Question

以下是我实施的就地快速排序算法，来自this视频的改编：

def partition(arr, start, size):
    if (size < 2):
        return
    index = int(math.floor(random.random()*size))
    L = start
    U = start+size-1
    pivot = arr[start+index]
    while (L < U):
        while arr[L] < pivot:
            L = L + 1
        while arr[U] > pivot:
            U = U - 1
        temp = arr[L]
        arr[L] = arr[U]
        arr[U] = temp

    partition(arr, start, L-start)
    partition(arr, L+1, size-(L-start)-1)

似乎有一些扫描步骤的实现，其中阵列（或阵列的当前部分）被分成3个段：低于枢轴，枢轴和大于枢轴的元素的元素。我从左边扫描大于或等于枢轴的元素，从右边扫描小于或等于枢轴的元素。一旦找到其中一个，就进行交换，循环继续，直到左标记等于或大于右标记。但是，在this图表后面还有另一种方法可以在很多情况下减少分区步骤。有人可以验证哪种方法对快速排序算法实际上更有效吗？

Answer 1

您使用的两种方法基本相同。在上面的代码中

new-session

索引是随机选择的，因此它可以是第一个元素或最后一个元素。在链接https://s3.amazonaws.com/hr-challenge-images/quick-sort/QuickSortInPlace.png中，他们首先将最后一个元素作为数据透视，并以与在代码中相同的方式移动。

所以两种方法都是一样的。在您的代码中，您可以随机选择数据透视图，在图像中 - 您可以说明数据透视表。

快速效率：扫描方向是否重要？

1 个答案: