京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python实现快速排序算法及去重的快速排序的简单示例
quick sort快速排序是一种再基础不过的排序算法,使用Python代码写起来相当简洁,这里我们就来看一下Python实现快速排序算法及去重的快速排序的简单示例:
快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高,因此经常被采用。
该方法的基本思想是:
1.先从数列中取出一个数作为基准数。
2.分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边。
3.再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数。
现在通过一个实例来说明快排。
比如有一个数组:
6 2 4 5 3
第一步:选取一个基准数,不要被这个名词吓到了,你可以把它看作是一个比较大小的数,因为排序就是比较大小,
比如我选取最后一个数3为基准数,依次把数组的数和3比较,比3小的放左边,比3大的放右边,这样有如下结果:
2 3 6 4 5
第二步:判断区间个数,经过第一步后左边区间只有一个数了,没有数字再和它比较了,因此不需要重复操作,右边区间还有:
6 4 5
重复第一步,选取5作为基准数,得到比较结果:
4 5 6
这样左右两边区间都只有一个数了,这就标志着排序完成,最后把所有区间合并就得到排序结果:
2 3 4 5 6
def quick_sort(array):
less = []; greater = []
if len(array) <= 1:
return array
pivot = array.pop()
for x in array:
if x <= pivot: less.append(x)
else: greater.append(x)
return quick_sort(less) + [pivot] + quick_sort(greater)
list = [2,4,2,6,7,8,1]
print quick_sort(list)
[1, 2, 2, 4, 6, 7, 8]
相比C、C#、JAVA之类的是不是简单多了^.^
TIP:去重的快速排序
如下, 只需要把集合修改为单值元素,这里我们使用Python3来演示:
# -*- coding: utf-8 -*-
import random
L = [2, 3, 8, 4, 9, 5, 6, 5, 6, 10, 17, 11, 2]
def qsort(L):
if len(L)<2: return L
pivot_element = random.choice(L)
small = [i for i in L if i< pivot_element]
#medium = [i for i in L if i==pivot_element]
large = [i for i in L if i> pivot_element]
return qsort(small) + [pivot_element] + qsort(large)
print(qsort(L))
输出:
[2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 17]
也可以直接使用, 集合(set)进行排序和去重.
mylist = list(set(L)) #集合自动排序字符串
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02