递归的最底层 quick sort:只有3个元素,中间的元素是分界值,把比它小的那个元素搬到左边,比它大的元素搬到右边,排序完成。 分区函数的思想: 抽出第一个元素,然后从列表最右端的元素开始,寻找比第一个元素更小的元素,搬到左边(=第一个元素的不移动); 从左边第一个元素开始(包括了第一个元素),寻找比第一个元...
在Quicksort算法中,可以使用列表推导式来替代传统的循环方式生成子列表。 利用切片(Slice)操作:Python中的切片操作可以方便地获取列表的子列表,可以在Quicksort算法中使用切片操作来获取左右子列表。 使用装饰器(Decorator):装饰器是Python中一种强大的语法,可以在不修改原函数代码的情况下,为函数添加额外的功能。...
然后,既然冒泡排序效率不够,我们就得改进它。 2 冒泡排序的改进:快速排序 Quick Sort 快速排序也叫分割交换法——这个叫法事实上更贴切。把快速排序法叫成冒泡排序的改进有点勉强,因为这个算法与其说像“冒泡排序”,还不如说更像“选择排序”:选定一个位置,然后用其它元素和它进行对比,接着(以升序排序为例): ...
AI代码解释 defquick_sort(arr):iflen(arr)<=1:returnarr pivot=arr[len(arr)// 2]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnquick_sort(left)+middle+quick_sort(right)# 测试排序 arr=[6,5,3,1,8,7,2,4]sorted_arr=quick_sort(arr)print("...
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) 这个实现使用了Python的列表解析功能来生成左、中、右三个子数组。然后,它递归地对左、中、右三个子数组进行快速排序,并将结果连接在一起以得到最终的排序数组。值得注意的是,这个实现并不是最优的,因为它使用了额外的空间来创建左、中、右三个子数组。
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)。
QuickSort :param arr: 要排序的列表 """ self.arr = arr self.sort(0, len(arr)) # 执行排序 def partition(self, start, end): """ 用于分组 :param start: 要分组的部分的起始index :param end: 要分组的部分的结束index+1 :return: 分组后的分界线索引 ...
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(...
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(n^2),但在平均情况下,快速排序的时间复杂度为O(nlogn),这使它成为一种非常高效的排序算法。
快速排序quick_sort（python的两种实现⽅式）排序算法有很多，⽬前最好的是quick_sort:unstable，spatial complexity is nlogN.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 ...