用python实现快速排序,python如何降序排列

　　当有序区间内有大量数据时，查找数据的插入位置会非常耗时。

　　1.插入排序算法总是从有序间隔中搜索插入位置，并以此为起点。

　　2.二分搜索法方法可以用来快速确定要插入的位置，所以有了插入排序算法的优化版本，也叫二分搜索法和插入算法。

　　实例

　　definsert _ sort 2(data _ list):

　　二分搜索法函数用于确定要在有序间隔中插入的元素的插入位置。

　　Count=0#计算循环次数。

　　长度=len(数据列表)

　　for range(1，length) : #默认情况下，第一个位置的元素是排序区间，所以下标从1开始。

　　打印(数据列表)

　　Wait _ insert _ data=data _ list[I]# #等待元素被插入

　　move_index=i

　　Insert _ index，count 1=binary _ search(data _ list[03360 I]，wait _ insert _ data) #查找插入位置

　　Count=count1#计算循环数需要加上二分搜索法的循环数。

　　while move _ index insert _ index 3360 #将元素移动到要插入的位置。

　　计数=1

　　数据列表[移动索引]=数据列表[移动索引-1]

　　move_index-=1

　　数据列表[插入索引]=等待插入数据#插入操作

　　打印(数据列表)

　　打印(f 循环总数为{count} )

　　returndata_list

　　defbinary_search(data_list，data):

　　输入：有序列表，以及要查找的数据。

　　输出：数据应该在有序列表的插入位置。

　　Count变量纯粹用于计算循环次数，在实际应用中可以删除。

　　计数=0

　　长度=len(数据列表)

　　低=0

　　高=长度-1

　　# #如果给定元素大于或等于最后一个元素，则将其插入最后一个元素位置之后。

　　# #如果它小于第一个元素，则插入位置0

　　if data=data _ list[length-1]: return length，0

　　elifdatadata _ list[0]: return 0，0

　　insert_index=0

　　whilelowhigh-1:

　　计数=1

　　Mid=(低高)//2 # Python中的除法结果默认使用//

　　ifdata_list[mid]data:

　　高=中

　　插入指数=高

　　else:

　　低=中

　　Insert_index=low 1#如果值相同或者值大于mid的值，那么插入位置在其后。

　　Return _ index，计数。以上是python插入排序的优化方法。希望对你有帮助。更多python学习方向：Python基础课程

　　本教程运行环境：windows7系统，Python 3.9.1，DELL G3电脑。

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