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【算法图解】——改进的快速排序

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简介:
本篇文章介绍了对传统快速排序算法进行优化的方法,旨在提高其在特定情况下的性能表现。通过理论分析与实验验证相结合的方式,展示了改进后的算法在实际应用中的优越性。 快速排序 思路: 如果列表为空或者只有一个元素,则无需进行排序。 选择首元素作为基准值。 创建两个空列表:`less = []`用于存放小于基准值的元素;`high = []`用于存放大于基准值的元素。 遍历整个列表,将小于基准值的元素放入 `less` 列表,将大于基准值的元素放入 `high` 列表。 注意: 在循环过程中可能会遇到与基准值相等的元素。这些相等的元素可以放在任意一边(比如和较小的一边),但要确保不要重复遍历已经作为基准处理过的首元素,否则会导致每次对 `less` 的排序都以最初的基准值为标准而无法改变,从而陷入死循环。 因此,在进行比较时应该从列表中的第二个元素开始: ```python for i in range(1, len(alist)): ``` 错误代码:未提供具体示例。 正确代码和优化方法需根据具体的实现细节来确定。

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客服
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    本篇文章介绍了对传统快速排序算法进行优化的方法,旨在提高其在特定情况下的性能表现。通过理论分析与实验验证相结合的方式,展示了改进后的算法在实际应用中的优越性。 快速排序 思路: 如果列表为空或者只有一个元素,则无需进行排序。 选择首元素作为基准值。 创建两个空列表:`less = []`用于存放小于基准值的元素;`high = []`用于存放大于基准值的元素。 遍历整个列表,将小于基准值的元素放入 `less` 列表,将大于基准值的元素放入 `high` 列表。 注意: 在循环过程中可能会遇到与基准值相等的元素。这些相等的元素可以放在任意一边(比如和较小的一边),但要确保不要重复遍历已经作为基准处理过的首元素,否则会导致每次对 `less` 的排序都以最初的基准值为标准而无法改变,从而陷入死循环。 因此,在进行比较时应该从列表中的第二个元素开始: ```python for i in range(1, len(alist)): ``` 错误代码:未提供具体示例。 正确代码和优化方法需根据具体的实现细节来确定。
  • 基于插入
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    本文提出了一种结合了插入排序优势的快速排序改进版算法,旨在优化小规模数据处理效率,减少基本操作步骤,并保持其在大规模数据集中的高性能。 快速排序主要使用partition函数,在此程序里对快速排序进行了改进:在调用partition将数组进行分组的时候,如果子数组的个数小于k,则不再继续执行快速排序,直接返回结果;这里的k值由用户自定义设定。然后对基本有序的数组进行插入排序,这样可以大大提高快速排序的效率。
  • 动态(冒泡、、堆
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    本视频通过动态图解的方式详细介绍了三种常见的排序算法——冒泡排序、快速排序和堆排序的工作原理及实现过程。 在使用Qt编写C++代码时,可以实现多种排序算法,例如冒泡排序、快速排序和堆排序。
  • NSGA-II非支配遗传
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    简介:本文提出了一种基于NSGA-II的改进型快速非支配排序遗传算法,旨在提升多目标优化问题求解效率与精度。 求解准确且实用的多路径遗传算法MATLAB代码,要求作图美观并包含详细的注释。
  • Java
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    简介:本教程详细介绍了如何在Java中实现快速排序算法,包括其原理、步骤及代码示例,帮助读者掌握高效的数据排序方法。 Java快速排序是一种效率很高的排序算法,并且相对容易理解。
  • Java中
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    本篇文章主要介绍在Java编程语言中实现快速排序算法的方法。通过递归和分治策略,快速排序能高效地对数组或列表进行排序操作。 快速排序是一种广泛使用的高效算法,由英国计算机科学家C.A.R. Hoare在1960年提出。它的主要思想是采用分治法策略将大问题分解为小问题来解决。具体来说,在Java中实现时通常选择一个基准元素,并根据该基准重新排列数组中的其他元素,使得所有小于基准的元素位于其左侧,大于基准的则在其右侧。这一过程称为分区操作(partition)。接下来对左右两侧的子数组递归地执行同样的排序步骤,直到整个数组有序。 以下是快速排序算法的具体步骤和关键部分解析: 1. **选择基准元素**: 在给定代码示例中,通常选取数组最后一个元素作为基准。但也可以采用不同的策略来确定基准,如使用第一个、中间或“三数取中”(即首尾及中间位置三个数值的中位数)等方法。 2. **分区操作**: 该步骤是快速排序的核心部分,通过`partition()`函数实现。此函数接收数组及其低索引和高索引作为参数,在遍历过程中遇到小于等于基准值的元素时将其与当前i处(表示较小元素位置)交换;然后将基准与其最终正确位置上的元素互换。 3. **递归排序**: `quickSort()`方法是整个算法的核心入口,首先检查低索引是否低于高索引以判断数组是否已完全有序。若否,则调用`partition()`函数进行分区,并对左右两侧子区间分别再次执行快速排序操作直至所有元素都按序排列。 4. **代码实现**: 在给出的Java示例中,`quickSort()`方法接收待处理数组及其起始与结束索引作为参数;而`partition()`负责完成实际的数据重组工作。最后通过调用主函数中的实例化部分即可看到排序结果输出。 5. **效率分析**: 快速排序算法平均时间复杂度为O(n log n),最坏情况(如输入数据已预排好或完全逆序)下则退化至O(n^2);但这种情况较为少见。通过随机选取基准可以有效避免这种极端状况的发生。此外,该方法的空间复杂度为O(log n),因为递归调用栈的深度决定着额外空间需求量,在大多数实际应用场景中快速排序被认为是一种效率极高的选择。 综上所述,快速排序凭借其分治策略和高效的平均性能适用于大规模数据集的处理任务;通过优化基准选取及分区过程可以进一步提升算法表现。在Java语言环境中利用递归与数组操作即可轻松实现这一经典排序方法。
  • 并行
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    并行快速排序算法是一种高效的排序方法,通过利用多线程或分布式计算技术,将大型数据集分割成多个部分进行同时处理,大幅提高了大规模数据排序的速度和效率。 快速排序的并行实现可以提高效率。一个简单的思想是,在每次划分后得到两个序列时,使用两个处理器分别完成这两个序列的递归排序过程。
  • 非递归
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    非递归快速排序算法是一种改进版本的排序方法,通过使用栈或队列替代函数调用堆栈,实现了迭代式的分区和重组过程,有效避免了传统递归方式可能导致的深度限制问题。 快速排序的非递归实现方式的完整源代码及测试结果。
  • 与冒泡实现!
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    本项目深入探讨并实现了两种经典的数组排序方法——快速排序和冒泡排序。通过对比分析这两种算法的效率与应用场景,旨在帮助理解基本的数据结构与算法原理。 快速排序和冒泡排序的实现代码采用C++语言编写,已确保无bug,欢迎使用!
  • Matlab中与归并
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    本篇文章探讨了在MATLAB环境中实现快速排序和归并排序的具体方法及优化策略,旨在帮助读者理解这两种经典排序算法的实际应用。 使用MATLAB实现快速排序和归并排序的方法可以应用于各种数据处理场景。这两种算法都是高效的排序技术,在不同的应用场景下各有优势。快速排序以其平均情况下的高效性能著称,而归并排序则因其稳定的性质在某些情况下更为适用。通过编写相应的MATLAB代码,用户能够更好地理解和应用这些基本的但又非常重要的计算机科学概念。