def qsort(arr, start, end): if start > end: return def partition(arr, start, end): pivot = arr[start] i = start+1 while i <= end: if pivot < arr[i]: arr[i], arr[end] = arr[end], arr[i] end -= 1 else: i += 1 if end > start: arr[start], arr[end]…

快速排序Qsort是所有学习算法和数据结构最基础的一个部分,也是考试题和面试的一个小重点. 快速排序的时间复杂度为O(N*lgN),而且常数因子很小. 对于随机数据,效率特别高: 对于构造的恶意数据,最坏复杂度为O(N2),解决方案为采用随机化的快排. 除了时间效率上的优势,快速排序进行就地排序,即在原数组中进行元素交换,仅需要少量临时变量.这也是Qsort在空间上的优势. 注意:快速排序属于不稳定排序. Qsort本质上是一种分治策略.每次通过数组内的元素交换,使得对于一个选定的元素X摆在合理…

快速排序是对“冒泡排序”的优化算法,都属于交换排序类. 描述:它通过一趟排序将要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外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,整个过程递归进行,以此使得整个数据变成有序序列. 值得注意:目前C++,java,PHP,JS等语言的排序源码中引用排序算法就是快速排序的改进算法实现的. 性能方面:时间性能取决于快速排序递归的深度. \ 时间复杂度 空间复杂度 最坏情况 O(n^2) O(n) 最好情况 O(nlogn) O…

读入n名学生的姓名.学号.成绩,分别输出成绩最高和成绩最低学生的姓名和学号. 输入格式:每个测试输入包含1个测试用例,格式为 第1行:正整数n 第2行:第1个学生的姓名 学号 成绩 第3行:第2个学生的姓名 学号 成绩 ... ... ... 第n+1行:第n个学生的姓名 学号 成绩 其中姓名和学号均为不超过10个字符的字符串,成绩为0到100之间的一个整数,这里保证在一组测试用例中没有两个学生的成绩是相同的. 输出格式:对每个测试用例输出2行,第1行是成绩最高学生的姓名和学号,第2行是成绩最低…

现在网上搜到的快排和我以前打的不太一样,感觉有点复杂,我用的快排是FreePascal里/demo/text/qsort.pp的风格,感觉特别简洁. #include<stdio.h> #define MAXN 10000 int a[MAXN]; int n; void Mysort(int l, int r) { int x,y,mid,t; mid = a[(l+r)/]; x=l; y=r; do { while(a[x]<mid)x++; while(a[y]>mid)y…

在快速排序中引入递归和分治的概念(关于递归和分治的概念会单独写一篇来进行介绍) 问的解决思路: 快速排序的基本思想本身就是分治法,通过分割,将无序序列分成两部分,其中前一部分的元素值都要小于后一部分的元素值.然后每一部分在各自递归进行上述的过程,直到每一部分的长度都为1为止. 具体的过程就是当前无序区list[1.n]中任意去一个元素x(一般都是取第一个元素)作为比较的“基准”,用这个基准数将当前无序区划分为左右两个较小的无序区 list[1,i- 1]和list[i + 1,n],且左边的无序…

在做USACO1.4 等差数列的时候,我发现如果用结构体+sort就会超时,用二维数组+qsort就能AC,所以为了不忘记Quick Sort,我还是把代码贴出来以备以后要看吧. void qsort(int l,int r) { int i=l,j=r,t,mid=b[(l+r)/2]; do { while(b[i]<mid)i++; while(b[j]>mid)j--; if(i<=j) { t=b[i];b[i]=b[j];b[j]=t; i++;j--; } } while(…

基本的快排算法,二分法 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 l1=[1,4,2,6,3] def path_sort(l,start_index,end_index): flag = l[end_index] i = start_index - 1 for j in range(start_index,end_index): if l[j] > flag: pass else: i += 1 tmp = l[i] l[i] = l[j] l[j] =…

# _*_ coding=utf-8 _*_ """ 快速排序: 通过一趟排序将要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 另外一部分的所有数据都要小,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. 时间复杂度: 快速排序的最坏运行情况是 O(n²),比如说顺序数列的快排.但它的平摊期望时间是 O(nlogn), 且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小,比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排…

快排,取一个key值,一般取第一个即可,将小于key的放到左边,大于key的放到右边,递归实现 import random def quicksort(data, low = 0, high = None): if high == None: high = len(data) - 1 if low < high: s, i, j = data[low], low, high while i < j: while i < j and data[j] >= s: j = j - 1 i…