快速排序

性質(zhì)

一種基本的交換排序算法，比較常用的排序算法，簡(jiǎn)稱(chēng)快排。

基本的排序思路如下。基本思想為：通過(guò)一趟排序?qū)⒁判虻臄?shù)據(jù)分割成獨(dú)立的兩部分，分割點(diǎn)左邊的數(shù)都比它小，分割點(diǎn)右邊的數(shù)都比它大，然后再按照這個(gè)方法對(duì)兩部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行排序，顯然這是一個(gè)遞歸過(guò)程。

算法詳解

• 待排序列為2,4,5,1,3。
• 第一步，確定兩個(gè)指針?lè)謩e指向序列第一個(gè)元素為left和序列最后一個(gè)元素為right，并且首先指定第一個(gè)數(shù)為參考元素base。（left指向2，right指向3，base指2）
• 第二步，從右至左掃描，偏移right指針，尋找比base小的元素，找到后將其值賦值給left指針。（找到比base小的數(shù)值為1，將其賦值給left位置，此時(shí)序列變?yōu)?,4,5,1,3）
• 第三步，從左至右掃描，偏移left指針，尋找比base大的元素，找到后將其值賦值給right指針。（找到比base大的數(shù)值4，將其賦值給right，此時(shí)序列為1,4,5,4,3）
• 第四步，不斷重復(fù)二三兩步，直到left和right指針位置重合，此時(shí)所有元素均被掃描了一遍，將base值賦值給重合的位置。此時(shí)，已經(jīng)完成了一輪排序，base（2）左邊都是比它小的，右邊都是比它大的。（此時(shí)序列為1,2,5,4,3）
• 第五步，以base數(shù)為分割點(diǎn)，兩側(cè)分別進(jìn)行前四步。遞歸下去，完成排序。

算法分析

復(fù)雜度如下。

排序名稱(chēng)最好情況最壞情況平均情況

快速排序	O(nlogn)	O(n^2)	O(nlogn)

當(dāng)數(shù)據(jù)有序時(shí)，以第一個(gè)關(guān)鍵字為分割點(diǎn)，一邊為空，效率最差。

數(shù)據(jù)隨機(jī)分布，左右數(shù)量相當(dāng)，效率最好。

顯然，數(shù)據(jù)越隨機(jī)分布，快排效果越好，越接近有序，效果越差。

快排相同元素可能交換位置，所以是不穩(wěn)定的排序。

代碼實(shí)現(xiàn)

def QuickSort(data=[1, 2, 3, 4, 5], left=0, right=1):def divide(inputList, left, right):'''根據(jù)left和right進(jìn)行一次掃描，找到新的base:param inputList::param left::param right::return:新base位置'''base = inputList[left]while left < right:while left < right and inputList[right] >= base:right -= 1inputList[left] = inputList[right]while left < right and inputList[left] <= base:left += 1inputList[right] = inputList[left]inputList[left] = basereturn leftif left < right:baseIndex = divide(data, left, right)QuickSort(data, left, baseIndex-1)QuickSort(data, baseIndex+1, right)if __name__ == '__main__':testData = [2, 4, 5, 1, 3]print("Raw Data:", testData)QuickSort(testData, 0, len(testData)-1)print("After Sort:", testData)

具體可以查看我的github。?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的排序算法-04快速排序（Python实现）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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