1. 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),然后将原来的数组划分成两部分:小于基准数的左子数组和大于等于基准数的右子数组.然后对这两个子数组再递归重复上述过程,直到两个子数组的所有数都分别有序.最后返回“左子数组” + “基准数” + “右子数组”,即是最终排序好的数组. def quicksort(nums): if len(nums)<=1: return nums # 左子数组 left = [] # 右子数组 right = [] # 基准数 base = nums[

快排的python实现 #python 2.7 def quick_sort(L): if len(L) <= 1: return L else: return quick_sort([lt for lt in L[1:] if lt<L[0]])+[L[0]]+\ quick_sort([ge for ge in L[1:] if ge>=L[0]])

如题 手写一份快排算法. 注意, 两边双向找值的时候, 先从最右边起找严格小于基准值的值,再从最左边查找严格大于基准base的值; 并且先右后左的顺序不能反!!这个bug改了好久,233~ https://blog.csdn.net/shujuelin/article/details/82423852 部分内容借鉴了一下上面这篇博客,上面这篇博客还有啊哈算法原书的图解,很直观. 本文的其他作用就只有一个打印数组,实时显示排序效果的优势了;另外可以多测试几次,试着扩大数组范围看看自己写的排序效果~

引子:javascript实际使用的排序算法在标准中没有定义,可能是冒泡或快排.不用数组原生的 sort() 方法来实现冒泡和快排. Part 1:冒泡排序(Bubble Sort) 原理:临近的两数两两进行比较,按从小到大或从大到小顺序排列,进行多趟,每一趟过去后(外循环),最大或最小的数字被交换到最后一位(内循环). 代码:共进行6趟,每一趟比较5次 var a=[6,2,4,1,5,9],t; for(var i=0;i<a.length;i++){ for(var j=0;j<a.le

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. 1 def kp(arr,i,j): 2 if i < j: 3 base = kpgc(arr,i,j) 4 kp(arr,i,base) 5 kp(arr,base+1,j) 6 def kpgc(arr,i,j): 7 base = arr[i] 8 while i < j: 9 whil

本源码仅供测试,发包有风险,优化还是踏实的好!本代码是本人自己学习python练手作品!  附上代码: # -*- coding: utf-8 -*-from selenium import webdriver import time import requests import random import os from selenium.webdriver.common.desired_capabilities import DesiredCapabilities import traceb

#include <iostream> using namespace std; /** Quick Sort * * split: cmp && swap * left * right * */ template <typename T> int split(T* a, int low, int high) { while(low < high) { while(a[low] <= a[high] && low < high){

直接复制粘贴就可以用了 - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; NSMutableArray *M_arr = [[NSMutableArray alloc] initWithObjects:@(6), @(1),@(2),@(5),@(9),@(4),@(3),@(7),nil]; [self quickArray:M_arr withLeftIndex:0 andRightIndex:M_arr.count - 1]; NSLog(@"%@&qu

快排算法 ​ 简单来说就是定一个位置然后,然后把比它小的数放左边,比他大的数放右边,这显然是一个递归的定义,根据这个思路很容易可以写出快排的代码 ​ 快排是我学ACM路上第一个让我记住的代码,印象很深刻,以前学的是Pascal,写这个要写好长一串,但是因为和归并排序比起来还算短的,也就背下来了.好奇的我点开百科看python的快排代码,就看到了如下代码: #quick sort def quickSort(L, low, high): i = low j = high if i >= j: re

快排算法很经典,今天用scala的函数式思维来整理一下并实现: def qsort(list: List[Int]):List[Int]=list match { case Nil=>Nil case ::(pivot,t)=>qsort(t.filter(_<=pivot)) ++ List(pivot) ++ qsort(t.filter(_>pivot)) } println(qsort(List(1,32,4,5,2,3,5,6,7,33))) ** ok ** 以下是C语

Quicksort 快排的简单讲解 本文提供全流程,中文翻译. Chinar 坚持将简单的生活方式,带给世人!(拥有更好的阅读体验 -- 高分辨率用户请根据需求调整网页缩放比例) Chinar -- 心分享.心创新!助力快速理解 快排算法为新手节省宝贵的时间,避免采坑! 1 QKSORT -- 快排 支持 May Be -- 搞开发,总有一天要做的事! 全文高清图片,点击即可放大观看 (很多人竟然不知道) 1 QKSORT -- 快排 Quicksort -- 快速排序 是常用算法中的一种,节省

