partition quicksort 代码完整版

以下是Python实现的快速排序（使用Lomuto分区方案和递归方法）：

def partition(arr, low, high):
    pivot = arr[high]
    i = low - 1
    for j in range(low, high):
        if arr[j] <= pivot:
            i += 1
            arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
    arr[i+1], arr[high] = arr[high], arr[i+1]
    return i+1

def quicksort(arr, low, high):
    if low < high:
        pi = partition(arr, low, high)
        quicksort(arr, low, pi-1)
        quicksort(arr, pi+1, high)

arr = [10, 7, 8, 9, 1, 5]
n = len(arr)
quicksort(arr, 0, n-1)
print("排序后的数组：")
for i in range(n):
    print("%d" % arr[i])

输出结果：

排序后的数组：
1
5
7
8
9
10

相关问题

写一个QuickSort c++代码

好的，这是一个基于C++的快速排序代码示例：

#include <iostream>
using namespace std;

int partition(int arr[], int low, int high) {
    int pivot = arr[high];
    int i = (low - 1);
    for (int j = low; j <= high - 1; j++) {
        if (arr[j] < pivot) {
            i++;
            swap(arr[i], arr[j]);
        }
    }
    swap(arr[i + 1], arr[high]);
    return (i + 1);
}

void quickSort(int arr[], int low, int high) {
    if (low < high) {
        int pi = partition(arr, low, high);
        quickSort(arr, low, pi - 1);
        quickSort(arr, pi + 1, high);
    }
}

int main() {
    int arr[] = {64, 25, 12, 22, 11};
    int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);
    quickSort(arr, 0, n - 1);
    cout << "排序后的数组：\n";
    for (int i=0; i < n; i++)
        cout << arr[i] << " ";
    cout << endl;
    return 0;
}

以上代码演示了使用快速排序对一个整数数组进行排序的过程。在排序过程中，我们首先选择一个元素作为枢轴（通常选择数组最后一个元素），然后将数组分为两部分，左边的部分包含所有小于枢轴的元素，右边的部分包含所有大于枢轴的元素。然后递归地对左右两部分进行快速排序，直到所有元素都被排好序。

partition 代码覆盖率

代码覆盖率是衡量你的测试用例能够覆盖代码的程度。对于 partition 代码，你可以通过编写一组测试用例来检查它的覆盖率。

首先，确保你了解 partition 函数的功能和预期行为。然后，编写测试用例来涵盖不同的情况和边界条件。以下是一些示例测试用例：

1. 空列表：测试传递一个空列表给 partition 函数，以确保它能够正确处理边界情况。
2. 列表中只有一个元素：测试传递只有一个元素的列表给 partition 函数，以检查它是否能够正确处理这种情况。
3. 列表中有重复元素：测试传递包含重复元素的列表给 partition 函数，以确保它能够正确处理重复值。
4. 列表中无需分割：测试传递一个已经是有序的列表给 partition 函数，以验证它是否能够正确处理这种情况。
5. 列表中需要分割：测试传递一个无序列表给 partition 函数，并确保它能够正确地将列表分成两个部分。

通过编写这些不同情况的测试用例，你可以更全面地评估 partition 函数的代码覆盖率。请记住，代码覆盖率只是一种指标，不能保证你的代码没有错误，但它可以帮助你发现潜在的问题和漏洞。