python 幾種快速排序的實現以及執行時間比較

2021-10-08 18:30:34 字數 4709 閱讀 7985

快速排序的基本思想:首先選定乙個陣列中的乙個初始值,將陣列中比該值小的放在左邊,比該值大的放在右邊,然後分別對左邊的陣列進行如上的操作,對右邊的陣列進行如上的操作。(分治+遞迴)

1.利用匿名函式lambda

匿名函式的基本用法func_name = lambda x:array,冒號左邊的x代表傳入的引數,冒號右邊的array代表返回值,當然名字是可以自己取的。

quick_sort =

lambda array: \

array if

len(array)

<=

1 \ else quick_sort(

[item for item in array[1:

]if item <= array[0]

]) \

+[array[0]

]+ \

quick_sort(

[item for item in array[1:

]if item > array[0]

])

2.將匿名函式拆解封裝為函式

'''

'''def

func2

(array):if

len(array)

<=1:

return array

tmp = array[0]

left =

[x for x in array[1:

]if x<=tmp]

right =

[x for x in array[1:

]if x>tmp]

return func2(left)

+[tmp]

+ func2(right)

3.網上常見的

def

func2

(array,left,right)

:if left>=right:

return

low=left

high=right

tmp=array[low]

while leftwhile left>tmp:

right-=

1 array[left]

= array[right]

while left<=tmp:

left+=

1 array[right]

=array[left]

array[right]

=tmp

func2(array,low,left-1)

func2(array,left+

1,high)

4.演算法導論裡面的

'''

'''def

func3

(array, l, r)

:if l < r:

q = partition(array, l, r)

func3(array, l, q -1)

func3(array, q +

1, r)

defpartition

(array, l, r)

: x = array[r]

i = l -

1for j in

range

(l, r)

:if array[j]

<= x:

i +=

1 array[i]

, array[j]

= array[j]

, array[i]

array[i +1]

, array[r]

= array[r]

, array[i +1]

return i +

1

5.利用棧實現非遞迴版本

def

func4

(array, l, r)

:if l >= r:

return

stack =

while stack:

low = stack.pop(0)

high = stack.pop(0)

if high - low <=0:

continue

x = array[high]

i = low -

1for j in

range

(low, high)

:if array[j]

<= x:

i +=

1 array[i]

, array[j]

= array[j]

, array[i]

array[i +1]

, array[high]

= array[high]

, array[i +1]

stack.extend(

[low, i, i +

2, high]

)

6.python內建的

sorted

(array)

本來是想利用裝飾器來測一下每個函式的執行時間的,但是由於快排裡面存在遞迴,使用裝飾器會報錯,就只好乙個個計算了。這裡還是貼一下用裝飾器計算時間的**:

'''

'''def

count_time

(func)

: @wraps(func)

defhelper

(func,

*args,

**kwargs)

: start=time(

) result = func(

*args,

**kwargs)

end=time(

)print

("函式:"

, func.__name__,

,round

(end - start,4)

,"s"

)return result

return helper

from functools import wraps

from random import randint

from time import time

func1_start =time(

)res = quick_sort(array)

func1_end =time(

)print(,

round

(func1_end - func1_start,4)

,"s"

)func2_start =time(

)func2(array)

func2_end =time(

)print(,

round

(func2_end - func2_start,4)

,"s"

)func3_start =time(

)func3(array,0,

len(array)-1

)func3_end =time(

)print(,

round

(func3_end - func3_start,4)

,"s"

)func4_start =time(

)func4(array,0,

len(array)-1

)func4_end =time(

)print(,

round

(func4_end - func4_start,4)

,"s"

)func5_start =time(

)func5(array,0,

len(array)-1

)func5_end =time(

)print(,

round

(func5_end - func5_start,4)

,"s"

)func6_start =time(

)sorted

(array)

func6_end =time(

)print(,

round

(func6_end - func6_start,4)

,"s"

)

輸入array的定義:

array =

[randint(0,

100)

for i in

range

(5000

)]

需要注意的是,隨著資料量的增加,方法4,也就是演算法導論中的會出現以下問題:

這是因為python中的遞迴深度是有一定限制的,可以使用如下方法暫時解決該問題:

import sys

sys.setrecursionlimit(

100000

)

同時,方法4還會出現記憶體溢位問題,方法4也太坑了。 方法

一、方法二速度較快,同時也較好理解,想要學會快速排序,只要記住方法二即可;

python內建的排序速度還是最快的呀;

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