Python实现快速排序算法
快速排序有多种实现方式,最容易理解得是:分治 + 迭代,只需要四步:
在数列之中,任意选择一个元素作为基准或比较值
数列中其他所有元素都和这个基准值进行比较:小的移到基准值的左边,大的移到基准值的右边
以基准值左右两边的子列作为新数列,进行递归排序,直到所有分区内最多一个元素为止
分解完成再一层一层返回,返回规则是:左边分区 + 基准值 + 右边分区
python 实现:
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- def quick_sort(data): if len(data) >= 2: # 选取第一个元素为基准值 pivot = data[0] # 定义基准值左右两侧的列表 left, right = [], [] # 从原始数组中移除基准值 data.remove(pivot) for num in data: if num >= pivot: right.append(num) else: left.append(num) return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right) else: return data array = [23,36,15,17,3,94,36,145,45,5,47,45,8,35,8] print(quick_sort(array))
注意:
采用分治方式的快速排序算法在处理大数据集性能较好,小数据集性能一般
对于小数组,插入排序更快。或者根据实际情况采用三取样切分和熵最优的排序。