排序NB三人组 快速排序,堆排序,归并排序 1.快速排序 方法其实很简单:分别从初始序列“6  1  2 7  9  3  4  5 10  8”两端开始“探测”.先从右往左找一个小于6的数,再从左往右找一个大于6的数,然后交换他们. 这里可以用两个变量i和j,分别指向序列最左边和最右边.我们为这两个变量起个好听的名字“哨兵i”和“哨兵j”.刚开始的时候让哨兵i指向序列的最左边(即i=1) 指向数字6.让哨兵j指向序列的最右边(即j=10),指向数字8. 首先哨兵j开始出动.因为此处设置的基准数…

快速排序: 堆排序: 二叉树: 两种特殊二叉树: 二叉树的存储方式: 小结: 堆排序正题: 向下调整: 堆排序过程: 堆排序-内置模块: 扩展问题topk: 归并排序: 怎么使用: NB三人组小结…

NB三人组之 快速排序 def partition(li, left, right): tmp = li[left] while left < right: while left < right and li[right] >= tmp: right -= 1 li[left] = li[right] while left < right and li[left] <= tmp: left += 1 li[right] = li[left] li[left] = tmp #…

参考博客:基于python的七种经典排序算法   [经典排序算法][集锦]     经典排序算法及python实现 首先明确,算法的实质 是 列表排序.具体就是操作的列表,将无序列表变成有序列表! 一.排序的基本概念和分类 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性: 经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定…

快速排序 思路: 例如:一个列表[5,7,4,6,3,1,2,9,8], 1.首先取第一个元素5,以某种方式使元素5归位,此时列表被分为两个部分,左边的部分都比5小,右边的部分都比5大,这时列表变成了[2,1,4,3,5,6,7,9,8] 2.再对5左边进行递归排序,取5左边部分的第一个元素2,使2归位,这时5左边的部分变成了[1,2,4,3] 3.2归位后再对2右边5左边的部分即[4,3]进行排序,然后整个列表中5左边的部分就完成了排序 4.再使用递归方法对5右边的部分进行递归排序,直到把列表…

归并排序只能对两个已经有序的列表进行合并排序,所以要我们自己创建出两个有序列表.最后在进行合并. def merge2list(li1, li2): li = [] i = 0 j = 0 while i < len(li1) and j < len(li2): if li1[i] <= li2[j]: li.append(li1[i]) i += 1 else: li.append(li2[j]) j += 1 while i < len(li1): li.append(li1[…

核心思想: 将列表中第一个元素拿出来,放到一边,左右两个循环,左面的大于拿出来的数,就把他挪到右面, 右面的小于拿出来的数就把他放在左面,这是列表被第一个元素''分''为两个列表,在对两个列表进行同样的操作进行递归. def partition(li, left, right): tmp = li[left] while left < right: while left < right and li[right] >= tmp: right -= 1 li[left] = li[righ…

参考博客:基于python的七种经典排序算法     常用排序算法总结(一) 序前传 - 树与二叉树 树是一种很常见的非线性的数据结构,称为树形结构,简称树.所谓数据结构就是一组数据的集合连同它们的储存关系和对它们的操作方法.树形结构就像自然界的一颗树的构造一样,有一个根和若干个树枝和树叶.根或主干是第一层的,从主干长出的分枝是第二层的,一层一层直到最后,末端的没有分支的结点叫做叶子,所以树形结构是一个层次结构.在<数据结构>中,则用人类的血统关系来命名,一个结点的分枝叫做该结点的"…

冒泡排序思路: 选择排序思路: 插入排序思路: 小结: 详细代码解释看下一篇…

#快速排序-除了python自带的sort排序模块之外就这个最好用,只需会这个就行,其他的排序了解就好,能用冒泡,插入..的都可以用快排快速实现 import random from timewrap import * import copy import sys sys.setrecursionlimit(100000) #更改最大递归深度 def partition(li, left, right): #无序列表,最小值,最大值 ,归位 # ri = random.randint(left,…