快速排序-quicksort
2016-08-04 00:11
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快速排序-quicksort
排序算法是一种非常优秀的排序算法,速度快,效率高。
算法的基本原理
快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是: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。快排的算法是分治的思想,快速排序实现时是找一个基准值(key),然后对数组进行分区操作,使得基准左面的值都不大于基准右面的值,基准右面的值都不小于基准值,此时基准的元素已经在正确的位置上了,递归快排,将其他的元素也放在正确的位置上,此时排序就算完成了。所以快排的核心算法是分区操作,即如何调整基准的位置,以及调整返回基准的最终位置, 方便分治递归。
算法性能
时间复杂度:平均情况:O(nlogn)
最坏情况:O(N2)
最好情况:O(nlogn)
空间复杂度:O(log2n)
稳定性:不稳定
复杂性:复杂
时间复杂度
当数据有序时,以第一个关键字为基准分为两个子序列,前一个子序列为空,此时执行效率最差。而当数据随机分布时,以第一个关键字为基准分为两个子序列,两个子序列的元素个数接近相等,此时执行效率最好。
所以,数据越随机分布时,快速排序性能越好;数据越接近有序,快速排序性能越差。
空间复杂度
快速排序在每次分割的过程中,需要 1 个空间存储基准值。而快速排序的大概需要 Nlog2N次 的分割处理,所以占用空间也是 Nlog2N 个。算法稳定性
在快速排序中,相等元素可能会因为分区而交换顺序,所以它是不稳定的算法。python
arr = [9,0,8,1,7,2,6,3,5,4] def quicksort(arr,left,right): if left < right: key = arr[left] low = left high = right while low < high: while low < high and arr[high] > key: high = high - 1 arr[low] = arr[high] while low < high and arr[low] < key: low = low + 1 arr[high] = arr[low] arr[low] = key quicksort(arr,left,low - 1) quicksort(arr,low + 1,right) quicksort(arr,0,9) print arr
梦想很遥远,但是有方向
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