1、创建链表:

from random import randint

class DLinkedNode(object):

    def __init__(self, data=None, pre=None, post=None):
self.data = data
self.pre = pre
self.post = post class DLinkedList(object): def __init__(self):
self.head = DLinkedNode()
self.tail = DLinkedNode()
self.head.post = self.tail
self.tail.pre = self.head def build(self, n):
pre = self.head
for _ in range(n):
data = randint(1, 100)
node = DLinkedNode(data, post=self.tail)
self.tail.pre = node
pre.post = node
node.pre = pre
pre = node return self.head, self.tail

2、快速排序:

class Solution(object):

    def quick_sort(self, low, high):
if not lowor not low.post:
return if low != high:
p, q = low, high
key = p.data
while p != q:
while p != q and q.data >= key:
q = q.pre
p.data = q.data
while p != q and p.data <= key:
p = p.post
q.data = p.data
p.data = key if low != p:
self.quick_sort(low, p.pre)
if p != high:
self.quick_sort(p.post, high)

3、测试:

h, t = DLinkedList().build(10)
curr = h
while curr.post:
print curr.post.data,
curr = curr.post
print()
while curr.pre:
print curr.pre.data,
curr = curr.pre
print() Solution().quick_sort(h.post, h.post, t.pre)
curr = h while curr.post:
print curr.post.data,
curr = curr.post

list快速排序:

import random

class Solution(object):

    def quick_sort(self, a, left, right):

        if left >= right: return

        pivot = self.partition(a, left, right)

        self.quick_sort(a, left, pivot-1)
self.quick_sort(a, pivot+1, right) def partition(self, a, left, right):
index = left + 1
key = a[left]
for i in range(left+1, right+1):
if a[i] <= key:
a[i], a[index] = a[index], a[i]
index += 1
a[left], a[index-1] = a[index-1], key return index-1 if __name__ == '__main__':
a = [random.randint(0, 100) for _ in range(10)]
print(a)
Solution().quick_sort(a, 0, len(a)-1)
print(a)

Python 双向链表 快速排序的更多相关文章

  1. Python与快速排序

    这个算法系列主要是自己学习算法过程中动手实践一下,写这个文章作为笔记和分享个人心得,如有错误请各位提出. 注:转载请说明出处 问题提出: 将以下数据升序排列:5, 2, 8, 6, 4, 9, 7, ...

  2. python双向链表的实现

    python双向链表和单链表类似,只不过是增加了一个指向前面一个元素的指针,下面的代码实例了python双向链表的方法 示意图: python双向链表实现代码: # -*- coding: utf-8 ...

  3. python实现快速排序

    最近在公司的工作内容发生变化,短期内工作量变少了,这也让我有时间整理一些日常学习和工作中的收获或思路.所以申请了博客,并打算持续更新. 快速排序采用了分治的思想,基本思想是选取数组中一个数为基准数(一 ...

  4. python 实现快速排序

    一.快排思想 快速排序可以理解为是对冒泡排序的一种改进,把一组数,按照初始选定的标杆(参照数), 分别从两端开始排序,左端'i'只要小于标杆(参照数)的数,右端'j'只要大于标杆(参照数)的数, i- ...

  5. Python实现快速排序--数据结构

    快速排序(Quick Sort) 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法.在平均状况下,排序n个元素要O(nlogn)次比较.在最坏状况下则需要O(n^2)次比较,但这种状况并不常见.事实上,快速 ...

  6. python实现快速排序算法

    快速排序算法又称划分交换排序(partition-exchange sort),一种排序算法,最早由东尼·霍尔提出.在平均状况下, 排序n个项目要O(nlogn)次比较.在最坏状况下则需要O(n*2) ...

  7. $用python实现快速排序算法

    本文主要介绍用python实现基本的快速排序算法,体会一下python的快排代码可以写得多么简洁. 1. 三言两语概括算法核心思想 先从待排序的数组中找出一个数作为基准数(取第一个数即可),然后将原来 ...

  8. 【python】快速排序

    快速排序思想和C++的差不多,主要是通过写排序对python的语法更加了解. # 快速排序 def qsort(arr, left, right): if left >= right: retu ...

  9. Python 双向链表

    操作 is_empty() 链表是否为空 length() 链表长度 travel() 遍历链表 add(item) 链表头部添加 append(item) 链表尾部添加 insert(pos, it ...

随机推荐

  1. 取代Promise的Generator生成器函数

    接触过Ajax请求的会遇到过异步调用的问题,为了保证调用顺序的正确性,一般我们会在回调函数中调用,也有用到一些新的解决方案如Promise相关的技术. 在异步编程中,还有一种常用的解决方案,它就是Ge ...

  2. Telnet窗口尺寸选项

    转:http://www.cnpaf.net/Class/Telnet/200408/6.html 1.命令名称和选项代码 名称=NAWS(NegotiateAboutWindowSize)协商窗口的 ...

  3. [转] c++ try catch 问题

    windhaunting,原文地址 以前都是用try{} catch(…){}来捕获C++中一些意想不到的异常, 今天看了Winhack的帖子才知道,这种方法在VC中其实是靠不住的.例如下面的代码: ...

  4. Linux的PCI驱动分析

    1. 关键数据结构 PCI设备上有三种地址空间:PCI的I/O空间.PCI的存储空间和PCI的配置空间.CPU可以访问PCI设备上的所有地址空间,其中I/O空间和存储空间提供给设备驱动程序使用,而配置 ...

  5. e.which

    e.which is not an event, which is a property of the event object, which most people label as e in th ...

  6. 【LeetCode】Find Minimum in Rotated Sorted Array 解题报告

    今天看到LeetCode OJ题目下方多了"Show Tags"功能.我觉着挺好,方便刚開始学习的人分类练习.同一时候也是解题时的思路提示. [题目] Suppose a sort ...

  7. hibernate学习系列-----(7)hibernate对集合属性的操作之List集合篇

    今天要写的内容其实不多,本打算将hibernate对集合的操作的内容直接归结为一篇的,但想一想,还是分开写的比较好,毕竟前面的已经发布出去来了,废话不多说,开始吧! 依旧新建一个StudentList ...

  8. Linux——CentOS 6.3下PostgreSQL 的安装与配置

    一.简介 PostgreSQL 是一种非常复杂的对象-关系型数据库管理系统(ORDBMS),也是目前功能最强大,特性最丰富和最复杂的自由软件数据库系统.有些特性甚至连商业数据库 都不具备.这个起源于伯 ...

  9. Linux 平台如何查看某个进程的线程数?

    Linux 平台如何查看某个进程的线程数?   三种方法:1. 使用top命令,具体用法是 top -H 加上这个选项,top的每一行就不是显示一个进程,而是一个线程. 2. 使用ps命令,具体用法是 ...

  10. [1-5] 把时间当做朋友(李笑来)Chapter 5 【小心所谓成功学】 摘录

    有一个事实非常简单,却令人难以接受.这世界上所有的资源并非平均分布在每一个人的身上,能够比较接近地表示这种分布情况的数学曲线叫做“正态分布曲线”(Normal Distribution Curve) ...