python递归实现快速排序

快速排序(QuickSort)是对冒泡排序的一种改进:

基本思想:

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。

一趟快速排序的算法是:

1)设置两个变量i、j,排序开始的时候:i=0,j=N-1;

2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key=A[0];

3)从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j--),找到第一个小于key的值A[j],将A[j]和A[i]互换;

4)从i开始向后搜索,即由前开始向后搜索(i++),找到第一个大于key的A[i],将A[i]和A[j]互换;

5)重复第3、4步,直到i=j; (3,4步中,没找到符合条件的值,即3中A[j]不小于key,4中A[i]不大于key的时候改变j、i的值,使得j=j-1,i=i+1,直至找到为止。找到符合条件的值,

进行交换的时候i, j指针位置不变。另外,i==j这一过程一定正好是i+或j-完成的时候,此时令循环结束)。

利用python实现的快速排序代码quick_sort.py如下:

def sub_sort(array,low,high):
  pivotkey=array[low]
  while low<high :
    while low<high and array[high]>=pivotkey:
      high -= 1
    array[low]=array[high]
    while low<high and array[low]<=pivotkey:
      low += 1
    array[high]=array[low]
  array[low]=pivotkey
  return low

def quick_sort(array,low,high):
  if low < high :
    pivoloc=sub_sort(array,low,high)
    quick_sort(array,low,pivoloc-1)
    quick_sort(array,pivoloc+1,high)

if __name__=="__main__":
  array=[49,38,65,97,76,13,27]
  print array
  quick_sort(array,0,len(array)-1)
  print array

对一个数组array=[49, 38, 65, 97, 76, 13, 27]进行快速排序,得到的结果如下所示:

=============== RESTART: I:\python_DataStructure\quick_sort.py ===============
[49, 38, 65, 97, 76, 13, 27]
[13, 27, 38, 49, 65, 76, 97]
>>> 

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python理解递归的方法总结

    递归 一个函数在执行过程中一次或多次调用其本身便是递归,就像是俄罗斯套娃一样,一个娃娃里包含另一个娃娃. 递归其实是程序设计语言学习过程中很快就会接触到的东西,但有关递归的理解可能还会有一些遗漏,下面对此方面进行更加深入的理解 递归的分类 这里根据递归调用的数量分为线性递归.二路递归与多重递归 线性递归 如果一个递归调用最多开始一个其他递归调用,我们称之为线性递归. 例如: def binary_search(data, target, low, high): """ 二分查

  • Python基于递归算法求最小公倍数和最大公约数示例

    本文实例讲述了Python基于递归算法求最小公倍数和最大公约数.分享给大家供大家参考,具体如下: # 最小公倍数 def lcm(a, b, c=1): if a * c % b != 0: return lcm(a, b, c+1) else: return a*c test_cases = [(4, 8), (35, 42), (5, 7), (20, 10)] for case in test_cases: print('lcm of {} is {}'.format(*case, lcm

  • 关于python之字典的嵌套,递归调用方法

    一 字典的嵌套 在机器学习实战决策树部分,生成决策树时用到了字典的嵌套. >>>s1={'no surface':{}} >>>s1['no surfacce'][0]='no' >>>s1 {'no surface':{0:'no'}} >>>s2={'flipper':{}} >>>s2['flipper'][0]='no' >>>s2['flipper'][1]='yes' >>&

  • python 列表递归求和、计数、求最大元素的实例

    利用python的递归来执行求和.计数.求最大元素的方法简直溜到爆,这里粘贴一下代码: 列表的递归求和: def sum(list): if list==[]: return 0 return list[0]+sum(list[1:]) 测试: print sum([3,4,2,3]) 列表的递归计数: def countElem(list): if list==[]: return 0 return 1+countElem(list[1:]) 测试: print countElem([3,4,

  • python 递归深度优先搜索与广度优先搜索算法模拟实现

     一.递归原理小案例分析 (1)# 概述 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! (2)# 写递归的过程 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设当前函数已经能用,调用自身计算上一次的结果,再求出本次的结果 (3)案例分析:求1+2+3+...+n的数和 # 概述 ''' 递归:即一个函数调用了自身,即实现了递归 凡是循环能做到的事,递归一般都能做到! ''' # 写递归的过程 ''' 1.写出临界条件 2.找出这一次和上一次关系 3.假设

  • python递归全排列实现方法

    本文实例为大家分享了python递归全排列的实现方法,供大家参考,具体内容如下 排列:从n个元素中任取m个元素,并按照一定的顺序进行排列,称为排列: 全排列:当n==m时,称为全排列: 比如:集合{ 1,2,3}的全排列为: { 1 2 3} { 1 3 2 } { 2 1 3 } { 2 3 1 } { 3 2 1 } { 3 1 2 } 递归思想: 取出数组中第一个元素放到最后,即a[1]与a[n]交换,然后递归求a[n-1]的全排列 1)如果数组只有一个元素n=1,a={1} 则全排列就是

  • python递归实现快速排序

    快速排序(QuickSort)是对冒泡排序的一种改进: 基本思想: 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. 一趟快速排序的算法是: 1)设置两个变量i.j,排序开始的时候:i=0,j=N-1: 2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key=A[0]: 3)从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j--),找到第一个小于key

  • Python实现的快速排序算法详解

    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

  • python 递归遍历文件夹,并打印满足条件的文件路径实例

    题目:利用协程来遍历目录下,所有子文件及子文件夹下的文件是否含有某个字段值,并打印满足条件的文件的绝对路径. #!/user/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #grep -rl "python" D:\devtools\workspace\python\aaa import os def init(func): def wrapper(*args,**kwargs): res=func(*args,**kwargs) res.send(Non

  • Python递归遍历列表及输出的实现方法

    本文实例讲述了Python递归遍历列表及输出的实现方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: def dp(s): if isinstance(s,(int,str)): print(s) else: for item in s: dp(item) l=['jack',('tom',23),'rose',(14,55,67)] dp(l) 运行结果如下: jack tom 23 rose 14 55 67 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

  • python递归打印某个目录的内容(实例讲解)

    以下函数列出某个目录下(包括子目录)所有文件,本随笔重点不在于递归函数的实现,这是一个很简单的递归,重点在于熟悉Python 库os以及os.path一些函数的功能和用法. 1. os.listdir(path): 列出path下所有内容(包括文件和目录,不包括.和..) 2. os.path.join(path1,path2,path3...): 拼接目录,例如将'home','test'拼接成'home/test/' 3. os.path.isdir(path): 判断path是否为目录 代

  • python递归删除指定目录及其所有内容的方法

    实例如下: #! /usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import os def del_dir_tree(path): ''' 递归删除目录及其子目录, 子文件''' if os.path.isfile(path): try: os.remove(path) except Exception, e: #pass print e elif os.path.isdir(path): for item in os.listdir(path): itempa

  • PHP递归实现快速排序的方法示例

    本文实例讲述了PHP递归实现快速排序的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 首先我们要理解一下快速排序的原理:找到当前数组中的任意一个元素(一般选择第一个元素),作为标准,新建两个空数组,遍历整个数组元素,如果遍历到的元素比当前的元素要小,那么就放到左边的数组,否则放到右面的数组,然后再对新数组进行同样的操作. 不难发现,这里符合递归的原理,所以我们可以用递归来实现. 使用递归,则需要找到递归点和递归出口: 递归点:如果数组的元素大于1,就需要再进行分解,所以我们的递归点就是新构造的数组元素个

  • Python递归实现汉诺塔算法示例

    本文实例讲述了Python递归实现汉诺塔算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 最近面试题,面试官让我5分钟实现汉诺塔算法(已然忘记汉诺塔是啥). 痛定思痛,回来查了一下汉诺塔的题目和算法.题干与实现如下: A基座有64个盘子,大在下小在上,每次移动一个盘子,每次都需要大在下小在上,全部移动到B基座,C基座为辅助基座. # -*- coding:utf-8 -*- # 汉诺塔回溯递归实现 # 假设参数中初始杆为a,借助杆为c,阶段终止杆为b # 第一步,a状态借助b移动到c # 第二步,a移动到

随机推荐