一句话总结快速排序
快速排序的过程其实就是一颗二叉搜索树构造的过程。
可以对比归并排序:归并排序及其拓展应用
快速排序是二叉树的前序遍历,归并排序是二叉树的后序遍历。
相关题目:
912. 排序数组
215. 数组中的第K个最大元素
# 快速排序
import random
class Quick:
@staticmethod
def sort(nums: List[int]):
Quick.shuffle(nums) # 为了避免出现耗时的极端情况,先随机打乱
Quick.sort_helper(nums, 0, len(nums) - 1) # 排序整个数组(原地修改)
@staticmethod
def sort_helper(nums: List[int], low: int, high: int):
if low >= high:
return
p = Quick.partition(nums, low, high) # 对 nums[lo..hi] 进行切分
Quick.sort_helper(nums, low, p - 1) # 排序 nums[lo..p-1]
Quick.sort_helper(nums, p + 1, high) # 排序 nums[p+1..hi]
@staticmethod
def partition(nums: List[int], low: int, high: int) -> int:
pivot = nums[low] # 这里先取最低位作为枢纽元
i, j = low + 1, high # 将枢纽元和第一个元素交换后,i 指针指向第二个元素,j 指针指向最后一个元素
while i <= j:
while i < high and nums[i] <= pivot:
i += 1 # 找到第一个大于 pivot 的元素(i 指针停在上一个比 pivot 大的元素处)
while j > low and nums[j] > pivot:
j -= 1 # 找到第一个小于等于 pivot 的元素(j 指针停在上一个比 pivot 小或等于的元素处)
if i >= j:
break
Quick.swap(nums, i, j) # 交换左右两个位置上的元素
Quick.swap(nums, low, j) # 将备份的枢纽元移动到正确的位置上
return j # j 为划分完成后正确位置的枢纽元
@staticmethod
def shuffle(nums: List[int]):
rng = random.Random() # 随机数生成器
for i in range(len(nums)):
r = i + rng.randrange(len(nums) - i) # 在剩余的元素中随机选择一个索引
Quick.swap(nums, i, r) # 交换这两个元素
@staticmethod
def swap(nums: List[int], i: int, j: int):
nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i] # 交换两个位置上的元素
# 215. 数组中的第K个最大元素
from typing import List
import random
def findKthLargest(nums: List[int], k: int) -> int:
shuffle(nums)
lo, hi = 0, len(nums) - 1
k = len(nums) - k
while lo <= hi:
p = partition(nums, lo, hi)
if p < k:
lo = p + 1
elif p > k:
hi = p - 1
else:
return nums[p]
return -1
def partition(nums: List[int], lo: int, hi: int) -> int:
# 见前文
pass
def shuffle(nums: List[int]) -> None:
# 见前文
pass
def swap(nums: List[int], i: int, j: int) -> None:
# 见前文
pass