xwenw.com/tag/%e5%bf%ab%e9%80%9f%e6%8e%92%e5%ba%8f" target="_blank">快速排序是一种高效的排序算法,它的基本思想是通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
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快速排序的步骤如下:
1、选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素。
2、通过一趟排序将待排序的数据分割成两个区域,使得一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小。
3、然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
下面是一个简单的Python实现:
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) arr = [3,6,8,10,1,2,1] print(quick_sort(arr))
在这个实现中,我们首先检查数组的长度,如果长度小于等于1,那么直接返回数组,接着,我们选择一个基准元素,这里我们选择数组的中间元素,我们将数组分为三部分:小于基准元素的部分、等于基准元素的部分和大于基准元素的部分,我们对左右两部分分别进行快速排序,并将结果拼接在一起。
需要注意的是,这个实现并不是最优的快速排序实现,在实际应用中,我们通常会使用更高效的分区策略,三数取中法”或“Lomuto划分法”,为了避免递归调用导致的栈溢出问题,我们还可以使用迭代的方式进行快速排序。
下面是一个使用迭代方式实现的快速排序:
def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr stack = [(0, len(arr) 1)] while stack: low, high = stack.pop() pivot = arr[low + (high low) // 2] i, j = low, high while i <= j: while arr[i] < pivot: i += 1 while arr[j] > pivot: j = 1 if i <= j: arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] i += 1 j = 1 if low < j: stack.append((low, j)) if i < high: stack.append((i, high)) return arr arr = [3,6,8,10,1,2,1] print(quick_sort(arr))
在这个实现中,我们使用一个栈来存储待排序的子数组的边界,每次从栈中弹出一个子数组,对其进行快速排序,并将排序后的子数组的边界压入栈中,这样,我们可以在不使用递归的情况下实现快速排序。
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