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python数据结构与算法(14)

时间:2018-11-29 18:02:20      阅读:165      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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快速排序
快速排序(英语:Quicksort),?称划分交换排序(partition-exchange sort),通过?趟排序将要排序的数据分割成独?的两部分,其中?部分的 所有数据都?另外?部分的所有数据都要?,然后再按此?法对这两部分数 据分别进?快速排序,整个排序过程可以递归进?,以此达到整个数据变成 有序序列。
步骤为:

  1. 从数列中挑出?个元素,称为"基准"(pivot), 2. 重新排序数列,所有元素?基准值?的摆放在基准前?,所有元素?基 准值?的摆在基准的后?(相同的数可以到任?边)。在这个分区结束 之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作。 3. 递归地(recursive)把?于基准值元素的?数列和?于基准值元素的? 数列排序。
    递归的最底部情形,是数列的??是零或?,也就是永远都已经被排序好 了。虽然?直递归下去,但是这个算法总会结束,因为在每次的迭代 (iteration)中,它?少会把?个元素摆到它最后的位置去。
    快速排序的分析
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    def quick_sort(alist,   start,  end):               """快速排序"""
                #   递归的退出条件             if  start   >=   end:                                return
                #   设定起始元素为要寻找位置的基准元素
    mid =   alist[start]
                #   low为序列左边的由左向右移动的游标              low =   start
                #   high为序列右边的由右向左移动的游标             high    =   end
                while   low <    high:                               #   如果low与high未重合,high指向的元素不?基准元素?,则high向 左移动                               while   low <    high    and alist[high] >=   mid:                                                high    -=  1                               #   将high指向的元素放到low的位置上                             alist[low]  =   alist[high]
                                #   如果low与high未重合,low指向的元素?基准元素?,则low向右移动
                                while   low <    high    and alist[low]  <    mid:                                                low +=  1                               #   将low指向的元素放到high的位置上                             alist[high] =   alist[low]
                #   退出循环后,low与high重合,此时所指位置为基准元素的正确位置               #   将基准元素放到该位置              alist[low]  =   mid
                #   对基准元素左边的?序列进?快速排序               quick_sort(alist,   start,  low-1)
                #   对基准元素右边的?序列进?快速排序               quick_sort(alist,   low+1,  end)
    alist   =   [54,26,93,17,77,31,44,55,20] quick_sort(alist,0,len(alist)-1) print(alist)

    快速排序

时间复杂度
最优时间复杂度:O(nlogn) 最坏时间复杂度:O(n ) 稳定性:不稳定
从?开始快速排序平均需要花费O(n log n)时间的描述并不明显。但是不难观 察到的是分区运算,数组的元素都会在每次循环中?访过?次,使?O(n)的 时间。在使?结合(concatenation)的版本中,这项运算也是O(n)。
在最好的情况,每次我们运??次分区,我们会把?个数列分为两个?近相 等的?段。这个意思就是每次递归调?处理?半??的数列。因此,在到达 ??为?的数列前,我们只要作log n次嵌套的调?。这个意思就是调?树的 深度是O(log n)。但是在同?层次结构的两个程序调?中,不会处理到原来数 列的相同部分;因此,程序调?的每?层次结构总共全部仅需要O(n)的时间 (每个调?有某些共同的额外耗费,但是因为在每?层次结构仅仅只有O(n) 个调?,这些被归纳在O(n)系数中)。结果是这个算法仅需使?O(n log n)时 间。
快速排序演示
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原文地址:http://blog.51cto.com/13517854/2323716

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