Python中常见的排序方法对于Python程序员而言，排序算法是必须掌握的基本技能之一。而Python提供了多种排序算法，可以根据不同的场景和需求进行选择。本文将介绍Python中常见的几种排序方法。1. 冒泡排序冒泡排序是一种简单直观的排序算法。它的基本思想是通过相邻元素之间的比较和交换来实现排序。具体实现如下：def bubble_sort(arr):
n = len(arr)
快速排序是我们在面试时常常遇到的算法，我们接下来首先介绍快速排序的基本思想，然后手撸一遍快速排序算法，最后我们介绍一些特殊情景的应用。快速排序介绍快速排序算法是冒泡排序算法的一种改进，其主要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比另一部分所有数据小，整个过程可以递归进行，最终使整个数据变成有序序列。但快速排序是一种不稳定的排序算法，即相同元素不能保序，因此在一些实
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2023-12-03 10:48:34
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快排——全称快速排序（Quick Sort）改进自冒泡排序（Bubble Sort），是效率最高的排序算法之一。而排序在计算机编程中又应用非常的广泛。所以从快排开始学习显然是非常合理的。首先谈谈快排的原理吧（冒泡的原理非常的简单这里就不多谈了，但是学习快排之前首先了解冒泡的原理貌似还是非常有必要的）。快排的基本思想是：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
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2024-01-11 20:14:49
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和朋友做了个小决定，把以前学过的小算法一个一个复习一遍。1、快排 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。 设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选
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2023-12-10 21:51:37
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1.快排的基本原理：第一步，完成相对一个数的有序声明一个变量i总共就有三种情况：（1）arr[i]<num,arr[i]与<区域的右边的第一个数做交换，小于等于区域向右移动,i++（2）arr[i]==num,小于num区域不移动,i++（3）arr[i]>num,arr[i]与>区域左边第一个数做交换，大于等于向左移动，注意：i大小此时没有发生变化循环以上过程，则可以达到
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2023-12-13 23:19:12
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目录1、固定基准2、随机选取基准3、三数取中优化1：序列长度达到一定大小时，使用插入排序优化2：聚集元素选择基准的方式对于分治算法，当每次划分时，算法若都能分成两个等长的子序列时，那么分治算法效率会达到最大。也就是说，基准的选择是很重要的。选择基准的方式决定了两个分割后两个子序列的长度，进而对整个算法的效率产生决定性影响。最坏情况下，待排序数组已经基本有序了，每次划分过程产生两个区域分别包含n-1
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2023-12-27 11:41:37
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给定你一个长度为 n 的整数数列。 请你使用快速排序对这个数列按照从小到大进行排序。 并将排好序的数列按顺序输出。 输入格式 输入共两行，第一行包含整数 n。 第二行包含 n个整数（所有整数均在 1 ~10^9 范围内），表示整个数列。 输出格式 输出共一行，包含 n个整数，表示排好序的数列。 数据 ...
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2021-09-27 23:25:00
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实际上快排算很好理解： 举个例子：有一个数组a，在数组中选择一个数x，然后把数组中所有小于等于x的数放到x左边，大于x的数放到右边，然后再利用分治递归思想把整个数组排成有序系列。其实现代码如下：#include using namespace std;int partition(int *a,int p,int r){ int i = p; for (int
原创
2022-09-09 14:44:56
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def quick_sort(lists,i,j): if i >= j: return list pivot = lists[i] low = i high = j while i < j: while i < j and lists[j] >= pivot: j -= 1 lists[i]=li
原创
2021-08-25 14:50:32
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1 def quickSort(arr,L,R): 2 left = L 3 right = R 4 #结束条件当L>=R时即结束 5 if L>=R: 6 return arr 7 stand = arr[left] 8 #第一次循环晚,left 和 right 由里面的right-=1 和 le ...
