當前位置：首頁 » 編程語言 » python快速排序

python快速排序

發布時間: 2021-03-25 15:37:41

A. 求助：python 二級字典如何快速排序

def sbv0(adict,reverse=False):
return sorted(adict.iteritems(), key=lambda (k,v): (v,k), reverse=reverse)

def sbv1(d,reverse=False):
L = [(k,v) for (k,v) in d.iteritems()]
return sorted(L, key=lambda x: x[1] , reverse=reverse)

def sbv2(d,reverse=False):
L = ((k,v) for (k,v) in d.iteritems())
return sorted(L, key=lambda x: x[1] , reverse=reverse)

def sbv3(d,reverse=False):
return sorted(d.iteritems(), key=lambda x: x[1] , reverse=reverse)

def sbv4(d,reverse=False):
def sk(x):
return x[1]
return sorted(d.iteritems(), key=sk , reverse=reverse)

def sk(x):
return x[1]

def sbv5(d,reverse=False):
return sorted(d.iteritems(), key=sk , reverse=reverse)

from operator import itemgetter
def sbv6(d,reverse=False):
return sorted(d.iteritems(), key=itemgetter(1), reverse=True)

D = dict(zip(range(100),range(100)))

from profile import run

for ii in xrange(10000):
sbv6(D, reverse=True)
#run(for ii in xrange(10000): sbv0(D, reverse=True))
#run(for ii in xrange(10000): sbv1(D, reverse=True))
#run(for ii in xrange(10000): sbv2(D, reverse=True))
#run(for ii in xrange(10000): sbv3(D, reverse=True))
#run(for ii in xrange(10000): sbv4(D, reverse=True))
#run(for ii in xrange(10000): sbv5(D, reverse=True))
#run(for ii in xrange(10000): sbv6(D, reverse=True))

B. python怎麼快速排序與查找

演算法體現的是一個思想，就像這里體現的是一個"分而治之"的思想，只要專思想不山寨，一屬些小細節其實不要太在意。學演算法嘛，就學個處理問題的思想。不過真正的快排演算法不是這樣的，真正最優的快排要求隨機選擇主元加原址排序。我這里兩樣都沒做到。但是我還是認為他是個快排演算法，因為他的思想就是快排的思想。

