[DS +アルゴ] 006と2つの単純な順序付けのためのコードは、

1.クイックソートクイックソート

• また、交換ソート分割（パーティション交換ソート）としても知られています
• すべてのデータの他の部分よりもデータの全ての部分があると、前記トリップデータを順序付けることによって、二つの別々の部分に分類します
• この方法データの2つの部分はすぐにソートされ、その後、全体のソート処理を再帰的にすることができ

ステップ1.1

1. 「参照」と呼ばれる、一連の1つの要素を選択（ピボット）
2. ソート順序は、基準要素の前に置か要素が基準値よりも小さい場合、基準値は、すべての要素が基準に戻るよりも大きいです
   • 同じ番号が統一のように、両側に置くことができます
3. パーティションの終了後に、参照列の数の中間位置（実際には、その最終的な位置）にあります
   • これは、パーティション（パーティション）動作と呼ばれます
4. 再帰基準値よりも列の数とサブ要素値をサブエレメント列のソートの基準数よりも大きい場合（これを再帰的）
5. 再帰輸出：列数の大きさがゼロまたはAであります
   • それはソートされている良いです
   • 少なくとも一つの元素をその最終位置に置かなる各反復（繰り返し）、なぜなら

1.2パフォーマンス分析

• 最適な時間の複雑さ：O（nlogn）
• 最悪時間計算量：O（N- ²）
• 安定性：不安定

1.3 Pythonのコードサンプル

• 高速タイプセットバージョンが一意ではありません
• これは、高速思考の行、よりコストのスペースを考えることができます

from random import randrange


def quick_sort(lst):
    n = len(lst)
    if n <= 1:
        return lst

    pivot = lst[-1]
    front, rear = [], []
    for i in range(n-1):
        if lst[i] < pivot:
            front.append(lst[i])
        else:
            rear.append(lst[i])
    return quick_sort(front) + [pivot] + quick_sort(rear)


if __name__ == "__main__":
    lst = [randrange(10, 100) for _ in range(10)]

    print(">>> before sort:", lst)
    new_list = quick_sort(lst)
    print(">>> after sort: ", new_list)

• クイックドレンが向上します

from random import randrange


def quick_sort(lst, start, stop):
    if stop <= start:
        return

    pivot = lst[stop]
    low, high = start, stop
    while low < high:
        while low < high and lst[low] < pivot:
            low += 1
        lst[high] = lst[low]
        while low < high and pivot <= lst[high]:
            high -= 1
        lst[low] = lst[high]
    lst[low] = pivot
    quick_sort(lst, start, low-1)
    quick_sort(lst, low+1, stop)


if __name__ == "__main__":
    lst = [randrange(10, 100) for _ in range(10)]

    print(">>> before sort:", lst)
    quick_sort(lst, 0, len(lst)-1)
    print(">>> after sort: ", lst)

2.マージソートマージソート

ステップ2.1

1. それは最初言う：要素の列の数は出口に、1以下である場合
2. 列の数は半減します
3. 左は、再帰的にソートします
4. 再帰的に右のソート
5. 左右のマージ

2.2パフォーマンス分析

• 最適な時間の複雑さ：O（nlogn）
• 最悪時間計算量：O（nlogn）
• 安定性：安定

2.3 Pythonのコードサンプル

from random import randrange


def merge_sort(lst):
    n = len(lst)
    if n <= 1:
        return lst

    mid = n // 2
    left = merge_sort(lst[:mid])
    right = merge_sort(lst[mid:])
    return merge(left, right)


def merge(left, right):
    L, R = 0, 0
    result = []
    nL, nR = len(left), len(right)
    while L < nL and R < nR:
        if left[L] < right[R]:
            result.append(left[L])
            L += 1
        else:
            result.append(right[R])
            R += 1
    if L < nL:
        result += left[L:]
    if R < nR:
        result += right[R:]
    return result


if __name__ == "__main__":
    lst = [randrange(10, 100) for _ in range(10)]

    print(">>> before sort:", lst)
    sorted_list = merge_sort(lst)
    print(">>> after sort: ", sorted_list)