Question

我被要求写一个'到位'Quicksort版本。创建了两个内部函数 - 一个递归函数和一个'就地排序'，它选择随机数据库（需要问题），对列表进行排序并在排序后返回数据库的索引。

     import random

def quicksort(lst):

    def innerfunc(lst, start=0, end=(len(lst) - 1)):   
        temporal_pivot = subfunc(lst, start, end)

        if (end - start > 1): 
            if (temporal_pivot == start or temporal_pivot == start + 1):
                innerfunc(lst, temporal_pivot + 1, end)

            elif (temporal_pivot == end or temporal_pivot == end - 1):
                innerfunc(lst, 0 , temporal_pivot - 1)

            else:
                innerfunc(lst, 0 , temporal_pivot - 1), innerfunc(lst, temporal_pivot + 1, end)


    def subfunc(l, start, end):
        i_random = random.randint(start, end)  # chooses random index!
        l[i_random], l[start] = l[start], l[i_random]

        i_pivot = start
        pivot = l[start]

        i = end
        while i > i_pivot:
            if l[i] <= pivot:
                l.insert(i_pivot, l[i])
                i_pivot += 1
                l.pop(i + 1)

            else:
                i = i - 1

        return i_pivot


    return innerfunc(lst)

问题在于运行时间 -

包含100个或更多元素的列表排序非常慢。

你有一个想法如何改进“subfunc”算法和我的Quicksort性能吗？

谢谢！

奥伦

Answer 1

问题在于重复拨打l.insert()和l.pop()。其中每个都有O(n)复杂度，而您希望循环的每次迭代都为O(1)。

您需要重新修改该函数，使其通过交换元素工作，而不是重复插入和删除。

您可以在Wikipedia中找到一些伪代码。

Answer 2

似乎subfunc效率不高 - 循环并插入到数组部分。我不是Python程序员，但我建议它可能导致内存重新分配并花费O（n）操作

快速到位性能（python）

2 个答案: