] less = [x for x in arr[1:]...