python排序的方法,快速排序算法python代码

　　一、递归思想

　　递归思想实际上是在呼唤自己。

　　错误的递归。你知道问题出在哪里吗？

　　上图写了一个实现阶乘的简单递归函数；但是，程序会报告一个错误，并显示“最大深度执行”。这意味着这个递归的深度是有问题的。也就是说写了无限循环。一般的阶乘是3*2*1，我们的是3 * 2 * 1 * 0 *-1 *-2 …

　　我知道递归函数在被调用时进入调用栈，会占用内存。如果软件没有提示递归深度有问题会怎么样？会消耗大量内存，最终程序会中止进程。那么，如何防止这种问题的发生呢？写递归函数的时候，一定要注意基线条件(不调用函数的情况下)和递归条件(调用函数的情况下)一定要写。

　　修正阶乘递归

　　二。快速分类方法

　　总之记住快速排序法就是递归思想二分法——二分法？在规则数组中，继续寻找中值，通过与目标值比较，继续丢弃有效数组的一半。我们快速排序方法的目标是对无序数组进行排序。我们的方法是继续寻找数组中的值，通过与数组中的其他值进行比较，将它们分为小于指定值的数组low和大于指定值的数组high，对低、高数组继续做上述操作。这就是除法的思想。

　　因为在二分法的有序数组中，数组的中值很容易找到；但是快速排序法通常选择数组中的第一个值，因为它不知道无序数组中哪个值是中值。这样一来，算法的执行时间就会有偏差。如果我们的数组是有序数组，那么我们的划分思想是无效的。很可能所有操作都是单边进行的，算法复杂度达到了快速列的最坏时间复杂度o (n 2)。

　　加一集。为什么这里的时间复杂度是O(n ^ 2)？原来，关于第n个数，比较第(n-1)个数和第n个数；第n-1个的数目有(n-2)个，并与之比较；同样，比较次数的相加是(n-1)(n-2)…3)2)1=(n-1))n-1)/2=n(n-1))/2。讨论了在大O方法的情况下，时间常数大多不重要，因为算法执行多次。所以，如果n可以看作无穷大，那么上式大约是(n 2)/2。至于这里的常数系数1/2，这里的时间复杂度是o) n^2，因为在大o方法中忽略了它。

　　快速排序法的一般时间复杂度是多少？o(nlogn).这是因为我们用二分法(时间复杂度o(logn))处理序列的值，总共有n个值。

　　快速分类代码如下所示。

　　快速分类方法

　　一些注意事项：

　　由于快速排序法使用了递归的思想，所以首先要定义基线和递归条件，即函数调用何时停止，何时需要函数调用。

　　现在来普及一下python中方便的列表导出公式。if条件列表中变量的表达式。

　　最后，你需要返回数组，所以当你在函数中返回时，你必须把花括号放在int值a的外面。

　　以上是本节内容，下一节讨论算法的载体——的数据结构。

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