1. 快速排序python
时间: 2023-11-16 22:58:55 浏览: 39
快速排序是一种常用的排序算法,它的思路是在数组中随机选择一个元素,以其为基准数,将比它小的值放到它的左边,比它大的值放到它的右边。快速排序的步骤如下:
(1)选取基准数,一般选择第一个数或者随机选择一个数。
(2)定义两个指针,左指针指向数组的第一个元素,右指针指向数组的最后一个元素。
(3)右指针向左移动,当遇到小于等于基准数的元素,则停止。
(4)左指针向右移动,当遇到大于等于基准数的元素,则停止。
(5)交换左右指针所指向的元素。
(6)重复步骤3-5,直到左指针大于等于右指针。
(7)将基准数与左指针所指向的元素交换。
(8)递归地对左右两个子序列进行快速排序。
以下是Python实现快速排序的代码:
```
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[0]
left = [x for x in arr[1:] if x <= pivot]
right = [x for x in arr[1:] if x > pivot]
return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)
```
相关问题
785. 快速排序python实现
当然,我可以帮你实现快速排序的Python代码。下面是一个简单的示例:
```python
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
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 quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
# 测试代码
arr = [3, 1, 7, 6, 5, 2, 4]
sorted_arr = quick_sort(arr)
print(sorted_arr)
```
这段代码使用了递归的方式实现快速排序。首先,我们选择一个元素作为基准值(pivot),然后将数组分成小于、等于和大于基准值的三部分。接着,递归地对左右两部分进行排序,并将结果合并起来。
以上代码的输出结果应为 `[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]`。希望对你有帮助!如果有任何问题,请随时提问。
快速排序Python
快速排序是一种基于分治思想的排序算法,它通过选择一个基准元素,将数组分为两部分,并使得左边的元素都小于等于基准元素,右边的元素都大于等于基准元素。然后递归地对左右两部分进行排序,最终得到一个有序数组。
以下是Python实现快速排序的代码:
```python
def quick_sort(array, start, end):
if start >= end:
return
mid_data, left, right = array[start], start, end
while left < right:
while array[right >= mid_data and left < right:
right -= 1
array[left = array[right]
while array[left < mid_data and left < right:
left += 1
array[right = array[left]
array[left = mid_data
quick_sort(array, start, left-1)
quick_sort(array, left+1, end)
if __name__ == '__main__':
array = [10, 17, 50, 7, 30, 24, 27, 45, 15, 5, 36, 21]
quick_sort(array, 0, len(array)-1)
print(array)
```
快速排序的实现步骤如下:
1. 在数列中选择一个元素作为基准(pivot)。
2. 将数列中所有元素与基准进行比较,把比基准小的元素放在基准的左边,比基准大的元素放在基准的右边。
3. 以基准值左右两边的子列作为新数列,不断重复步骤1和步骤2,直到所有子集只剩下一个元素为止。
快速排序的优点是在处理大数据集时效果比较好,因为它采用了分治思想,可以充分利用计算资源。然而,快速排序在小数据集上的性能较差,因为交换元素的开销较大。另外,当选择的基准元素不合适或者数据已经有序时,快速排序的性能可能会变差。
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