Python快速排序算法详解及应用

目录

• 1、Python 快速排序算法介绍
• 2、Python 常见算法种类
• 3、自定义复杂数据结构的快速排序方法
• 4、多种排序算法分析及 Python 实现
• 5、Python 中按不同单位质量排序的方法
• 6、Python 常见算法概述

Python 快速排序算法介绍

快速排序算法是一种高效的排序方法，基于“分而治之”的思想。其核心在于选择一个基准值（pivot），将数组分为两部分，一部分小于基准值，另一部分大于基准值，然后递归地对这两部分进行排序。虽然存在多种实现方式，但最优的快速排序通常采用随机选择主元和原址排序的方法。

研究算法时，重点在于理解其背后的逻辑和思想，而不是过于纠结于具体的代码量。

Python 常见算法种类

1. 选择排序算法：通过多次遍历未排序部分，找到最小或最大元素并将其放置在已排序部分的末尾，逐步完成排序。

2. 快速排序算法：选择一个基准值，将数组分为两部分，分别递归排序，最终合并结果。

3. 二分查找算法：在有序列表中，通过不断将搜索区间减半，快速找到目标元素的位置。

4. 广度优先搜索算法：适用于无权图，用于查找从起点到终点的最短路径。

5. 贪婪算法：通过每次选择局部最优解，尝试达到全局最优解，适用于某些特定问题。

自定义复杂数据结构的快速排序方法

在 Python 中，可以使用 `sorted` 函数对自定义数据结构进行排序。通过指定 `key` 参数，可以灵活地选择排序依据。例如：

class MyData:
    def __init__(self, name, id):
        self.name = name
        self.id = id
    @property
    def key(self):
        return self.name
    def len(self):
        return len(self.name)
    def __str__(self):
        return f"{{'name': '{self.name}', 'id': {self.id}}}" 
    __repr__ = __str__

items = [MyData('zzzz', 1), MyData('aaa', 4)]

# 按名称排序
sorted_by_name = sorted(items, key=lambda x: x.name)

# 按 ID 排序
sorted_by_id = sorted(items, key=lambda x: x.id)

# 按 key 属性排序
sorted_by_key = sorted(items, key=lambda x: x.key)

# 按长度排序
sorted_by_len = sorted(items, key=lambda x: x.len())

print("按名称排序:", sorted_by_name)
print("按 ID 排序:", sorted_by_id)
print("按 key 排序:", sorted_by_key)
print("按长度排序:", sorted_by_len)

以上代码展示了如何根据不同的属性对自定义数据结构进行排序。

多种排序算法分析及 Python 实现

排序算法的选择取决于具体的应用场景。常见的排序算法包括快速排序、希尔排序、堆排序、选择排序等。其中，快速排序、希尔排序、堆排序和选择排序是非稳定排序算法，而基数排序、冒泡排序、插入排序、归并排序是稳定排序算法。

可以通过查阅相关资料，如百度百科，了解各种排序算法的详细原理和实现代码。

Python 中按不同单位质量排序

在 Python 中，可以使用多种排序算法对不同单位的质量进行排序。例如，使用冒泡排序、选择排序或快速排序等方法，根据具体需求选择合适的算法。以下是快速排序的一个示例：

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x  pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)

masses = [1.5, 2.3, 0.8, 1.2]
sorted_masses = quick_sort(masses)
print("排序后的质量:", sorted_masses)

Python 常见算法概述

算法是指解决问题的一系列明确步骤。一个好的算法应具备以下特征：

• 有穷性：算法必须在有限步骤内终止。
• 确切性：每一步骤必须有明确的定义。
• 输入项：算法可以有零个或多个输入。
• 输出项：算法必须有一个或多个输出。
• 可行性：算法中的每一步操作都必须是可行的。
• 高效性：算法应尽可能快且占用资源少。
• 健壮性：算法应对异常数据有良好的处理能力。

常见的 Python 算法包括：

• 选择排序
• 快速排序
• 二分查找
• 广度优先搜索
• 贪婪算法