排序算法一直是c语言重点,各个算法适应不用的环境,同时,在面试时,排序算法也是经常被问到的.今天我们介绍下快速排序,简称就是快排. 1.快速排序思想: 快排使用 分治法 (Divide and conquer)策略,将一个序列分为两个子序列.(快排算法中使用到了递归,对递归不太熟的,可以参考我前一篇文章).具体步骤如下: ① 从数列中挑出一个元素,称为"基准"(Pivot): ② 重新排序数列,所有元素比基准小的摆放在最前面,所有元素比基准值大的放在基准的后面(相同的数可以放在任意一边

参考文章:https://swlaschin.gitbooks.io/fsharpforfunandprofit/content/posts/fvsc-quicksort.html F#之旅4 - 小实践之快排 这次这篇呢,就不翻译了,因为原文确实是相当的简单.先贴一下能跑的代码: 这里贴的不是文本,如果你也想尝试一下,建议你抄一遍,或者理解之后自己写一遍.来看看都有那些要注意的点吧: 1.快排算法,这里用的递归的形式,把所有数分成三部分,[比第一个元素小的部分] [第一个元素] [比第一个元素

影响内排序算法性能的三个因素: 时间复杂度:即时间性能,高效率的排序算法应该是具有尽可能少的关键字比较次数和记录的移动次数 空间复杂度:主要是执行算法所需要的辅助空间,越少越好. 算法复杂性.主要是指代码的复杂性. 冒泡排序 1. 算法步骤 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. 对每一对相邻元素作同样的操作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步做完后,最后的元素会是最大的数. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数

本文就是介绍一些常见的排序算法.排序是一个非常常见的应用场景,很多时候,我们需要根据自己需要排序的数据类型,来自定义排序算法,但是,在这里,我们只介绍这些基础排序算法,包括:插入排序.选择排序.冒泡排序.快速排序(重点).堆排序.归并排序等等.看下图: 给定数组:int data[] = {9,2,7,19,100,97,63,208,55,78} , , , , , , , , ,  }; public static void insertSort() { int tmp, j = ; for

#-*-coding:utf8-*- import random a=[] b=[] def init_array(): for i in range(10000): v = random.randint(1,10000) a.append(v) b.append(v) #冒泡 def sort_array(a): for i in range(len(a)): for j in range(i+1,len(a)): if a[i] > a[j]: i_v = a[i] a[i]=a[j] a[

javascript高级排序算法之快速排序(快排)我们之前讨论了javascript基本排序算法 冒泡排序 选择排序 插入排序 简单复习: 冒泡排序: 比较相邻的两个元素,如果前一个比后一个大,则交换位置. 第一轮的时候最后一个元素应该是最大的一个. 按照步骤一的方法进行相邻两个元素的比较,这个时候由于最后一个元素已经是最大的了,所以最后一个元素不用比较. 选择排序:首先从原始数组中找到最小的元素,并把该元素放在数组的最前面,然后再从剩下的元素中寻找最小的元素,放在之前最小元素的后面,直到排序完

昨天讨论的随机化快排对有重复元素的数组会陷入无限循环.今天带来对其的优化,使其支持重复元素. 只需修改partition函数即可: int partition(int *numArray,int head,int tail) { int pivot=numArray[tail]; ; int j=tail; while(true) { do { i++; }while(i<=tail&&numArray[i]<pivot); //找到比主元大的元素 do { j--; }whi

今日算法:随机化快排RandomizedQuickSort 基础工作swap交换和partition分治 /* *交换数组的两个元素 *fromIndex和toIndex为要交换的两个元素的索引 */ void swap(int *numArray,int fromIndex,int toIndex) { int temp=numArray[fromIndex]; numArray[fromIndex]=numArray[toIndex]; numArray[toIndex]=temp; } i

一.Partiton算法 Partiton算法的主要内容就是随机选出一个数,将这个数作为中间数,将大于它的排在它右边,小于的排在左边(无序的). int partition (int arr[],int start,int end) //传入一个数组和要进行partition的范围 { int pivot = arr[start]; // 将第一个数做为中间数 while( start < end ){ while (start<end&&arr[end]>=pivot)

先说快排最坏情况下的时间复杂度为n^2. 正常情况:   最坏的情况下,待排序的记录序列正序或逆序,每次划分只能得到一个比上一次划分少一个记录的子序列,(另一个子序列为空).此时,必须经过n-1次递归调用才能把所有记录定位,而且第i趟划分需要经过n-i次比较才能找个才能找到第i个记录的位置,因此时间复杂度为   所以BFPRT本质上是在寻找正确的pivot元素!!!避免这种最坏情况出现.     在BFPTR算法中,仅仅是改变了快速排序Partion中的pivot值的选取,在快速排序中,我们始终