一、概述

快速排序(quick sort)是一种分治排序算法。该算法首先 选取 一个划分元素(partition element,有时又称为pivot);接着重排列表将其 划分 为三个部分:left(小于划分元素pivot的部分)、划分元素pivot、right(大于划分元素pivot的部分),此时,划分元素pivot已经在列表的最终位置上;然后分别对left和right两个部分进行 递归排序

其中,划分元素的 选取 直接影响到快速排序算法的效率,通常选择列表的第一个元素或者中间元素或者最后一个元素作为划分元素,当然也有更复杂的选择方式;划分 过程根据划分元素重排列表,是快速排序算法的关键所在,该过程的原理示意图如下:

<-- 选取划分元素 -->

<-- 划分过程 -->

<-- 划分结果 -->

快速排序算法的优点是:原位排序(只使用很小的辅助栈),平均情况下的时间复杂度为 O(n log n)。快速排序算法的缺点是:它是不稳定的排序算法,最坏情况下的时间复杂度为 O(n2)。

二、Python实现

1、标准实现

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- def stdQuicksort(L):
qsort(L, 0, len(L) - 1) def qsort(L, first, last):
if first < last:
split = partition(L, first, last)
qsort(L, first, split - 1)
qsort(L, split + 1, last) def partition(L, first, last):
# 选取列表中的第一个元素作为划分元素
pivot = L[first] leftmark = first + 1
rightmark = last while True:
while L[leftmark] <= pivot: # 如果列表中存在与划分元素pivot相等的元素,让它位于left部分
# 以下检测用于划分元素pivot是列表中的最大元素时,防止leftmark越界
if leftmark == rightmark:
break
leftmark += 1 while L[rightmark] > pivot:
# 这里不需要检测,划分元素pivot是列表中的最小元素时,rightmark会自动停在first处
rightmark -= 1 if leftmark < rightmark:
# 此时,leftmark处的元素大于pivot,而rightmark处的元素小于等于pivot,交换二者
L[leftmark], L[rightmark] = L[rightmark], L[leftmark]
else:
break # 交换first处的划分元素与rightmark处的元素
L[first], L[rightmark] = L[rightmark], L[first] # 返回划分元素pivot的最终位置
return rightmark

2、Pythonic实现

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- def pycQuicksort(L):
if len(L) <= 1: return L
return pycQuicksort([x for x in L if x < L[0]]) + \
[x for x in L if x == L[0]] + \
pycQuicksort([x for x in L if x > L[0]])

对比 标准实现 可以看出,Pythonic实现 更简洁、更直观、更酷。但需要指出的是,Pythonic实现 使用了Python中的 列表解析 (List Comprehension,也叫列表展开、列表推导),每一次 递归排序 都会产生新的列表,因此失去了快速排序算法本来的 原位排序 的优点。

三、算法测试

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*- if __name__ == '__main__':
L = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
M = L[:] print('before stdQuicksort: ' + str(L))
stdQuicksort(L)
print('after stdQuicksort: ' + str(L)) print('before pycQuicksort: ' + str(M))
print('after pycQuicksort: ' + str(pycQuicksort(M)))

运行结果:

$ python testquicksort.py
before stdQuicksort: [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
after stdQuicksort: [17, 20, 26, 31, 44, 54, 55, 77, 93]
before pycQuicksort: [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20]
after pycQuicksort: [17, 20, 26, 31, 44, 54, 55, 77, 93]

用Python实现的数据结构与算法:快速排序的更多相关文章

  1. 用Python实现的数据结构与算法:开篇

    一.概述 用Python实现的数据结构与算法 涵盖了常用的数据结构与算法(全部由Python语言实现),是 Problem Solving with Algorithms and Data Struc ...

  2. Python实现的数据结构与算法之队列详解

    本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之队列.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.概述 队列(Queue)是一种先进先出(FIFO)的线性数据结构,插入操作在队尾(rear)进行,删除操 ...

  3. 用python语言讲解数据结构与算法

    写在前面的话:关于数据结构与算法讲解的书籍很多,但是用python语言去实现的不是很多,最近有幸看到一本这样的书籍,由Brad Miller and David Ranum编写的<Problem ...

