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quick_sort.py
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#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
"""
问题:快速排序
快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。
(1) 分治法的基本思想
分治法的基本思想是:将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题,然后将这些子问题的解组合为原问题的解。
(2)快速排序的基本思想
设当前待排序的无序区为R[low..high],利用分治法可将快速排序的基本思想描述为:
①分解:
在R[low..high]中任选一个记录作为基准(Pivot),以此基准将当前无序区划分为左、右两个较小的子区间R[low..pivotpos-1)和R[pivotpos+1..high],并使左边子区间中所有记录的关键字均小于等于基准记录(不妨记为pivot)的关键字pivot.key,右边的子区间中所有记录的关键字均大于等于pivot.key,而基准记录pivot则位于正确的位置(pivotpos)上,它无须参加后续的排序。
注意:
划分的关键是要求出基准记录所在的位置pivotpos。划分的结果可以简单地表示为(注意pivot=R[pivotpos]):
R[low..pivotpos-1].keys≤R[pivotpos].key≤R[pivotpos+1..high].keys
其中low≤pivotpos≤high。
②求解:
通过递归调用快速排序对左、右子区间R[low..pivotpos-1]和R[pivotpos+1..high]快速排序。
③组合:
因为当"求解"步骤中的两个递归调用结束时,其左、右两个子区间已有序。对快速排序而言,"组合"步骤无须做什么,可看作是空操作。
"""
#方法1
def quickSort(arr):
less = []
pivotList = []
more = []
if len(arr) <= 1:
return arr
else:
pivot = arr[0] #将第一个值做为基准
for i in arr:
if i < pivot:
less.append(i)
elif i > pivot:
more.append(i)
else:
pivotList.append(i)
less = quickSort(less) #得到第一轮分组之后,继续将分组进行下去。
more = quickSort(more)
return less + pivotList + more
"""
#方法2
#将方法1写的更紧凑,彰显python特点
def qsort(L):
return (qsort([y for y in L[1:] if y < L[0]]) + L[:1] + qsort([y for y in L[1:] if y >= L[0]])) if len(L) > 1 else L
"""
"""
#方法3
#基本思想同上,只是写法上又有所变化
def qsort(list):
if not list:
return []
else:
pivot = list[0]
less = [x for x in list[1:] if x < pivot]
more = [x for x in list[1:] if x >= pivot]
return qsort(less) + [pivot] + qsort(more)
"""
#方法4
from random import *
def qSort(a):
if len(a) <= 1:
return a
else:
q = choice(a) #基准的选择不同于前,是从数组中任意选择一个值做为基准
return qSort([elem for elem in a if elem < q]) + [q] * a.count(q) + qSort([elem for elem in a if elem > q])
#方法5
#这个最狠了,一句话搞定快速排序,瞠目结舌吧。
qs = lambda xs : ( (len(xs) <= 1 and [xs]) or [ qs( [x for x in xs[1:] if x < xs[0]] ) + [xs[0]] + qs( [x for x in xs[1:] if x >= xs[0]] ) ] )[0]
if __name__=="__main__":
a = [4, 65, 2, -31, 0, 99, 83, 782, 1]
print quickSort(a)
print qSort(a)
print qs(a)