python快速排序算法详细图解_详解python实现快速排序算法
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快速排序严重依赖分区,分区部分完成就代表排序成功了一半
1、详细思路见代码注释部分:
def quick_sort(l,low,high):
'''
分区的过程:
low代表左指针,high代表右指针
1、low会逐个向右移动,遇到大于或等于基准元素时,停止
2、high会逐个向左移动,遇到小于或等于基准元素时,停止
3、然后将两指针所指的元素进行交换
4、重复上述步骤,直到两指针重合,或者左指针在右指针的右边
5、最后将轴与左指针的值交换位置
分区的目的:
使基准元素到正确的位置,然后再把基准元素左右两部分分别进行排序
'''
if low >= high: # 当分出的子列表长度为0或1时,就不会再递归下去了
return
pivot = l[high] # 设置初始的基准元素
inital_low = low # 将初始的low和high存储一下
inital_high = high
while low < high: # 步骤4
while l[low]
low+=1
while l[high] > pivot: # 步骤2
high -= 1
l[low], l[high] = l[high], l[low] #步骤3
l[low],pivot = pivot,l[low] # 步骤5
'''
分区后,将基准元素左右两部分分别进行排序
当分出的子列表长度为0或1时,就不会再递归下去了
'''
quick_sort(l, inital_low, low-1) #基准左边部分
quick_sort(l, low+1, inital_high) #基准右边部分
return l
if __name__=='__main__':
l = [0,5,2,1,6,3]
print(quick_sort(l, 0, len(l)-1))
2、效率分析
①分区步骤中,主要包含
比较:因为每个值都要和基准元素进行比较,所以比较次数为N;
交换:交换的次数则取决于数据的排列情况。一次分区里,交换最少会有1次,最多会有N / 2次,因为即使所有元素都需要交换,我们也只是将左半部分与右半部分进行交换,所以平均下来,粗略估算要进行N/4次交换
因此,分区步骤次数为N+N/4,大O计数法为O(N)
②因为等分发生了log N次,而每次都要对总共N个元素做分区,所以总步数为N×log N。
因此快速排序算法最佳时间复杂度和平均时间复杂度均为
最佳情况是在基准元素每次都在子列表的中间
最坏情况是O(N^2)
由于快速排序在平均情况下表现优异,于是很多编程语言自带的排序函数都采用它来实现。
参考书目:
《数据结构与算法图解》作者:[美]杰伊·温格罗
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