快速排序多种方法代码Python

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六、快速排序 QuickSort

介绍：
快速排序通常明显比同为Ο(n log n)的其他算法更快，因此常被采用，而且快排采用了分治法的思想，所以在很多笔试面试中能经常看到快排的影子。
可见掌握快排的重要性。

步骤：
1.从数列中挑出一个元素作为基准数。
2.分区过程，将比基准数大的放到右边，小于或等于它的数都放到左边。
3.再对左右区间递归执行第二步，直至各区间只有一个数。


（1）n大时好，快速排序比较占用内存，内存随n的增大而增大，但却是效率高不稳定的排序算法。

（2）划分之后一边是一个，一边是n-1个，这种极端情况的时间复杂度就是O(n2)

（3）最好的情况是每次都能均匀的划分序列，O(nlog2n)

（4）快速排序空间复杂度只是在通常情况下才为O(log2n)，如果是最坏情况的话，很显然就要O(n)的空间了。当然，可以通过随机化选择pivot来将空间复杂度降低到O(log2n)。

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def quick_sort(ary):
    return qsort(ary,0,len(ary)-1)

def qsort(ary,left,right):
    #快排函数，ary为待排序数组，left为待排序的左边界，right为右边界
    if left >= right : return ary  #避免数组是0或者1位
    key = ary[left]     #取最左边的为基准数
    lp = left           #左指针
    rp = right          #右指针
    while lp < rp :
        while ary[rp] >= key and lp < rp :
            rp -= 1
        while ary[lp] <= key and lp < rp :
            lp += 1
        ary[lp],ary[rp] = ary[rp],ary[lp]
    ary[left],ary[lp] = ary[lp],ary[left]
    qsort(ary,left,lp-1)
    qsort(ary,rp+1,right)
    return ary


a = [9,3,8,5]
b = quick_sort(a, 0,len(ary)-1)
print("sequence is:", b)

方法2：
#coding:utf-8

def partion(nums,left,right):
    key = nums[left]
    while left < right:
        # right下标位置开始，向左边遍历，查找不大于基准数的元素
        while left < right and nums[right] >= key:
            right -= 1
        if left < right:  # 找到小于准基数key的元素,然后交换nums[left],nums[right]
            nums[left],nums[right] = nums[right],nums[left]
        else:   # left〉=right 跳出循环
            break
        # left下标位置开始，向右边遍历，查找不小于基准数的元素
        while left < right and nums[left] < key:
            left += 1
        if left < right:  # 找到比基准数大的元素，然后交换nums[left],nums[right]
            nums[right],nums[left] = nums[left],nums[right]
        else: # left〉=right 跳出循环
            break
    return left  #此时left==right 所以返回right也是可以的

#realize from book "data struct" of author 严蔚敏
def quick_sort_standord(nums,left,right):
    if left < right:
        key_index = partion(nums,left,right)
        quick_sort_standord(nums,left,key_index)
        quick_sort_standord(nums,key_index+1,right)

if __name__ == '__main__':
    nums = [5, 6, 4, 2, 3,1]
    print nums
    quick_sort_standord(nums,0,len(nums)-1)
    print nums

方法3：
def qsort(L):
    if len(L) <= 1: return L
    return qsort([lt for lt in L[1:] if lt < L[0]]) + L[0:1]+ qsort([ge for ge in L[1:] if ge >= L[0]])

iList = [3,14,2,12,9,33,99,35]

print qsort(iList)

方法4：
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]])

方法5：
#QuickSort by Alvin
快速排序（quickSort）

快排的思想：首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，
这个过程称为一趟快速排序。

百度百科给的算法：

一趟快速排序的算法是：

1）设置两个变量i、j，排序开始的时候：i=0，j=N-1；

2）以第一个数组元素作为关键数据，赋值给key，即key=A[0]；

3）从j开始向前搜索，即由后开始向前搜索(j--)，找到第一个小于key的值A[j]，将A[j]和A[i]互换；

4）从i开始向后搜索，即由前开始向后搜索(i++)，找到第一个大于key的A[i]，将A[i]和A[j]互换；

5）重复第3、4步，直到i=j； (3,4步中，没找到符合条件的值，即3中A[j]不小于key,4中A[i]不大于key的时候改变j、i的值，使得j=j-1，i=i+1，

直至找到为止。找到符合条件的值，进行交换的时候i， j指针位置不变。另外，i==j这一过程一定正好是i+或j-完成的时候，此时令循环结束）。

def QuickSort(myList,start,end):
    #判断low是否小于high,如果为false,直接返回
    if start < end:
        i,j = start,end
        #设置基准数
        base = myList[i]

        while i < j:
            #如果列表后边的数,比基准数大或相等,则前移一位直到有比基准数小的数出现
            while (i < j) and (myList[j] >= base):
                j = j - 1

            #如找到,则把第j个元素赋值给第个元素i,此时表中i,j个元素相等
            myList[i] = myList[j]

            #同样的方式比较前半区
            while (i < j) and (myList[i] <= base):
                i = i + 1
            myList[j] = myList[i]
        #做完第一轮比较之后,列表被分成了两个半区,并且i=j,需要将这个数设置回base
        myList[i] = base

        #递归前后半区
        QuickSort(myList, start, i - 1)
        QuickSort(myList, j + 1, end)
    return myList


myList = [49,38,65,97,76,13,27,49]
print("Quick Sort: ")
QuickSort(myList,0,len(myList)-1)
print(myList)

方法6：
https://blog.csdn.net/razor87/article/details/71155518

方法7：

#快速排序,问题：flag是怎么从0增长到1的
def quickSort(num,l,r):
    if l num[i]:
                print('回车了\n')
                tmp = num[i]
                del num[i]
                num.insert(flag,tmp)  #把小数字放在大数字的地方，大数字顺便全部后移
                flag+=1                   #flag+1，flag以前都是排序好的。
                print("flag2 is:",flag)
                #print('\n')
                print('num is:',num)
        quickSort(num,l,flag-1) #把基准的前后部分分别排序
        print("flag3 is:",flag)

        quickSort(num,flag+1,r)
        print("flag4 is:",flag)

    return num

num = [1,9,3,8,7]
#a = quickSort(num,0,3)
#print(a)
quickSort(num,0,4)
print(num)

输出：
flag1 is: 0
num[flag] is  1
num[i] is: 9
flag1 is: 0
num[flag] is  1
num[i] is: 3
flag1 is: 0
num[flag] is  1
num[i] is: 8
flag1 is: 0
num[flag] is  1
num[i] is: 7
flag3 is: 0
flag1 is: 1
num[flag] is  9
num[i] is: 3
回车了

flag2 is: 2
num is: [1, 3, 9, 8, 7]
flag1 is: 2
num[flag] is  9
num[i] is: 8
回车了

flag2 is: 3
num is: [1, 3, 8, 9, 7]
flag1 is: 3
num[flag] is  9
num[i] is: 7
回车了

flag2 is: 4
num is: [1, 3, 8, 7, 9]
flag1 is: 1
num[flag] is  3
num[i] is: 8
flag1 is: 1
num[flag] is  3
num[i] is: 7
flag3 is: 1
flag1 is: 2
num[flag] is  8
num[i] is: 7
回车了

flag2 is: 3
num is: [1, 3, 7, 8, 9]
flag3 is: 3
flag4 is: 3
flag4 is: 1
flag3 is: 4
flag4 is: 4
flag4 is: 0
[1, 3, 7, 8, 9]
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