Python实现的快速排序算法详解

yipeiwu_com6年前Python基础

本文实例讲述了Python实现的快速排序算法。分享给大家供大家参考,具体如下:

快速排序基本思想是: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。

如序列[6,8,1,4,3,9],选择6作为基准数。从右向左扫描,寻找比基准数小的数字为3,交换6和3的位置,[3,8,1,4,6,9],接着从左向右扫描,寻找比基准数大的数字为8,交换6和8的位置,[3,6,1,4,8,9]。重复上述过程,直到基准数左边的数字都比其小,右边的数字都比其大。然后分别对基准数左边和右边的序列递归进行上述方法。

实现代码如下:

def parttion(v, left, right):
  key = v[left]
  low = left
  high = right
  while low < high:
    while (low < high) and (v[high] >= key):
      high -= 1
    v[low] = v[high]
    while (low < high) and (v[low] <= key):
      low += 1
    v[high] = v[low]
    v[low] = key
  return low
def quicksort(v, left, right):
  if left < right:
    p = parttion(v, left, right)
    quicksort(v, left, p-1)
    quicksort(v, p+1, right)
  return v
s = [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6]
print("before sort:",s)
s1 = quicksort(s, left = 0, right = len(s) - 1)
print("after sort:",s1)

运行结果:

before sort: [6, 8, 1, 4, 3, 9, 5, 4, 11, 2, 2, 15, 6]
after sort: [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 8, 9, 11, 15]

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

相关文章

Django 路由系统URLconf的使用

Django 路由系统URLconf的使用

URLconf是什么? URL配置(URLconf)就像Django 所支撑网站的目录。它的本质是URL与要为该URL调用的view函数之间的映射表;你就是以这种方式告诉Django,...

pytorch 实现cross entropy损失函数计算方式

pytorch 实现cross entropy损失函数计算方式

均方损失函数: 这里 loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标。 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数...

Python读取MRI并显示为灰度图像实例代码

Python读取MRI并显示为灰度图像实例代码

本文实例主要关于Python实现读取MRI(核磁共振成像)为numpy数组,使用imshow显示为灰度。 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt...

Python探索之修改Python搜索路径

当Python执行import语句时,它会在一些路径中搜索Python模块和扩展模块。可以通过sys.path查看这些路径,比如: >>> import sys...

Python的Twisted框架中使用Deferred对象来管理回调函数

Python的Twisted框架中使用Deferred对象来管理回调函数

首先抛出我们在讨论使用回调编程时的一些观点: 激活errback是非常重要的。由于errback的功能与except块相同,因此用户需要确保它们的存在。他们并不是可选项,而是必选项...