python快速排序的实现及运行时间比较

站长资源 2024/11/29 佚名

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快速排序的基本思想：首先选定一个数组中的一个初始值，将数组中比该值小的放在左边，比该值大的放在右边，然后分别对左边的数组进行如上的操作，对右边的数组进行如上的操作。（分治+递归）

1.利用匿名函数lambda

匿名函数的基本用法func_name = lambda x:array，冒号左边的x代表传入的参数，冒号右边的array代表返回值，当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.将匿名函数拆解封装为函数

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.网上常见的

def func2(array,left,right):
  if left>=right:
    return
  low=left
  high=right
  tmp=array[low]
  while left<right:
    while left<right and array[right]>tmp:
      right-=1
    array[left] = array[right]
    while left<right and array[left]<=tmp:
      left+=1
    array[right]=array[left]
  array[right]=tmp
  func2(array,low,left-1)
  func2(array,left+1,high)

4.算法导论里面的

def func3(array, l, r):
  if l < r:
    q = partition(array, l, r)
    func3(array, l, q - 1)
    func3(array, q + 1, r)
def partition(array, l, r):
  x = array[r]
  i = l - 1
  for 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.利用栈实现非递归版本

def func4(array, l, r):
  if l >= r:
    return
  stack = []
  stack.append(l)
  stack.append(r)
  while stack:
    low = stack.pop(0)
    high = stack.pop(0)
    if high - low <= 0:
      continue
    x = array[high]
    i = low - 1
    for 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内置的

sorted(array)

本来是想利用装饰器来测一下每个函数的运行时间的，但是由于快排里面存在递归，使用装饰器会报错，就只好一个个计算了。这里还是贴一下用装饰器计算时间的代码：

def count_time(func):
  @wraps(func)
  def helper(func,*args,**kwargs):
    start=time()
    result = func(*args,**kwargs)
    end=time()
    print("函数：", func.__name__, "运行时间：", round(end - start, 4), "s")
    return result
  return helper

这里我们的输入是随机生成的在0-100间的整数，我们测试一下在不同数量下的消耗时间：

from functools import wraps
from random import randint
from time import time
func1_start =time()
res = quick_sort(array)
func1_end =time()
print("函数：func1 运行时间：", round(func1_end - func1_start, 4), "s")
func2_start =time()
func2(array)
func2_end =time()
print("函数：func2 运行时间：", round(func2_end - func2_start, 4), "s")
func3_start =time()
func3(array,0,len(array)-1)
func3_end =time()
print("函数：func3 运行时间：", round(func3_end - func3_start, 4), "s")
func4_start =time()
func4(array,0,len(array)-1)
func4_end =time()
print("函数：func4 运行时间：", round(func4_end - func4_start, 4), "s")
func5_start =time()
func5(array,0,len(array)-1)
func5_end =time()
print("函数：func5 运行时间：", round(func5_end - func5_start, 4), "s")
func6_start =time()
sorted(array)
func6_end =time()
print("函数：func6 运行时间：", round(func6_end - func6_start, 4), "s")

输入array的定义：

array = [randint(0,100) for i in range(5000)]

需要注意的是，随着数据量的增加，方法4，也就是算法导论中的会出现以下问题：

这是因为python中的递归深度是有一定限制的，可以使用如下方法暂时解决该问题：

import sys
sys.setrecursionlimit(100000)

同时，方法4还会出现内存溢出问题，方法4也太坑了。

最后对比一下这些方法消耗的时间：

总结：

方法一、方法二速度较快，同时也较好理解，想要学会快速排序，只要记住方法二即可；

python内置的排序速度还是最快的呀；

以上所述是小编给大家介绍的python快速排序的实现及运行时间比较，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
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