原文:https://www.cnblogs.com/jxba/p/11946735.html
1、实现:
快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个序列(list)分为较小和较大的2个子序列,然后递归地排序两个子序列。
步骤为:
1、挑选基准值:从数列中挑出一个元素,即被比较数,称为"基准"(pivot),本示例中将最后一个元素作为pivot;
2、分割:重新排序数列,所有比基准值小的元素摆放在基准前面,所有比基准值大的元素摆在基准后面(与基准值相等的数可以到任何一边,本示例中放在了前面);
3、递归排序子序列:递归地将小于基准值元素的子序列和大于基准值元素的子序列排序,即递归对子序列进行步骤2分割的操作;
4、递归到最底部的判断条件是数列的大小是零或一,此时该数列显然已经有序。选取基准值有数种具体方法,此选取方法对排序的时间性能有决定性影响。
2、代码:
# 左小右大函数,获取一个中值,左放小右放大函数 def partition(arr, low, high): #参数:列表,列表的第一个索引0,最后一个索引值N """ 【左小右大函数】 实现结果:提取列表中的最后一个元素为被比较值,≤该元素的值放在左边,>该元素的值放在右边 实现过程:≤最后一个元素的所有元素依次放在左边索引0~i的位置,然后将最后一个元素放在索引i的位置,实现结果 arr: 列表 low: arr的第一个索引:0 high: arr的最后一个索引:high return: i,即被比较值所在的索引位置 """ i = low # 最小元素索引 pivot = arr[high] # 最后一个元素,我们把列表中的所有元素同它比较 for j in range(low, high): #从第一个索引到倒数第二个索引 if arr[j] <= pivot: #从第一个元素到倒数第二个元素依次判断是否≤最后一个元素 arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] #≤最后一个元素的所有元素依次放在左边索引0~i的位置 i = i + 1 arr[i], arr[high] = arr[high], arr[i] #然后将最后一个元素放在索引i的位置,实现:该元素左边的都比它小,右边的都比它大的排序 return (i) #返回该元素的索引位置 # 快速排序函数 def quickSort(arr, low, high): if low < high: #如果列表有1个以上的元素 pi = partition(arr, low, high) #获取左小右大函数中的 被比较数所在的索引 quickSort(arr, low, pi - 1) #反复循环,左排序 quickSort(arr, pi + 1, high) #反复循环,右排序 arr = [10,22,78,3,12,9,1,11,33,2] low = 0 high = len(arr)-1 quickSort(arr, low, high) print(arr)