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。
快速排序算法的工作原理如下:
1. 从数列中挑出一个元素,称为"基准"(pivot)。
2. 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。
3. 在这个分区结束之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作。
4. 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
自我总结:快速排序的步骤就是首先将第一个数作为两边排序的数值,从第二个数开始对第一个数进行比较,如果大于第一个数将这个数放在第一个数的右边,小于放左边,依次进行比较并存放,最后将队列分成三个部分: 左边都比第一个数值小的数,第一个数值,右边都比第一各值大的数。这样就未完成了第一次排序的步骤。第二次是将前半部分的第一个值作为比较的”基数”,同第一次排序进行同样的比较和存放,直到原队列的第一个值之前的那个值。右边和左边做同样的比较,排序,直到之后一个值。这样依次进行递归,直到没有可以在分为左右的,这样就从小到大排序完成。
最优时间复杂度:O(nlogn)
n遍历每个数是O(n),访问每个数是O(logn),最终是O(nlogn)
可以转换为求二叉树深度的思想
最坏时间复杂度:O(n²)
稳定性:不稳定
优点:效率高,数据移动比较少,数据量越大,优势越明显
缺点:不稳定
下面为快速排序的代码实现:
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "hsz" # 快排 # first理解为第一个位置的索引,last是最后位置索引 def quick_sort(alist, first, last): # 递归终止条件 if first >= last: return # 设置第一个元素为中间值 mid_value = alist[first] # low指向 low = first # high high = last # 只要low小于high就一直走 while low < high: # high大于中间值,则进入循环 while low < high and alist[high] >= mid_value: # high往左走 high -= 1 # 出循环后,说明high小于中间值,low指向该值 alist[low] = alist[high] # high走完了,让low走 # low小于中间值,则进入循环 while low < high and alist[low] < mid_value: # low向右走 low += 1 # 出循环后,说明low大于中间值,high指向该值 alist[high] = alist[low] # 退出整个循环后,low和high相等 # 将中间值放到中间位置 alist[low] = mid_value # 递归 # 先对左侧快排 quick_sort(alist, first, low - 1) # 对右侧快排 quick_sort(alist, low + 1, last) if __name__ == '__main__': li = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20] print(li) quick_sort(li, 0, len(li) - 1) print(li)