(1)写出快速排序法的算法伪码,并分析其算法复杂度
时间: 2024-05-22 17:16:05 浏览: 12
快速排序法的算法伪码如下:
1. 定义函数quick_sort(array, left, right)
2. 若left >= right,返回
3. 取数组array中left和right之间的任意一个数作为pivot
4. 定义变量i = left,j = right
5. 当i < j时,执行以下步骤:
1. 若array[i] >= pivot且array[j] <= pivot,则交换array[i]和array[j]
2. 若array[i] < pivot,则i++
3. 若array[j] > pivot,则j--
6. 递归调用quick_sort(array, left, i-1)和quick_sort(array, i+1, right)
快速排序法的最坏时间复杂度为O(n^2),即当待排序序列已经有序或基本有序时,每次划分只删去一个元素,需要划分n次才能结束递归。最好情况下的时间复杂度为O(nlogn),即当待排序序列被均匀地分成两部分时,每次递归的规模就会减半。平均情况下的时间复杂度为O(nlogn)。快速排序法是一种原地排序算法,空间复杂度为O(1)。
相关问题
分治算法实现快速排序的伪码
以下是分治算法实现快速排序的伪码:
```
快速排序(A, p, r)
1. if p < r
2. q = partition(A, p, r)
3. 快速排序(A, p, q-1)
4. 快速排序(A, q+1, r)
partition(A, p, r)
1. x = A[r]
2. i = p - 1
3. j = p to r-1
4. if A[j] <= x
5. i = i + 1
6. exchange A[i] with A[j]
7. exchange A[i+1] with A[r]
8. return i + 1
```
用python写出粒子群算法伪码
以下是使用Python编写粒子群算法的伪码:
```
function PSO():
Initialize particles with random positions and velocities
Initialize global best position and fitness
while stopping criterion is not met:
for each particle:
Update particle's velocity using equation (1)
Update particle's position using equation (2)
Update particle's fitness
if particle's fitness is better than global best fitness:
Update global best position and fitness
return global best position and fitness
equation (1): new_velocity = w * old_velocity + c1 * rand() * (particle_best_position - current_position) + c2 * rand() * (global_best_position - current_position)
equation (2): new_position = current_position + new_velocity
```
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