快速排序的python实现


def sort1(arr):
"""
思路:
以arr[0]为pivot
以arr长度小于等于1为边界,返回arr
分别将小于pivot、等于pivot、大于pivot的分类
递归处理两边的分类,将结果组合返回
:param arr:
:return:
"""
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[0]
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 sort1(right) + middle + sort1(left)

def sort2(arr, arr_l, arr_r):
"""
思路:
以arr[arr_r]为pivot
以arr长度小于等于1为边界,直接返回
左游标从arr_l到arr_r移动,当arr[左游标]<=pivot时进行处理:
if arr[左游标]<=arr[r]:
if 左游标 == arr_r:
递归处理 arr_l到arr_r-1
else:
右游标从arr_r-1到左游标移动:
if 右游标>左游标 and arr[右游标]>pivot:
交换arr[左游标] arr[右游标]
跳出右游标的循环
elif 右游标 == 左游标:
交换arr[右游标] pivot
递归处理 arr_l到(右游标-1)
递归处理 (右游标+1)到arr_r

:param arr:
:param arr_l:
:param arr_r:
:return:
"""
if len(arr) <= 1:
return
for left in range(arr_l, arr_r+1):
if arr[left] <= arr[arr_r]:
if left == arr_r:
sort2(arr, arr_l, arr_r-1)
else:
for right in range(arr_r-1, left-1, -1):
if right > left and arr[right] > arr[arr_r]:
arr[right], arr[left] = arr[left], arr[right]
break
elif right == left:
arr[right], arr[arr_r] = arr[arr_r], arr[right]
sort2(arr, arr_l, right-1)
sort2(arr, right+1, arr_r)

def sort(arr, method=2):
if method == 1:
return sort1(arr)
elif method == 2:
sort2(arr, 0, len(arr)-1)
return arr

if __name__ == "__main__":
l = [5, 2, 7, 8, 6, 1, 4, 9, 10, 1, 2, 3, 4]
print(sort(l))

原文地址:https://blog.51cto.com/870084/2443902

时间: 2024-11-03 22:37:59

快速排序的python实现的相关文章

快速排序的python多种实现

问题 快速排序,这是一个经典的算法,本文给出几种python的写法,供参考. 特别是python能用一句话实现快速排序. 思路说明 快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序.它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod). (1) 分治法的基本思想 分治法的基本思想是:将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题.递归地解这些子问题,然后将这些子问题的解组合为原问题的解. (2)快速排序的基本思想 设当前待排序的无

算法导论 第七章 快速排序(python)

用的最多的排序 平均性能:O(nlogn){随机化nlogn} 原地址排序 稳定性:不稳定 思想:分治 (切分左右) 学习方式:自己在纸上走一遍   def PARTITION(A,p,r): x = A[r] # 锚点 主元{大于它放一边,小于的放另一边} i = p - 1 for j in range(p,r): if A[j] <= x: i += 1 A[i],A[j] = A[j],A[i] A[i+1],A[r] = A[r],A[i+1] return i + 1 def QUI

八大排序之快速排序算法-python实现

快排就是折中时间和空间的一个算法,可以说是较为高效的算法,平时用用他没啥大问题. 自己也看到个比较形象生动的例子,为了让大家能够看的比较清楚,我就直接转过来给大家看了哈!但是我使用python实现的: 注意以下除了实现代码,其他为转发,详见页末! 假设我们现在对"6  1  2 7  9  3  4  5 10  8"这个10个数进行排序.首先在这个序列中随便找一个数作为基准数(不要被这个名词吓到了,就是一个用来参照的数,待会你就知道它用来做啥的了).为了方便,就让第一个数6作为基准数

快速排序方法——python实现

参考博文:http://www.cnblogs.com/jingmoxukong/p/4302891.html 快速排序是一种交换排序. 快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出. 它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分:分割点左边都是比它小的数,右边都是比它大的数. 它的基本流程是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到

快速排序(python实现)

def quick_sort(alist, start, end): """快速排序""" # 递归的退出条件 if start >= end: return # 设定起始元素为要寻找位置的基准元素 mid = alist[start] # low 为序列左边的由左向右移动的游标 low = start # high 为序列右边的由右向左移动的游标 high = end while low < high: # 如果low与high未重

冒泡选择插入希尔归并快速排序等python实现

def bubble_sort(a_list): for pass_num in range(len(a_list) - 1, 0, -1): for i in range(pass_num): if a_list[i] > a_list[i + 1]: a_list[i], a_list[i + 1] = a_list[i + 1], a_list[i] def short_bubble_sort(a_list): exchanges = True pass_num = len(a_list)

python算法与数据结构-快速排序(36)

一.快速排序的介绍 快速排序(英语:Quicksort),又称划分交换排序(partition-exchange sort),通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列. 二.快速排序的原理 从数列中挑出一个元素,称为"基准"(pivot), 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同

基础算法记录

二分查找 lst = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] def binary_search(lst,item): low = 0 high = len(lst)-1 while low <= high: mid = (low + high)/2 guess = lst[mid] if guess == item: return mid elif guess > item: high =

快速排序——Python

快速排序: 在一组数据中选择一个基准值,让后将数据分为两个部分,一部分大于基准,一部分小于基准,然后按此方法将两个部分分组,直到不能再分为止. 需要明白一个概念递归和分而治之的概念. Python实现: 1 # 快速排序 2 3 import random 4 5 def quick_sort(arr): 6 # 边界条件 7 if len(arr) < 2: 8 return arr 9 key = random.choice(arr) # 选择基准 10 left = [i for i in