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2021-07-13 08:16:00
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这里可以使用将数组分三块的思想，我们使用left表示第一个区间的边界，right表示第三个区间的边界，这里的[0,left]中包含的是0，[left+1,i]包含的全是1，[i+1, right-1]包含的是未扫描的数，[right,n-1]是全是2，当i开始遍历数组，当为元素为0时，需要将这个数加入到第一个区间，此时将left先加一再交换；当元素为2时，因为right表示的是2，此时先将right减一，再进行交换，如果此时i++，就可能会导致right和i重合，造成死循环，所以此时不能加一；
def quick_sort(arr):
if len(arr) < 2: #当数据集长度为1时，结束递归
return arr
mid = arr[len(arr) // 2] #基准数可以随便选，我这里就对2取整了
left,right = [],[] #申明两个列表用来保存左右分区的数
arr.remove(mid) #将基准数从数组中移除
for i in ar
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2023-06-25 17:06:07
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要说快排的原理，通俗点说就是把一个事情，分成很多小事情来处理，分治的思想。假设我们现在对“6 1 2 7 9 3 4 5 10 8”这10个数进行排序。首先在这个序列中随便找一个数作为基准数（不要被这个名词吓到了，就是一个用来参照的数，待会你就知道它用来做啥的了）。一般选第一个数6作为基准数。接下来，需要将这个序列
简介 双指针并不是一种数据结构，也不是指C这种语言中的指针，而是一种经典的算法思想，可以用来求链表的中点、链表是否成环、移除数组中多余的元素、归并排序 等，核心思想是：设计不同速度、不同间距、或不同方向的两个指针对目标集合操作，解决我们的问题。理论基础 双指针是一种通过设置两个指针不断进行单向移动来解决问题的算法思想。一般包含两种形式：一、两个指针指向同一个序列。二、两个指针分别指向不同的序列
快速排序性质一种基本的交换排序算法，比较常用的排序算法，简称快排。基本的排序思路如下。基本思想为：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，分割点左边的数都比它小，分割点右边的数都比它大，然后再按照这个方法对两部分数据进行排序，显然这是一个递归过程。算法详解待排序列为2,4,5,1,3。第一步，确定两个指针分别指向序列第一个元素为left和序列最后一个元素为right，并且首先指定第一个数为参
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2023-09-03 09:53:23
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快排原理先从数列中取出一个数作为基准数分区过程，将比这个数大的数全放到它的右边，小于或等于它的数全放到它的左边再对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数另外分享一个神一样的网站：visualgo算法可视化。基本上所有的算法它都能用可视化的方法直观的展示出来。另外本文的思路来源于：白话经典算法系列之六 快速排序 快速搞定按这位大佬的说法快排无非是：挖坑填数+分治法但是！但是！在CSDN上找到了三种
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2024-08-18 21:54:18
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1.简介qsort函数是C语言编译器自带的排序函数头文件 #include <stdlib.h>功能：排序不返回任何值2.解析声明void qsort(void * base,size_t num,size_t width,int(*compar)(const void *p1 ,const void *p2 ))参数base 指针，指向要排序数组的第一个元素求法： ①数组名（此时表示首元素的地址）num ...
原创
2022-03-22 17:15:27
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什么是快排?快排是对冒泡排序的一种改进,通过多次比较和交换来实现排序,排序的流程如下 (1)首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。 (2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值。 (3)然后，左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分数据分
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2023-12-07 07:58:34
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上次文章分析了 Python 算法中的冒泡排序，Python 中常见的排序算法有：冒泡排序、快速排序、插入排序、选择排序、归并排序、堆排序、二叉树排序。今天给大家分析下 Python 算法中的快速排序。快速排序的基本思想是：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
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2023-12-21 09:38:22
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快速排序快排又被称为分治法。其主要思想分为三步： 1.从待排序数列中取出一个数作为基准数 2.一次排序，将大于基准数的数放在基准数右边，小于基准数的放在基准数左边 3.分别对一次排序后形成的左右区间重复步骤二，直到各区间只剩一个数快速排序的时间复杂度 最好的时间复杂度为：最坏的时间复杂度为： python实现如下：# 快排1
def quick_sort(lst,left,right):
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2023-11-10 06:26:49
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