数据结构与算法-快速排序

简介: 数据结构与算法-快速排序

快速排序特点 :

思路:

   1.取第一个元素p,使元素p归位;

   2.列表被p分成两部分,左边都比p小,右边都比p大;

   3.递归完成排序.

快速排序的效率:O(nlogn)

代码实现:

def partition(li,left,right):
    tmp=li[left]
    while left<right:
        while left<right and li[right]>=tmp: #从右边找比tmp小的数
            right-=1  # 往左走一步
        li[left]=li[right]  # 把右边的值写到左边空位上 此时开始找右边要填的值
        while left<right and li[left]<=tmp:
            left+=1  # 往右走一步
        li[right]=li[left]  # 把左边的值写到右边空位上
    li[left]=tmp   # 把tmp归位
    return right
def quick_sort(data,left,right):
    if left<right: # 最少有两个元素
        mid = partition(data,left,right)
        quick_sort(data,left,mid-1)
        quick_sort(data,mid+1,right)
    return data
 
li=[1,5,6,7,8,9,4,2,3]
print(quick_sort(li,0,len(li)-1))

总结:

       该算法通过选择一个基准元素,并根据它将列表分成两个子列表来对列表进行排序,子列表根据它们是否小于或大于基准元素进行划分。然后递归地对子列表进行排序。partition 函数用于根据基准元素对列表进行分区,quick_sort 函数递归地对子列表进行排序。最后,返回排序后的列表。

目录
相关文章
|
2月前
|
搜索推荐 C语言
【排序算法】快速排序升级版--三路快排详解 + 实现(c语言)
本文介绍了快速排序的升级版——三路快排。传统快速排序在处理大量相同元素时效率较低,而三路快排通过将数组分为三部分(小于、等于、大于基准值)来优化这一问题。文章详细讲解了三路快排的实现步骤,并提供了完整的代码示例。
65 4
|
2月前
|
存储 搜索推荐 Python
用 Python 实现快速排序算法。
快速排序的平均时间复杂度为$O(nlogn)$,空间复杂度为$O(logn)$。它在大多数情况下表现良好,但在某些特殊情况下可能会退化为最坏情况,时间复杂度为$O(n^2)$。你可以根据实际需求对代码进行调整和修改,或者尝试使用其他优化策略来提高快速排序的性能
133 61
|
2天前
|
搜索推荐 C++
【C++数据结构——内排序】快速排序(头歌实践教学平台习题)【合集】
快速排序是一种高效的排序算法,基于分治策略。它的主要思想是通过选择一个基准元素(pivot),将数组划分成两部分。一部分的元素都小于等于基准元素,另一部分的元素都大于等于基准元素。然后对这两部分分别进行排序,最终使整个数组有序。(第一行是元素个数,第二行是待排序的原始关键字数据。本关任务:实现快速排序算法。开始你的任务吧,祝你成功!
22 7
|
3月前
|
算法 搜索推荐 Shell
数据结构与算法学习十二:希尔排序、快速排序(递归、好理解)、归并排序(递归、难理解)
这篇文章介绍了希尔排序、快速排序和归并排序三种排序算法的基本概念、实现思路、代码实现及其测试结果。
61 1
|
3月前
【初阶数据结构】打破递归束缚:掌握非递归版快速排序与归并排序
【初阶数据结构】打破递归束缚:掌握非递归版快速排序与归并排序
|
3月前
|
算法
蓝桥杯宝藏排序 | 数据结构 | 快速排序 归并排序
蓝桥杯宝藏排序 | 数据结构 | 快速排序 归并排序
|
3月前
|
搜索推荐 Java Go
深入了解快速排序算法
深入了解快速排序算法
78 2
|
3月前
|
存储 搜索推荐 算法
【排序算法(二)】——冒泡排序、快速排序和归并排序—>深层解析
【排序算法(二)】——冒泡排序、快速排序和归并排序—>深层解析
|
3月前
|
算法 Python
Python算法编程:冒泡排序、选择排序、快速排序
Python算法编程:冒泡排序、选择排序、快速排序
40 0
|
3月前
|
搜索推荐 C语言 C++
【C语言】指针篇-精通库中的快速排序算法:巧妙掌握技巧(4/5)
【C语言】指针篇-精通库中的快速排序算法:巧妙掌握技巧(4/5)