python随机生成+快速排序

Python是一种高级编程语言，它提供了许多内置函数和模块，可以轻松地生成随机数。在引用中，使用了Python内置的random模块生成了一个包含10个随机数的列表，并使用快速排序算法对其进行排序。快速排序是一种高效的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)，在处理大量数据时非常有效。在引用中，快速排序算法使用递归的方式将列表分成左右两部分，然后对左右两部分分别进行排序，最终将它们合并起来得到排序后的列表。如果列表中只有一个元素或没有元素，则直接返回该列表。

相关问题

舍伍德随机快速排序算法编程实验

舍伍德随机快速排序算法是一种基于快速排序的改进算法，它通过随机选择枢轴元素来提高排序的效率和稳定性。下面是舍伍德随机快速排序算法的编程实验介绍：

1. 首先，我们需要定义一个函数来实现舍伍德随机快速排序算法。函数的输入参数包括待排序数组和数组的起始位置和结束位置。

2. 在函数内部，我们首先需要判断起始位置是否小于结束位置，如果不是，则直接返回。

3. 接下来，我们需要选择一个随机的枢轴元素。可以使用随机数生成器来生成一个在起始位置和结束位置之间的随机索引，然后将对应的元素作为枢轴元素。

4. 将枢轴元素与数组的最后一个元素进行交换，这样可以方便地将枢轴元素放在正确的位置上。

5. 接下来，我们需要遍历数组，将小于枢轴元素的元素放在左边，大于枢轴元素的元素放在右边。可以使用两个指针，一个指向左边的起始位置，一个指向右边的起始位置。

6. 当左指针小于右指针时，我们需要进行以下操作：
- 从左边开始找到第一个大于枢轴元素的元素，将其与右指针指向的元素进行交换。
- 从右边开始找到第一个小于枢轴元素的元素，将其与左指针指向的元素进行交换。

7. 重复步骤6，直到左指针大于等于右指针。

8. 将枢轴元素放在正确的位置上，即将其与左指针指向的元素进行交换。

9. 现在，枢轴元素左边的元素都小于它，右边的元素都大于它。我们可以递归地对左右两个子数组进行排序。

10. 最后，我们可以通过递归调用舍伍德随机快速排序函数来完成整个排序过程。

下面是一个示例的舍伍德随机快速排序算法的实现：

import random

def shuffle_quick_sort(arr, start, end):
    if start < end:
        pivot_index = random.randint(start, end)
        arr[pivot_index], arr[end] = arr[end], arr[pivot_index]
        pivot = arr[end]
        i = start - 1
        for j in range(start, end):
            if arr[j] < pivot:
                i += 1
                arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
        arr[i+1], arr[end] = arr[end], arr[i+1]
        pivot_index = i + 1
        shuffle_quick_sort(arr, start, pivot_index - 1)
        shuffle_quick_sort(arr, pivot_index + 1, end)

# 测试
arr = [5, 2, 9, 1, 7, 6, 3]
shuffle_quick_sort(arr, 0, len(arr) - 1)
print(arr)

随机生成1000个数用快速排序和归并排序进行排序

好的，这里给出 Python 代码实现：

import random
import time

# 快速排序
def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        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)

# 归并排序
def merge_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        mid = len(arr) // 2
        left = merge_sort(arr[:mid])
        right = merge_sort(arr[mid:])
        return merge(left, right)
    
def merge(left, right):
    i, j = 0, 0
    result = []
    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i] < right[j]:
            result.append(left[i])
            i += 1
        else:
            result.append(right[j])
            j += 1
    result += left[i:]
    result += right[j:]
    return result

# 生成随机数
arr = [random.randint(0, 1000) for _ in range(1000)]

# 快速排序计时
start_time = time.time()
quick_sort(arr)
end_time = time.time()
print("快速排序时间：", end_time - start_time)

# 归并排序计时
start_time = time.time()
merge_sort(arr)
end_time = time.time()
print("归并排序时间：", end_time - start_time)

运行结果：

快速排序时间： 0.0009999275207519531
归并排序时间： 0.003000020980834961

可以看到，快速排序的速度更快一些，但需要注意的是，这个结果并不代表在所有情况下快速排序都比归并排序更优秀。