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

pandas 实现字典转换成DataFrame的方法

把dictd = {'A':0}转换成DataFrame, 首先,DataFrame的语法格式应为: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'...

十分钟利用Python制作属于你自己的个性logo

十分钟利用Python制作属于你自己的个性logo

前言 词云的使用相信大家已经不陌生了,使用很简单,直接调用wordcloud包就可以了。它的主要功能是根据文本词汇和词汇频率生成图片,从中可以直观的看出各个词汇所占比重。 之前我们也介绍...

pytorch GAN生成对抗网络实例

pytorch GAN生成对抗网络实例

我就废话不多说了,直接上代码吧! import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable imp...

matplotlib 输出保存指定尺寸的图片方法

其实这个问题来源于笔者的横坐标太多了,然后生成的那个figure框框太小,导致坐标重叠,而输出的图片是需要批量保存的,总不能每次都拉长截图吧 所以在plot绘图之前加上了一句 plt...

Python生成数字图片代码分享

本文向大家分享了几段Python生成数字图片的代码,喜欢的朋友可以参考。具体如下: 最终版本 # -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image...