快速排序(英语:Quicksort),又称划分交换排序(partition-exchange sort),经过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的全部数据都比另一部分的全部数据都要小,而后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程能够递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。python
步骤为:web
具体代码为:算法
def quick_sort(alist, start, end): """快速排序""" if start >= end: # 递归的退出条件 return mid = alist[start] # 设定起始的基准元素 low = start # low为序列左边在开始位置的由左向右移动的游标 high = end # high为序列右边末尾位置的由右向左移动的游标 while low < high: # 若是low与high未重合,high(右边)指向的元素大于等于基准元素,则high向左移动 while low < high and alist[high] >= mid: high -= 1 alist[low] = alist[high] # 走到此位置时high指向一个比基准元素小的元素,将high指向的元素放到low的位置上,此时high指向的位置空着,接下来移动low找到符合条件的元素放在此处 # 若是low与high未重合,low指向的元素比基准元素小,则low向右移动 while low < high and alist[low] < mid: low += 1 alist[high] = alist[low] # 此时low指向一个比基准元素大的元素,将low指向的元素放到high空着的位置上,此时low指向的位置空着,以后进行下一次循环,将high找到符合条件的元素填到此处 # 退出循环后,low与high重合,此时所指位置为基准元素的正确位置,左边的元素都比基准元素小,右边的元素都比基准元素大 alist[low] = mid # 将基准元素放到该位置, # 对基准元素左边的子序列进行快速排序 quick_sort(alist, start, low - 1) # start :0 low -1 原基准元素靠左边一位 # 对基准元素右边的子序列进行快速排序 quick_sort(alist, low + 1, end) # low+1 : 原基准元素靠右一位 end: 最后 if __name__ == '__main__': alist = [54, 26, 93, 17, 77, 31, 44, 55, 20] quick_sort(alist, 0, len(alist) - 1) print(alist)
从一开始快速排序平均须要花费O(n log n)时间的描述并不明显。可是不难观察到的是分区运算,数组的元素都会在每次循环中走访过一次,使用O(n)的时间。在使用结合(concatenation)的版本中,这项运算也是O(n)。数组
在最好的状况,每次咱们运行一次分区,咱们会把一个数列分为两个几近相等的片断。这个意思就是每次递归调用处理一半大小的数列。所以,在到达大小为一的数列前,咱们只要做log n次嵌套的调用。这个意思就是调用树的深度是O(log n)。可是在同一层次结构的两个程序调用中,不会处理到原来数列的相同部分;所以,程序调用的每一层次结构总共所有仅须要O(n)的时间(每一个调用有某些共同的额外耗费,可是由于在每一层次结构仅仅只有O(n)个调用,这些被概括在O(n)系数中)。结果是这个算法仅需使用O(n log n)时间。svg