sort(A.begin(), A.end()); // 快速排序
时间: 2024-05-06 18:17:43 浏览: 13
快速排序是一种常用的排序算法,其时间复杂度为 O(nlogn)。它的基本思想是通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小,然后再按此方法对这两部分记录分别进行快速排序,以达到整个序列有序的目的。
在 C++ 中,可以使用 `sort()` 函数实现快速排序。该函数的用法为:
```cpp
#include <algorithm>
// ...
sort(A.begin(), A.end());
```
其中,`A` 是待排序的数组,`begin()` 和 `end()` 分别是数组的起始位置和终止位置。注意,这里要包含头文件 `<algorithm>`。
相关问题
快速排序BEGING>END
快速排序是一种常用的排序算法,其基本思想是通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小,然后再分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序的目的。快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。
在快速排序中,我们需要选取一个基准元素,将待排序序列分为两个子序列,一个子序列中的元素都比基准元素小,另一个子序列中的元素都比基准元素大。然后对这两个子序列分别进行递归排序。
具体实现过程如下:
1. 选取一个基准元素pivot,一般选择第一个或最后一个元素。
2. 将序列中所有小于等于pivot的元素放在左边,所有大于pivot的元素放在右边。
3. 对左右两个子序列分别进行递归排序。
下面是快速排序的Python实现代码:
```
def quick_sort(arr, begin, end):
if begin >= end:
return
pivot_index = partition(arr, begin, end)
quick_sort(arr, begin, pivot_index - 1)
quick_sort(arr, pivot_index + 1, end)
def partition(arr, begin, end):
pivot = arr[begin]
left = begin + 1
right = end
while True:
while left <= right and arr[left] <= pivot:
left += 1
while left <= right and arr[right] >= pivot:
right -= 1
if left > right:
break
arr[left], arr[right] = arr[right], arr[left]
arr[begin], arr[right] = arr[right], arr[begin]
return right
```
sort(time.begin(),time.end(),greater<int>());的时间复杂度及其原因
`sort(time.begin(),time.end(),greater<int>())` 使用 C++ STL 的 `sort` 函数对 `time` 向量进行排序,排序的规则是按照从大到小的顺序。`sort` 函数的时间复杂度是 $O(n\log n)$,其中 $n$ 是待排序元素的数量。
`sort` 函数采用的是快速排序(Quick Sort)或归并排序(Merge Sort)等高效的排序算法,其时间复杂度为 $O(n\log n)$。具体实现方式取决于具体的 STL 实现版本和排序元素的类型。在这个例子中,由于排序的元素是整数类型,因此 `sort` 函数采用了快速排序算法,其时间复杂度为 $O(n\log n)$。
需要注意的是,当容器中的元素数量较小时,使用插入排序的时间复杂度可能更优,因为插入排序的时间复杂度为 $O(n^2)$,但是由于常数因子较小,对于小规模数据的排序,插入排序的实际效率可能更高。因此,STL 的 `sort` 函数通常会在排序元素数量较小时采用插入排序,而在数量较大时采用快速排序或归并排序等高效的排序算法。
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