分治算法快速排序python

好的，下面是分治算法实现快速排序的Python代码：

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        pivot = arr[0]
        less = [x for x in arr[1:] if x <= pivot]
        greater = [x for x in arr[1:] if x > pivot]
        return quick_sort(less) + [pivot] + quick_sort(greater)

这里的快速排序算法采用了递归的方式进行实现，如果数组长度小于等于1，则直接返回该数组；否则，将数组的第一个元素作为pivot，将小于等于pivot的元素放到一个数组less中，将大于pivot的元素放到一个数组greater中，然后递归地对less和greater进行排序，最后将排序好的less、pivot和greater数组拼接在一起返回即可。

相关问题

分治算法快速排序python交换位置

好的，下面是使用分治算法实现快速排序的Python代码，其中采用了交换位置的方式：

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 quick_sort(arr, low, high):
    if low < high:
        pi = partition(arr, low, high)
        quick_sort(arr, low, pi-1)
        quick_sort(arr, pi+1, high)
        
arr = [10, 7, 8, 9, 1, 5]
n = len(arr)
quick_sort(arr, 0, n-1)
print("排序后的数组：")
for i in range(n):
    print(arr[i], end=" ")

这里的快速排序算法采用了分治的思想，将数组分为两个子数组，然后分别对子数组进行排序，最后将排好序的子数组合并起来。其中，partition函数用于将数组分为两个子数组，以数组中最后一个元素作为pivot，将小于等于pivot的元素放到左边，大于pivot的元素放到右边，最后返回pivot的位置。quick_sort函数用于对整个数组进行排序，首先调用partition函数将数组分为两个子数组，并分别对子数组进行排序，最后将排好序的子数组合并起来。

分治算法 快速排序python代码实现

分治算法是一种解决问题的经典策略，它将复杂的问题分解成规模更小、结构相似的子问题，然后递归地解决这些子问题，最后将结果合并得到原问题的解。快速排序是一种常用的分治算法，其基本思想是选择一个“基准”元素，通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分的所有记录都比另一部分的小，然后再对这两部分分别进行排序。

下面是Python实现快速排序的一个简单版本：

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr  # 基线条件：数组长度为1或0，直接返回
    pivot = arr[len(arr) // 2]  # 选择基准
    less = [x for x in arr if x < pivot]  # 小于基准的元素
    equal = [x for x in arr if x == pivot]  # 等于基准的元素
    greater = [x for x in arr if x > pivot]  # 大于基准的元素
    return quick_sort(less) + equal + quick_sort(greater)  # 递归调用并合并

# 示例
arr = [3,6,8,10,1,2,1]
sorted_arr = quick_sort(arr)
print("Sorted array:", sorted_arr)