之前学习的时候就一直很注意快速排序,但是看完总是忘记,这一次看到一个视频系列讲解十分透彻,可以分享给大家
https://www.bilibili.com/video/av17888877这是一个三集的讲解快速排序的,给予充足的思考时间,方便大家学习,再次感谢B站博主的分享.
快速排序使用分而治之来获得与归并排序相同的优点，而不使用额外的存储。然而，作为权衡，有可能列表不能被分成两半。当这种情况发生时，我们将看到性能降低。
快速排序首先选择一个值，该值称为 枢轴值。虽然有很多不同的方法来选择枢轴值，我们将使用列表中的第一项。枢轴值的作用是帮助拆分列表。枢轴值属于最终排序列表（通常称为拆分点）的实际位置，将用于将列表划分为快速排序的后续调用。
Figure 12 展示 54 将作为我们的第一个枢纽值。由于我们已经看过这个例子几次，我们知道 54 最终将会在当前持有 31 的位置。接下来将发生分区过程。它将找到拆分点，同时将其他项移动到列表的适当侧，小于或大于枢轴值。
Figure 12
分区从通过在列表中剩余项目的开始和结束处定位两个位置标记（我们称为左标记和右标记）开始（Figure 13中的位置 1 和 8 ）。分区的目标是移动相对于枢轴值位于错误侧的项，同时也收敛于分裂点。 Figure13展示了我们定位54的位置的过程。
Figure 13
我们首先增加左标记，直到我们找到一个大于枢轴值的值。 然后我们递减右标，直到我们找到小于枢轴值的值。我们发现了两个相对于最终分裂点位置不适当的项。 对于我们的例子，这发生在 93 和 20。现在我们可以交换这两个项目，然后重复该过程。
在右标变得小于左标记的点，我们停止。右标记的位置现在是分割点。枢轴值可以与拆分点的内容交换，枢轴值现在就位（Figure 14）。 此外，分割点左侧的所有项都小于枢轴值，分割点右侧的所有项都大于枢轴值。现在可以在分割点处划分列表，并且可以在两半上递归调用快速排序。
目前.看到的都是比较长的实现,我再次简单分析一下.
目标: 对一组数据进行排序
方法:快速排序
分析:一般来说选择列表的第一个元素进行作为midvalue,该变量将作为一个隔板,将原有列表中的数据分成
两个部分,一个部分为小于midvalue的,另外一个部分显然就是大于midvalue的.将列表中的数据分成两部
分后,那么此时midvalue的位置实际上就是最后排序完成后midvalue的位置.之后再对原有列表小于
midvalue和大于midvalue部分充分上述分割操作,即递归.
注意:
1. 递归的条件,因为我们对列表分割的最终是将其分为一个一个的,之后也就不能再进行切分了,因此这作为递归的条件之一
2. 注意源码中出现first和last,是因为我们所有的操作都是针对原来列表的,每一次切分都会造成列表的缩短,索引会出现问题.源码呈上:
def quicksort(nums, first, last):
# 递归判断条件
if first >= last:
return
# 获取midvalue值,将原列表数据进行切分
midvalue = nums[first]
left = first
right = last
while left < right:
while left <= right and nums[right] >= midvalue:
right -= 1
nums[left] = nums[right]
while left <= right and nums[left] < midvalue:
left += 1
nums[right] = nums[left]
nums[left] = midvalue
# 递归
quicksort(nums, first, left -1)
quicksort(nums, left+1, last)
nums= [1,54,575,5675,75]
quicksort(nums, 0, len(nums)-1)
print nums
结果:
/usr/bin/python2.7 "/home/trami/Data Structure/study.py"
[1, 54, 75, 575, 5675]
Process finished with exit code 0