  4. python 下的数据结构与算法---8:哈希一下【dict与set的实现】

    少年,不知道你好记不记得第三篇文章讲python内建数据结构的方法及其时间复杂度时里面关于dict与set的时间复杂度[为何访问元素为O(1)]原理我说后面讲吗?其实就是这篇文章讲啦. 目录: 一:H ...

  5. python 下的数据结构与算法---1:让一切从无关开始

    这段时间把<Data Structure and Algorithms with python>以及<Problem Solving with  Algorithms and Dat ...

  6. Python实现的数据结构与算法之快速排序详解

    一.概述 快速排序(quick sort)是一种分治排序算法.该算法首先 选取 一个划分元素(partition element,有时又称为pivot):接着重排列表将其 划分 为三个部分:left( ...

  7. python数据结构与算法——快速排序

    快速排序通过不断将数列分段,使得较小的数在左边的序列,较大的数在右边的序列,不断重复此过程实现排序效果.通过设置两个哨兵不断的找两个序列的较小数,较大数,并把左右的数据互换,实现对数据从粗到细的排序. ...

  8. 用Python实现的数据结构与算法:堆栈

    一.概述 堆栈(Stack)是一种后进先出(LIFO)的线性数据结构,对堆栈的插入和删除操作都只能在栈顶(top)进行. 二.ADT 堆栈ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口: Stack() 创建 ...

  9. Python中的数据结构和算法

    一.算法 1.算法的时间复杂度 大 O 记法,是描述算法复杂度的符号O(1) 常数复杂度,最快速的算法. 取数组第 1000000 个元素 字典和集合的存取都是 O(1) 数组的存取是 O(1) O( ...

随机推荐

  1. OTRS

    更新OTRS root@localhost密码: sudo -u otrs /opt/otrs/bin/otrs.Console.pl Admin::User::SetPassword root@lo ...

  2. python-两个筛子数据可视化(直方图)

    """ 作者:zxj 功能:模拟掷骰子,两个筛子数据可视化 版本:3.0 日期:19/3/24 """ import random impo ...

  3. ossec代理

    代理端 OSSEC有两种代理端:可安装的代理端和哑代理端(免安装).可安装的代理端被安装在主机上,通过OSSEC的加密协议将主机的信息发送到OSSEC服务器.亚代理端则不需在远端主机进行安装.他作为O ...

  4. AutoResetEvent 方法名称设计缺陷

    这个类和方法,让人乍一读是读不明白的.不能通过方法名称明白其含义.所以它的方法名称设计是欠考虑. 应该类似于这样: public static class MyAutoResetEvent { pub ...

  5. Vue 入门之概念

    Vue 简介 Vue 是一个前端的双向绑定类的框架,发音[读音 /vjuː/, 类似于 [view].新的 Vue 版本参考了 React 的部分设计,当然也有自己独特的地方,比如 Vue 的单文件组 ...

  6. iOS 动态库、静态库 . framework 总结(2017.1.25 修改)

    修改于2017.1.25 使用Xcode Version 8.2.1 1.怎么创建.framework? 打开Xcode, 选择File ----> New ---> Project 选择 ...

  7. Oracle 的四种连接-左外连接、右外连接、内连接、全连接

      今天在看一个遗留系统的数据表的时候发现平时查找的视图是FULL OUT JOIN的,导致平时的数据记录要进行一些限制性处理,其实也可以设置视图各表为右外连接并在视图上设置各列的排序和筛选条件就可以 ...

  8. 【区间DP】codevs3657 括号序列题解

    题目描述 Description 我们用以下规则定义一个合法的括号序列: (1)空序列是合法的 (2)假如S是一个合法的序列,则 (S) 和[S]都是合法的 (3)假如A 和 B 都是合法的,那么AB ...

  9. Eclipse+MySQL+Tomcat web开发安装配置

    转载文章: 链接:https://blog.csdn.net/bbyyz01/article/details/78142126 1.Eclipse 这里选择Eclipse集成开发环境. 可以直接在官网 ...

  10. [BUAA_SE_2017]个人阅读作业 + 总结

    个人阅读作业 银弹 银弹是指能让狼人一枪毙命的致命子弹,对于软件工程而言,我觉得是不存在银弹的.每一项软件开发都是极为特殊的,有特定的需求.特定的功能,如果存在银弹能够直击要害解决问题,那么软件的开发 ...