排序算法(Sorting algorithm)是计算机科学最古老、最基本的课题之一。要想成为合格的程序员,就必须理解和掌握各种排序算法。其中”快速排序”(Quicksort)使用得最广泛,速度也较快。它是图灵奖得主C. A. R. Hoare(托尼·霍尔)于1960时提出来的。
快速排序(quick sort)的采用了分治的策略。由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
原理
- 在数列之中,选择一个元素作为”基准”(
pivot
),或者叫比较值。 - 数列中所有元素都和这个基准值进行比较,如果比基准值小就移到基准值的左边,如果比基准值大就移到基准值的右边
- 以基准值左右两边的子列作为新数列,不断重复第一步和第二步,直到所有子集只剩下一个元素为止。
- 举个例子,假设我现在有一个数列需要使用快排来排序:[2,8,6,4,9,3,1],我们来看看使用快排的详细步骤:
- 选取中间的
4
作为基准值(基准值可以随便选) - 数列从第一个元素
2
开始和基准值3
进行比较,小于基准值,那么将它放入左边的分区中,第二个元素8
比基准值3
大,把它放入右边的分区中。 - 然后依次对左右两个分区进行再分区,直到最后只有一个元素
- 分解完成再一层一层返回,返回规则是:左边分区+基准值+右边分区
def quick_sort(b, count=0):
if len(b) < 2:
return b
mid = b[len(b) / 2]
left, right = [], []
b.remove(mid)
for item in b:
if item >= mid:
right.append(item)
else:
left.append(item)
print 'b=%s, left=%s, right=%s, mid=%s, count=%s' % (b, left, right, mid, count)
l = quick_sort(left, count+1)
print 'left complete, l=%s, mid=%s, count=%s' % ( l, mid, count)
r = quick_sort(right, count+1)
print 'right complete, mid=%s, r=%s, count=%s' % (mid, r, count)
return l + [mid] + r
a = [2,8,6,4,9,3,1]
quick_sort(a)
执行结果:
b=[2, 8, 6, 9, 3, 1], left=[2, 3, 1], right=[8, 6, 9], mid=4, count=0
b=[2, 1], left=[2, 1], right=[], mid=3, count=1
b=[2], left=[], right=[2], mid=1, count=2
left complete, l=[], mid=1, count=2
right complete, mid=1, r=[2], count=2
left complete, l=[1, 2], mid=3, count=1
right complete, mid=3, r=[], count=1
left complete, l=[1, 2, 3], mid=4, count=0
b=[8, 9], left=[], right=[8, 9], mid=6, count=1
left complete, l=[], mid=6, count=1
b=[8], left=[8], right=[], mid=9, count=2
left complete, l=[8], mid=9, count=2
right complete, mid=9, r=[], count=2
right complete, mid=6, r=[8, 9], count=1
right complete, mid=4, r=[6, 8, 9], count=0
Out[150]: [1, 2, 3, 4, 6, 8, 9]