Python实现快速排序

栏目: Python · 发布时间: 8年前

内容简介:Python实现快速排序

快速 排序 采用了分治的思想,基本思想是选取数组中一个数为基准数(一般选择数组中的第一个数),一次排序过程中,将比基准数小的都放在它左侧,比基准数大的放在它的右侧。经过这次排序后得到两个数组和一个基准数,数组1中全部元素小于基准数,数组2中的全部元素大于基准数,然后对数组1,2分别进行同样的排序(递归),最后直到剩下一个数字。

下面给出 Python 代码实现

def partiton(li, low, high):

key = li[low]

while low < high:

while low < high and li[high] >= key:

high -= 1

if low < high:

li[low], li[high] = li[high], li[low]

while low < high and li[low] < key:

low += 1

if low < high:

li[high], li[low] = li[low], li[high]

return low

def quickSort(li, low, high):

if low >= high:

return

center = partiton(li, low, high)

quickSort(li, low, center - 1)

quickSort(li, center + 1, high)

关于实现:

快速排序的实现有很多种,这里我给出了比较常规并且好理解的一种.低位,高位两个指针从左右两侧相向遍历list。当高位指针发现了小于基准数的元素时,便停止移动,此时开始移动低位指针,当低位指针发现了大于基准数的元素时,便停止移动,两指针交换元素值,如此循环,直至两指针相遇。

关于时间复杂度:

快速排序具体的运行时间和原始列表本身的排序状态有很大关系,理论上快排的时间复杂度是(nlogn),但是如果运气不好糟糕,比如说初始列表是[5,4,3,2,1],那么根据上面的方法实现过程是什么样的呢,实现过程如下:

[5,4,3,2,1] -> [4,3,2,1,5] -> [3,2,1,4,5] -> [2,1,3,4,5] -> [1,2,3,4,5]

这样的排序实现过程很眼熟,跟最简单的冒泡排序的实现过程是完全相同的,所以说快排的最坏情况是冒泡排序,时间复杂度是(n 2

以上的实现较为通用,如果不使用python,而使用c++,java等其它编程语言实现,代码结构不会相差太多。我想到了一种比较贴合python语法特点,并且能较好的展示快排思想的实现方法。不同点是该方法时间在层递归中需要遍历2次列表,即复杂度为(2nlogn)

def qsort(lst):
    if not lst:
        return []
    return qsort([i for i in lst[1:] if i < lst[0]]) + [lst[0]] + qsort([i for i in lst[1:] if i > lst[0]])

本文永久更新链接地址 http://www.linuxidc.com/Linux/2018-01/150313.htm


以上所述就是小编给大家介绍的《Python实现快速排序》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

创新者的窘境(全新修订版)

创新者的窘境(全新修订版)

克莱顿•克里斯坦森 / 胡建桥 / 中信出版社 / 2014-1-1 / 48.00元

全球商业领域中,许多企业曾叱咤风云,但面对市场变化及新技术的挑战,最终惨遭淘汰。究其原因,竟然是因为它们精于管理,信奉客户至上等传统商业观念。这就是所有企业如今都正面临的“创新者的窘境”。 在《创新者的窘境》中,管理大师克里斯坦森指出,一些看似很完美的商业动作——对主流客户所需、赢利能力最强的产品进行精准投资和技术研发——最终却很可能毁掉一家优秀的企业。他分析了计算机、汽车、钢铁等多个行业的......一起来看看 《创新者的窘境(全新修订版)》 这本书的介绍吧!

URL 编码/解码
URL 编码/解码

URL 编码/解码

html转js在线工具
html转js在线工具

html转js在线工具

HEX HSV 转换工具
HEX HSV 转换工具

HEX HSV 互换工具