很多時候研究演算法去爭論代碼量的多少真的沒有這個必要。

C. python幾種經典排序方法的實現

class SortMethod:
'''
插入排序的基本操作就是將一個數據插入到已經排好序的有序數據中，從而得到一個新的、個數加一的有序數據，演算法適用於少量數據的排序，時間復雜度為O(n^2)。是穩定的排序方法。
插入演算法把要排序的數組分成兩部分：
第一部分包含了這個數組的所有元素，但將最後一個元素除外（讓數組多一個空間才有插入的位置）
第二部分就只包含這一個元素（即待插入元素）。
在第一部分排序完成後，再將這個最後元素插入到已排好序的第一部分中。
'''
def insert_sort(lists):
# 插入排序
count = len(lists)
for i in range(1, count):
key = lists[i]
j = i - 1
while j >= 0:
if lists[j] > key:
lists[j + 1] = lists[j]
lists[j] = key
j -= 1
return lists
'''
希爾排序 (Shell Sort) 是插入排序的一種。也稱縮小增量排序，是直接插入排序演算法的一種更高效的改進版本。希爾排序是非穩定排序演算法。該方法因 DL．Shell 於 1959 年提出而得名。
希爾排序是把記錄按下標的一定增量分組，對每組使用直接插入排序演算法排序；隨著增量逐漸減少，每組包含的關鍵詞越來越多，當增量減至 1 時，整個文件恰被分成一組，演算法便終止。
'''
def shell_sort(lists):
# 希爾排序
count = len(lists)
step = 2
group = count / step
while group > 0:
for i in range(0, group):
j = i + group
while j < count:
k = j - group
key = lists[j]
while k >= 0:
if lists[k] > key:
lists[k + group] = lists[k]
lists[k] = key
k -= group
j += group
group /= step
return lists
'''
冒泡排序重復地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數列的工作是重復地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。
'''
def bubble_sort(lists):
# 冒泡排序
count = len(lists)
for i in range(0, count):
for j in range(i + 1, count):
if lists[i] > lists[j]:
temp = lists[j]
lists[j] = lists[i]
lists[i] = temp
return lists
'''
快速排序
通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小，然後再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列
'''
def quick_sort(lists, left, right):
# 快速排序
if left >= right:
return lists
key = lists[left]
low = left
high = right
while left < right:
while left < right and lists[right] >= key:
right -= 1
lists[left] = lists[right]
while left < right and lists[left] <= key:
left += 1
lists[right] = lists[left]
lists[right] = key
quick_sort(lists, low, left - 1)
quick_sort(lists, left + 1, high)
return lists
'''
直接選擇排序
第 1 趟，在待排序記錄 r[1] ~ r[n] 中選出最小的記錄，將它與 r[1] 交換；
第 2 趟，在待排序記錄 r[2] ~ r[n] 中選出最小的記錄，將它與 r[2] 交換；
以此類推，第 i 趟在待排序記錄 r[i] ~ r[n] 中選出最小的記錄，將它與 r[i] 交換，使有序序列不斷增長直到全部排序完畢。
'''
def select_sort(lists):
# 選擇排序
count = len(lists)
for i in range(0, count):
min = i
for j in range(i + 1, count):
if lists[min] > lists[j]:
min = j
temp = lists[min]
lists[min] = lists[i]
lists[i] = temp
return lists
'''
堆排序 (Heapsort) 是指利用堆積樹（堆）這種數據結構所設計的一種排序演算法，它是選擇排序的一種。
可以利用數組的特點快速定位指定索引的元素。堆分為大根堆和小根堆，是完全二叉樹。大根堆的要求是每個節點的值都不大於其父節點的值，即 A[PARENT[i]] >= A[i]。
在數組的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因為根據大根堆的要求可知，最大的值一定在堆頂。
'''
# 調整堆
def adjust_heap(lists, i, size):
lchild = 2 * i + 1
rchild = 2 * i + 2
max = i
if i < size / 2:
if lchild < size and lists[lchild] > lists[max]:
max = lchild
if rchild < size and lists[rchild] > lists[max]:
max = rchild
if max != i:
lists[max], lists[i] = lists[i], lists[max]
adjust_heap(lists, max, size)
# 創建堆
def build_heap(lists, size):
for i in range(0, (size/2))[::-1]:
adjust_heap(lists, i, size)
# 堆排序
def heap_sort(lists):
size = len(lists)
build_heap(lists, size)
for i in range(0, size)[::-1]:
lists[0], lists[i] = lists[i], lists[0]
adjust_heap(lists, 0, i)
'''
歸並排序是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法,該演算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一個非常典型的應用。將已有序的子序列合並，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。若將兩個有序表合並成一個有序表，稱為二路歸並。
歸並過程為：
比較 a[i] 和 a[j] 的大小，若 a[i]≤a[j]，則將第一個有序表中的元素 a[i] 復制到 r[k] 中，並令 i 和 k 分別加上 1；
否則將第二個有序表中的元素 a[j] 復制到 r[k] 中，並令 j 和 k 分別加上 1，如此循環下去，直到其中一個有序表取完，然後再將另一個有序表中剩餘的元素復制到 r 中從下標 k 到下標 t 的單元。歸並排序的演算法我們通常用遞歸實現，先把待排序區間 [s,t] 以中點二分，接著把左邊子區間排序，再把右邊子區間排序，最後把左區間和右區間用一次歸並操作合並成有序的區間 [s,t]。
'''
def merge(left, right):
i, j = 0, 0
result = []
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] <= right[j]:
result.append(left[i])
i += 1
else:
result.append(right[j])
j += 1
result += left[i:]
result += right[j:]
return result
def merge_sort(lists):
# 歸並排序
if len(lists) <= 1:
return lists
num = len(lists) / 2
left = merge_sort(lists[:num])
right = merge_sort(lists[num:])
return merge(left, right)
'''
基數排序（radix sort）屬於「分配式排序」（distribution sort），又稱「桶子法」（bucket sort）或 bin sort，顧名思義，它是透過鍵值的部份資訊，將要排序的元素分配至某些「桶」中，藉以達到排序的作用，基數排序法是屬於穩定性的排序。
其時間復雜度為 O (nlog(r)m)，其中 r 為所採取的基數，而 m 為堆數，在某些時候，基數排序法的效率高於其它的穩定性排序法。
'''
import math
def radix_sort(lists, radix=10):
k = int(math.ceil(math.log(max(lists), radix)))
bucket = [[] for i in range(radix)]
for i in range(1, k+1):
for j in lists:
bucket[j/(radix**(i-1)) % (radix**i)].append(j)
del lists[:]
for z in bucket:
lists += z
del z[:]
return lists
---------------------
作者：CRazyDOgen
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/jipang6225/article/details/79975312
版權聲明：本文為博主原創文章，轉載請附上博文鏈接！

