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快速排序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