На месте QuickSort в Python
Мне пришлось реализовать алгоритм QuickSort для домашней работы на выбранном мной языке, и я выбрал Python.
Во время лекций нам сказали, что QuickSort эффективен с точки зрения памяти, потому что он работает на месте; то есть он не имеет дополнительных копий частей входного массива для рекурсий.
С учетом этого я попытался реализовать алгоритм QuickSort в Python, но вскоре понял, что для написания элегантной части кода мне пришлось бы передавать части массива самой функции во время рекурсии. Поскольку Python создает новые списки каждый раз, когда я это делаю, я пытался использовать Python3 (потому что он поддерживает нелокальное ключевое слово). Следующим является мой прокомментированный код.
def quicksort2(array):
# Create a local copy of array.
arr = array
def sort(start, end):
# Base case condition
if not start < end:
return
# Make it known to the inner function that we will work on arr
# from the outer definition
nonlocal arr
i = start + 1
j = start + 1
# Choosing the pivot as the first element of the working part
# part of arr
pivot = arr[start]
# Start partitioning
while j <= end:
if arr[j] < pivot:
temp = arr[i]
arr[i] = arr[j]
arr[j] = temp
i += 1
j += 1
temp = arr[start]
arr[start] = arr[i - 1]
arr[i - 1] = temp
# End partitioning
# Finally recurse on both partitions
sort(start + 0, i - 2)
sort(i, end)
sort(0, len(array) - 1)
Теперь я не уверен, хорошо ли я сделал эту работу, или я что-то упустил. Я написал более Pythonic версию QuickSort, но это, безусловно, не работает на месте, потому что он продолжает возвращать части входного массива и объединяет их.
Мой вопрос в том, как это сделать в Python? Я искал как Google, так и SO, но не нашел истинной реализации QuickSort на месте, поэтому я подумал, что лучше спросить.
Ответы
Ответ 1
Конечно, не лучший способ, плюс этот знаменитый алгоритм будет иметь десятки совершенных реализаций.. это мое, довольно легко понять
def sub_partition(array, start, end, idx_pivot):
'returns the position where the pivot winds up'
if not (start <= idx_pivot <= end):
raise ValueError('idx pivot must be between start and end')
array[start], array[idx_pivot] = array[idx_pivot], array[start]
pivot = array[start]
i = start + 1
j = start + 1
while j <= end:
if array[j] <= pivot:
array[j], array[i] = array[i], array[j]
i += 1
j += 1
array[start], array[i - 1] = array[i - 1], array[start]
return i - 1
def quicksort(array, start=0, end=None):
if end is None:
end = len(array) - 1
if end - start < 1:
return
idx_pivot = random.randint(start, end)
i = sub_partition(array, start, end, idx_pivot)
#print array, i, idx_pivot
quicksort(array, start, i - 1)
quicksort(array, i + 1, end)
Ok сначала выполняет отдельную функцию для подпрограммы раздела. Он принимает массив,
начальную и конечную точку интереса и индекс поворота. Эти функции должны быть четкими.
Quicksort затем вызовет подпрограмму раздела в первый раз на весь массив; тогда
call recursevely сам сортировать все до точки опоры и все после.
спросите, не понимаете ли вы что-то
Ответ 2
В последнее время я начал изучать python, и вот моя попытка реализовать quicksort с использованием python. Надеюсь, это полезно. Обратная связь приветствуется:)
#!/usr/bin/python
Array = [ 3,7,2,8,1,6,8,9,6,9]
def partition(a, left, right):
pivot = left + (right - left)/2
a[left],a[pivot] = a[pivot], a[left] # swap
pivot = left
left += 1
while right >= left :
while left <= right and a[left] <= a[pivot] :
left += 1
while left <= right and a[right] > a[pivot] :
right -= 1
if left <= right:
a[left] , a[right] = a[right], a[left] # swap
left += 1
right -= 1
else:
break
a[pivot], a[right] = a[right] , a[pivot]
return right
def quicksort(array , left,right):
if left >= right:
return
if right - left == 1:
if array[right] < array[left]:
array[right], array[left] = array[left] , array[right]
return
pivot = partition(array, left, right)
quicksort(array, left, pivot -1)
quicksort(array, pivot+1,right)
def main():
quicksort(Array, 0 , len(Array) -1)
print Array
main()
Ответ 3
Вот что я придумал. Алгоритм на месте, выглядит красивым и рекурсивным.
# `a` is the subarray we're working on
# `p` is the start point in the subarray we're working on
# `r` is the index of the last element of the subarray we're working on
def part(a,p,r):
k=a[r] #pivot
j,q=p,p
if p<r: # if the length of the subarray is greater than 0
for i in range(p,r+1):
if a[i]<=k:
t=a[q]
a[q]=a[j]
a[j]=t
if i!=r:
q+=1
j+=1
else:
j+=1
part(a,p,q-1) # sort the subarray to the left of the pivot
part(a,q+1,r) # sort the subarray to the right of the pivot
return a
def quicksort(a):
if len(a)>1:
return part(a,0,len(a)-1)
else:
return a
Ответ 4
Вот еще одна реализация:
def quicksort(alist):
if len(alist) <= 1:
return alist
return part(alist,0,len(alist)-1)
def part(alist,start,end):
pivot = alist[end]
border = start
if start < end:
for i in range(start,end+1):
if alist[i] <= pivot:
alist[border], alist[i] = alist[i], alist[border]
if i != end:
border += 1
part(alist,start,border-1)
part(alist,border+1,end)
return alist
Ответ 5
Объяснение:
Pivot всегда является последним элементом в заданном массиве.
В моем подходе я отслеживаю "границу" между числами, меньшими и большими, чем ось. Граница - это индекс первого числа в "большой" группе.
В конце каждой итерации мы обмениваем номер под "границей" с номером поворота.
И код:
def qs(ar, start, end):
if (end-start < 1):
return
if (end-start == 1):
if(ar[start] > ar[end]):
tmp = ar[start]
ar[start] = ar[end]
ar[end] = tmp
return
pivot = ar[end - 1]
border_index = start
i = start
while(i <= end - 1):
if (ar[i] < pivot):
if i > border_index:
tmp = ar[i]
ar[i] = ar[border_index]
ar[border_index] = tmp
border_index += 1
i+=1
ar[end-1] = ar[border_index]
ar[border_index] = pivot
qs(ar, start, border_index)
qs(ar, border_index + 1, end)
qs(ar, 0, n)
