随机快排

当序列已经排好序时,将出现最差情况,时间复杂度降为O(n²)
随机快排用于解决序列近乎有序时算法复杂度退化为O(n²)的问题

from random import shuffle, randrange

def quick_sort(lst, left, right):
    # 当只有一个元素的时候退出递归
    if left < right:
        p = partition(lst, left, right)
        # 左右分区分别递归
        quick_sort(lst, left, p)
        quick_sort(lst, p+1, right)

def partition(lst, left, right):
    rand = randrange(left, right)
    lst[right-1], lst[rand] = lst[rand], lst[right-1]   # 随机挑选出一个元素,与最后一个元素交换,作为分区点
    pivot = lst[right-1]    # 以最后一个元素为分区点
    i = left - 1    # -1
    for j in range(left, right):    # range(0,10) [0..9]
        # 如果小于分区点,则与i+1交换
        if lst[j] < pivot:
            i += 1
            lst[i], lst[j] = lst[j], lst[i]
    # 将pivot放入分区点(i+1),与前半部分的下一个元素交换
    if lst[right-1] < lst[i+1]:
        lst[i+1], lst[right-1] = lst[right-1], lst[i+1]
    # 返回分区点索引
    return i+1

source = list(range(10))
shuffle(source)

quick_sort(source, 0, len(source))
print(source)
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
posted @ 2018-12-26 01:04  KeithTt  阅读(406)  评论(0编辑  收藏  举报