4、快速排序

快速排序

1、分而治之

分而治之（ divide and conquer， D&C） ——一种著名的递归式问题解决方法 。它不是用于解决问题的算法，而是一种解决问题的思路。

 

2、思路（方法）

 一个由所有小于基准值的数字组成的子数组；

 基准值；
 一个由所有大于基准值的数组组成的子数组。

 

3、时间复杂度

 

4、代码示例

#递归求列表和
def addSum(numberList):
    if len(numberList) == 0:
        return 0
    else:
        return numberList[0] + addSum(numberList[1:])

if __name__ == '__main__':
    numberList  = [i for i in range(1,10)]
    result = addSum(numberList)
    print("the list' sum is %s" % result)

 

# 递归求列表元素的个数
def listSize(l):
    if len(l) == 0:
        return 0
    else:
        return 1 + listSize(l[1:])

if __name__ == '__main__':
    l = [i for i in range(1,7)]
    results = listSize(l)
    print("the length of list is %s" % results)

import random

#递归求列表的最大数字
def findMax(l):
    if len(l) == 2:
        # 三元表达式
        return l[0] if l[0] > l[1] else l[1]
    currentMax = findMax(l[1:])
    return l[0] if l[0] > currentMax else currentMax

if __name__ == '__main__':
    l = [i for i in range(1,10)]
    random.shuffle(l)
    print("the max of the list is %s " % findMax(l))

 

5、 小结

 D&C将问题逐步分解。使用D&C处理列表时，基线条件很可能是空数组或只包含一个元
素的数组。
 实现快速排序时，请随机地选择用作基准值的元素。快速排序的平均运行时间为O(n log n)。
 大O表示法中的常量有时候事关重大，这就是快速排序比合并排序快的原因所在。
 比较简单查找和二分查找时，常量几乎无关紧要，因为列表很长时， O(log n)的速度比O(n)
快得多。