python非递归快速排序_Python实现快速排序(非递归实现)

快速排序同样也是分治的思想，核心依然是分而治之，各个击破。

快速排序的思想是：找到一个数字x，对数组nums进行排序，使x左侧的数字都小于x，右侧的数字都大于x，然后对左侧和右侧重复同样的操作，直到所有的数字都已按序排列。

根据上面的思想，实现代码如下：

#QuickSort：used the divide and conquer idea to sort array

def QuickSort(nums:list,left:int,right:int) -> list:

'''

nums: disorderly arry

left,right: bounds of the array to be sorted

'''

if left >= right:

return

p = getIndex(nums,left,right)

QuickSort(nums,left,p-1)

QuickSort(nums,p+1,right)

return nums

def swap(nums:list,i:int,j:int):

temp = nums[i]

nums[i] = nums[j]

nums[j] = temp

def getIndex(nums:list,left:int,right:int) -> int:

'''

divide nums around x

'''

n = nums[left]

i,j = left,right

while True:

while i < right and nums[i] <= n:

i += 1

while nums[j] > n:

j -= 1

if i >= j:

break

else:

swap(nums,i,j)

nums[left] = nums[j]

nums[j] = n

return j

快排的时间复杂度受到所选择数字的影响，最坏的情况是每次找到的数字x均为最大或者最小，使得划分后一侧有n-1个数字，这样是时间复杂度为n^2，如果每次找的数字x都为中值，那么时间复杂度nlogn，这是最好的情况，快速排序的平均时间复杂度可以证明为 nlogn

对于快排的时间复杂度比较依赖于选取元的问题，我们可以使用随机取元的方法(任取left，right内的一个元素) 或者 三者取中(取nums[left],nums[mid],nums[right]三者中的中间值)

随机取元即在确定x的时候，不再是x=nums[left]，而是随机的从nums[left，right]中取一个元素作为x，即令x = random.choice(range(left,right+1))，那么利用原先的代码，我们只要增加一个RandomGetIndex函数即可，实现代码如下：

def RandomGetIndex(nums:list,left:int,right:int) -> int:

temp = random.choice(range(left,right+1))

swap(nums,left,temp)

index = getIndex(nums,left,right)

return index

#我们递归函数的代码修改为如下

def QuickSort(nums:list,left:int,right:int) -> list:

'''

nums: disorderly arry

left,right: bounds of the array to be sorted

'''

if left >= right:

return

p = RandomGetIndex(nums,left,right)

QuickSort(nums,left,p-1)

QuickSort(nums,p+1,right)

return nums

三者取中的思想是希望能选取一个比较中间的值，这样可以使时间复杂度，更加趋近于nlogn，一般三者取中的策略是选择nums[left]，nums[mid]，nums[right]，三个数里面居中的那个数字作为x，那么同样只需要增加一个ThreeGetMid函数来挑选中间值，然后调用getIndex即可：

def ThreeGetMid(nums:list,left:int,right:int) -> int:

mid = (left+right)//2

mid_num = getMidNum(nums,left,mid,right)

swap(nums,left,mid_num)

index = getIndex(nums,left,right)

return index

def getMidNum(nums:list,left:int,mid:int,right:int) -> int:

if nums[left] >= nums[mid] and nums[left] <= nums[right]:

return left

if nums[left] >= nums[mid] and nums[left] >= nums[right]:

return mid if nums[mid] >= nums[right] else right

if nums[left] <= nums[mid] and nums[left] >= nums[right]:

return left

if nums[left] <= nums[mid] and nums[left] <= nums[right]:

return mid if nums[mid] <= nums[right] else right

#我们递归函数的代码修改为如下

def QuickSort(nums:list,left:int,right:int) -> list:

'''

nums: disorderly arry

left,right: bounds of the array to be sorted

'''

if left >= right:

return

p = ThreeGetMid(nums,left,right)

QuickSort(nums,left,p-1)

QuickSort(nums,p+1,right)

return nums

在前面那篇递归算法笔记中曾经说过，递归调用是一个消耗堆栈空间的过程，那我们在进行递归调用的时候，可能就需要不得不考虑栈溢出的问题。

递归调用是一个重复自身的过程，那我们可以在程序中模拟一个堆栈，然后再使用for循环或者while循环完成其重复调用的部分，就可以将递归调用的算法，转换成非递归的实现。

那我们只需要将我们的递归函数QuickSort改写成，下面这样的代码：

#QuickSort_No_Stack

def QuickSort_No_Stack(nums:list,left:int,right:int) -> list:

temp = [left,right]

while temp:

j = temp.pop() # j = right

i = temp.pop() # i = left

index = getIndex(nums,i,j)

if i < index-1: # 压入堆栈 注意左右边界的顺序

temp.append(i)

temp.append(index-1)

if j > index+1:

temp.append(index+1)

temp.append(j)

return nums

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最后

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