写一个快速排序,加上注释

时间: 2023-08-25 12:08:32 浏览: 56
### 回答1: //快速排序法: /* 1. 从数列中挑出一个元素,称为"基准"(pivot); 2. 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分割之后,该基准是它的最后位置。 3. 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 */快速排序是一种分而治之的排序算法,它将一个数组分成两个部分,其中一部分的所有元素均小于另一部分,然后对这两部分分别进行排序,最后将这两部分合并起来,即排序完成。 ### 回答2: 快速排序是一种常用的排序算法,基本思想是通过一趟排序将待排序序列分割成两个子序列,其中一个子序列的所有元素都比另一个子序列的所有元素小。然后分别对两个子序列进行快速排序,直到整个序列有序。 在实现快速排序算法时,通常选择序列的第一个元素作为基准值,将小于等于基准值的元素放在左边,大于基准值的元素放在右边,然后递归地对左右两个子序列进行快速排序。 下面是一个用Python实现的快速排序算法的代码示例: ```python def quick_sort(arr, left, right): if left >= right: return # 选择基准值 pivot = arr[left] low = left high = right while low < high: # 从右往左找到第一个小于基准值的元素 while low < high and arr[high] >= pivot: high -= 1 # 将该元素放到左边 arr[low] = arr[high] # 从左往右找到第一个大于基准值的元素 while low < high and arr[low] <= pivot: low += 1 # 将该元素放到右边 arr[high] = arr[low] # 将基准值放到正确的位置上 arr[low] = pivot # 递归地对左右子序列进行快速排序 quick_sort(arr, left, low - 1) quick_sort(arr, low + 1, right) # 测试 arr = [9, 5, 2, 7, 1, 8, 3, 6, 4] quick_sort(arr, 0, len(arr) - 1) print(arr) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] ``` 在代码中,`quick_sort`函数接受一个待排序序列`arr`,以及序列的左右边界`left`和`right`。通过选择基准值,将小于等于基准值的元素放在左边,大于基准值的元素放在右边。然后递归地对左右子序列进行快速排序。当左边界大于等于右边界时,递归结束。 这个快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn),具有较好的性能。 ### 回答3: 快速排序是一种常用的排序算法,它通过选择一个基准元素将原始数组划分为两个子数组,其中一个子数组中的所有元素都小于基准元素,另一个子数组中的所有元素都大于等于基准元素。然后对这两个子数组递归地进行快速排序,直到子数组的长度为1或0。 下面是一个用Python实现的快速排序算法,附带详细注释: def quick_sort(arr): """快速排序算法""" # 基线条件:若数组长度为0或1,则无需排序,直接返回 if len(arr) <= 1: return arr # 选择并移除基准元素,我们选择数组的第一个元素作为基准元素 pivot = arr[0] arr = arr[1:] # 将数组分成小于基准元素和大于等于基准元素的两个子数组 less = [x for x in arr if x < pivot] greater_equal = [x for x in arr if x >= pivot] # 递归地对两个子数组进行快速排序 return quick_sort(less) + [pivot] + quick_sort(greater_equal) arr = [5, 3, 8, 1, 2] sorted_arr = quick_sort(arr) print(sorted_arr) 输出结果为[1, 2, 3, 5, 8]。 快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn),其中n为数组的长度。这是一种高效的排序算法,在实际应用中经常被使用。

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好的,以下是使用Java递归写的快速排序代码,每一行都有注释说明: java public class QuickSort { // 快速排序函数,输入待排序数组和数组长度 public void quickSort(int[] arr, int start, int end) { if (start < end) { // 如果数组长度大于1 int pivotIndex = partition(arr, start, end); // 将数组划分为两部分,并返回中间值的下标 quickSort(arr, start, pivotIndex - 1); // 递归地对左半部分进行快速排序 quickSort(arr, pivotIndex + 1, end); // 递归地对右半部分进行快速排序 } } // 划分函数,输入待划分数组和数组起始下标、结束下标 public int partition(int[] arr, int start, int end) { int pivot = arr[end]; // 将最后一个元素作为中间值 int i = start - 1; // 定义 i 为数组左端的下标 for (int j = start; j < end; j++) { // 遍历数组 if (arr[j] < pivot) { // 如果当前元素小于中间值 i++; // 将 i 后移一位 int temp = arr[i]; // 将 i 和 j 位置的元素交换 arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } } int temp = arr[i + 1]; // 将 i+1 和 end 位置的元素交换 arr[i + 1] = arr[end]; arr[end] = temp; return i + 1; // 返回中间值的下标 } // 测试用例 public static void main(String[] args) { int[] arr = {5, 2, 8, 3, 9, 4, 1, 7, 6}; QuickSort qs = new QuickSort(); qs.quickSort(arr, 0, arr.length - 1); for (int i = 0; i < arr.length; i++) { System.out.print(arr[i] + " "); } } } 注释中解释了每一行代码的功能,包括: 1. 定义类名和类中的快速排序函数 2. 检查输入数组长度,若大于1则开始快速排序 3. 划分函数,将数组划分为左右两部分,并返回中间值的下标 4. 定义中间值和左端下标,并遍历数组 5. 若当前元素小于中间值,则将该元素与左端元素交换 6. 将左端下标后移一位,并将左端元素与当前元素交换 7. 将 i+1 和 end 位置的元素交换,并返回中间值的下标 8. 定义测试用例,测试快速排序函数 9. 输出排序后的数组
以下是使用C#编写的希尔排序代码,并附有中文注释: csharp using System; class ShellSort { static void Main(string[] args) { int[] arr = { 8, 3, 6, 4, 2, 9, 1, 5, 7 }; Console.WriteLine("排序前:"); foreach (int i in arr) { Console.Write(i + " "); } // 计算增量(步长)序列 int gap = arr.Length / 2; while (gap > 0) { // 对每个增量进行插入排序 for (int i = gap; i < arr.Length; i++) { int j = i; int temp = arr[j]; while (j >= gap && arr[j - gap] > temp) { arr[j] = arr[j - gap]; j -= gap; } arr[j] = temp; } gap /= 2; } Console.WriteLine("\n排序后:"); foreach (int i in arr) { Console.Write(i + " "); } } } 注释说明: - int[] arr = { 8, 3, 6, 4, 2, 9, 1, 5, 7 };:定义待排序的数组。 - int gap = arr.Length / 2;:计算初始的增量(步长),使用希尔排序的经验值,即数组长度的一半。 - while (gap > 0) {...}:循环计算不同增量(步长)下的排序结果,直到增量(步长)为1。 - for (int i = gap; i < arr.Length; i++) {...}:对每个增量进行插入排序,从第gap个元素开始,以gap为间隔进行插入排序。 - int j = i; int temp = arr[j];:定义插入排序中的游标j和暂存当前元素的temp。 - while (j >= gap && arr[j - gap] > temp) {...}:插入排序过程中,将当前元素与已排好序的元素依次比较,找到正确的插入位置。 - arr[j] = temp;:将暂存的元素插入到正确的位置。 - foreach (int i in arr) { Console.Write(i + " "); }:输出排序后的结果。
### 回答1: 好的,下面是用Python实现的快速排序,以及李白风格的注释。 python def quick_sort(arr, low, high): """ 朝闻数学学子说,大家用快排来排。 """ if low < high: # 唯美的语句,挑选基准点 pivot = partition(arr, low, high) # 排序左边的子数组 quick_sort(arr, low, pivot - 1) # 排序右边的子数组 quick_sort(arr, pivot + 1, high) def partition(arr, low, high): """ 无数白马过隙,排列子数组为荣。 """ # 选取最右侧的元素作为基准点 pivot = arr[high] # 初始化左指针 i = low - 1 # 遍历数组,将小于基准点的元素放到左边,大于基准点的元素放到右边 for j in range(low, high): if arr[j] < pivot: i += 1 arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] # 将基准点移动到中间位置 arr[i+1], arr[high] = arr[high], arr[i+1] return i+1 希望这个快速排序和注释能够让您满意! ### 回答2: 李白曰: 噫!朝辞白帝彩云间,暮从黄鹤楼青天尽。今天我要给你写一个用Python实现的快速排序算法,来看看我这位诗仙的代码风格如何。 首先,让我们来了解一下快速排序的步骤: 1. 选择一个基准元素,在数组中找到合适的位置将数组分成两部分,使得左边的元素都小于基准,右边的元素都大于基准。 2. 递归地对两个子数组进行快速排序。 少年,现在让我用我的代码之术来实现这个算法吧。 python def quick_sort(arr): # 我乘黄金白帝的神力,将乱序的数组变成有序的 if len(arr) <= 1: return arr else: # 选择最后一个元素作为基准,我将它纳入我的麾下 pivot = arr[-1] # 亲手创建左右两个子数组 left = [] right = [] for i in range(len(arr) - 1): # 如接风神七百载,将小于基准的元素收纳进左侧 if arr[i] < pivot: left.append(arr[i]) # 如天女散花流年久,将大于基准的元素纳入右侧 else: right.append(arr[i]) # 兵分三路,对左、右子数组分别进行快速排序 return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right) 这样,只需要调用这个函数,传入待排序数组,就能够得到排序后的结果。看,我这代码如何,宛若我诗词中的洪流飞瀑般优美。 然而,快速排序算法并非完美,最坏情况下时间复杂度可达O(n^2),当基准的选择不当时容易退化为慢速排序。年轻人,如果是对小规模数据排序,推荐使用归并排序。 愿君学好此排序法,如我诗词脱胎出,端然峨眉立无敌。 ### 回答3: “翩翩软件,如白鸿矣。凡排列乱序之数列,余愿快速整齐之。” # 函数名:快速排序 # 参数:lst,待排序的列表 # 返回值:排好序的列表 def kuai_su_pai_xu(lst): # 若为空或只有一个元素,则无需排序,直接返回 if len(lst) <= 1: return lst # 选择基准值,为待排序列表的第一个元素 pivot = lst[0] # 构建左右子列表 left_lst = [x for x in lst[1:] if x <= pivot] right_lst = [x for x in lst[1:] if x > pivot] # 递归调用快速排序函数,对左右子列表进行排序 return kuai_su_pai_xu(left_lst) + [pivot] + kuai_su_pai_xu(right_lst) # 测试 num_list = [5, 9, 3, 1, 7, 2] sorted_list = kuai_su_pai_xu(num_list) print("快速排序后的列表:", sorted_list)

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