既然说这个快速是冒泡排序的改进版,那我们就用它来试试对100万个整数进行排序: importnumpyasnplistm=[np.random.randint(1,100)for_inrange(1000000)]##大概耗时3秒qs(listm,0,len(listm)-1) 然鹅,快速排序立马就奔溃了==! Spyder给出了的错误提示如下——超过了最大的递归层数: 快速排序算法报错 既然10...
quick_sort.py def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len(arr) // 2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(...
def quick_sort(lis): if len(lis) < 2: ## 考虑长度 =1 的情况 return lis else: piv = lis[0] ## 首元素是分区的边界 less = [i for i in lis[1:] if i <= piv] ## 左边区域 great = [i for i in lis[1:] if i > piv] ## 右边区域 return quick_sort(less) + [piv] +...
QuickSort(arr) # 执行排序 print('排序后:%s' % arr) # 显示排序后列表 print('排序正确:%s' % check(arr)) # 执行检查并显示检查结果 # 以下为暴力测试 test_log = open('test.log', 'w', encoding='utf-8') # 用于记录日志 for n in range(1000 + 1): # 循环测试0~1000长度的随机排序 ...
排序算法有很多,目前最好的是quick_sort:unstable,spatial complexityisnlogN. 快速排序原理 python实现 严蔚敏的 datastruct书中有伪代码实现,因为Amazon面试需要排序,所以用python实现了。 两种实现方法,功能一致,效率没测,请高手留言 第一种实现 标准算法,严蔚敏书中的伪代码实现 ...
快速排序(Quick Sort)是对冒泡排序的一种改进,其的基本思想:选一基准元素,依次将剩余元素中小于该基准元素的值放置其左侧,大于等于该基准元素的值放置其右侧;然后,取基准元素的前半部分和后半部分分别进行同样的处理;以此类推,直至各子序列剩余一个元素时,即排序完成(类比二叉树的思想)。
timeit(lambda: quick_sort_original(arr), number=100) # 优化后的快速排序 def quick_sort_optimized(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = random.choice(arr) left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if...
快速排序(Quick Sort)是一种高效的分治排序算法,它选择一个基准元素,将数组分成两个子数组,小于基准的放在左边,大于基准的放在右边,然后递归地排序子数组。快速排序通常比冒泡排序和选择排序更高效,特别适用于大型数据集。本文将详细介绍快速排序的工作原理和Python实现。
快速排序(Quick Sort)是一种基于分治思想的排序算法,是目前使用最广泛的排序算法之一。其基本思想是选取一个基准元素,然后将数组分成小于等于基准的子数组和大于基准的子数组,再递归地对这两个子数组进行快速排序,最后将它们合并起来即可。 二、快速排序步骤 ...
left = [x for x in arr[1:] if x <= pivot] right = [x for x in arr[1:] if x > pivot] return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 这个算法递归地将数组分为左右两部分,然后在左右子数组上继续排序。在最坏情况下,时间复杂度为O...