D. Python中既然有了sort()可以排序，那還有必要實現其他排序演算法嗎例如堆排序，快速排序

肯定有必要的，sort是基於快速排序，但我們編程的時候不單單要會用，而且要知道原理
此外，有些情況下冒泡、選擇排序的時間復雜度也不差，而且實現簡單，更適用於一些小數據量的情況，這時候這些排序反而有優勢
而且有時候數據結構不一定是整型等，是我們自定義的類型，要對其中的某個成員變數排序，知道原理就更容易理解

E. Python 寫的快速排序。求問出錯了。。不明為什麼

partition 中無返回值
最後加上 return low
應該就可以了

F. python 快速排序問題

函數裡面運行自己都不知道😨那你還是先看看遞歸吧。
最後兩行還會繼續調用，一直調用下去。。。
再看一下快速排序的原理。
因為如果你基礎知識不夠，在這兒就沒法說清楚，要說的太多。你還不如先找個簡單的遞歸問題看看。

G. python 快速排序怎麼隨機指定pivot

非常簡單，就把第一個if left > right 改成 left >= right就可以了。。當left = right的時候也應該是退出的條件，你專沒有加上所以就陷入了屬while != j這個循環裡面了。。在這個裡面 left = right =j,而i=left+1=j+1，所以i>j,而你的判斷條件只有i

H. python手寫排序函數在線等

#舉個例子,冒泡排回序答
defsort_list(f,l):
print"befor:",l
foriinrange(len(l)):
forjinrange(i,len(l)):
ifnotf(l[j],l[i]):
l[i],l[j]=l[j],l[i]
print"sorted:",l
#function
f=lambdaa,b:a>=b
#test
l1=[3,2,1,6,4]
l2=["a","x",5,"g"]
sort_list(f,l1)
sort_list(f,l2)

#STDOUT:
"""
befor:[3,2,1,6,4]
sorted:[1,2,3,4,6]
befor:['a','x',5,'g']
sorted:[5,'a','g','x']
"""

I. python快速排序中列表賦值為什麼沒有被覆蓋

理解原理就行，python的寫法比其他語言簡單

J. 求助幫忙看一下用python實現快速排序的代碼為什麼一直無限循環了應該怎麼修改呢

非常簡單，就來把第一個自if left > right 改成 left >= right就可以了。。
當left = right的時候也應該是退出的條件，你沒有加上所以就陷入了while != j這個循環裡面了。。
在這個裡面 left = right =j,而i=left+1=j+1，所以i>j,而你的判斷條件只有i<j的，所以兩個while和一個if都不滿足就一直死循環了。。

閱讀全文

python快速排序

與python快速排序相關的閱讀推薦