Python 快速排序

快速排序（Quick Sort）是一种高效的排序算法，它的基本思想是通过分治的策略将一个大问题分解成小问题并解决。快速排序的核心操作是选取一个基准元素，将待排序序列划分成左右两部分，其中左部分的元素都小于基准元素，右部分的元素都大于基准元素。然后递归地对左

快速排序（Quick Sort）是一种高效的分治排序算法，它选择一个基准元素，将数组分成两个子数组，小于基准的放在左边，大于基准的放在右边，然后递归地排序子数组。快速排序通常比冒泡排序和选择排序更高效，特别适用于大型数据集。本文将详细介绍快速排序的工作原理

1. 快速排序 快速排序（英语：Quicksort），又称划分交换排序（partition-exchange sort），通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行

1、冒泡排序         冒泡排序:每一次相邻的两个数做比较,大的往后移动一位,每次循环都会把最大的值(升序)或最小的值(降序)放在末端 。 2、快速排序         快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为较小和较大的2个子序列，然后递归地

时间复杂度 名称 示例算法 O(1) 常数时间复杂度 哈希表查找 O(logn) 对数时间复杂度 二分查找 O(n) 线性时间复杂度 遍历数组 O(nlogn) 线性对数时间复杂度 快速排序 O(n^2) 平方时间复杂度 冒泡排序、插入排序 O(n^3) 立方时间复杂度 矩阵乘法 O(2^n) 指数时间复杂度 穷举搜索 O(n!) 阶

需求 根据快速排序算法，求一个列表中第n大的数字 常规解法 把列表从大到小排序，直接取索引为 n-1 的数字 优化解法 根据快速排序的想法，可以在排序完成之前，就可以找到第n大的数字 使用列表表达式，代码短一些，不过多了两层循环，建议使用正常的循环

 一个程序员一生中可能会邂逅各种各样的算法，但总有那么几种，是作为一个程序员一定会遇见且大概率需要掌握的算法。 1.1算法（algorithm ） 是指令的集合，是为解决特定问题而规定的一系列操作。 它是明确定义的可计算过程，以一个数据集合作为输入，并产生一个数据

1.选择排序 选择排序算法的实现思路有点类似插入排序，也分已排序区间和未排序区间。但是选择排序每次会从未排序区间中找到最小的元素，将其放到已排序区间的末尾。 Java代码实现如下。 ps：选择排序的最好情况时间复杂度、最坏情况和平均情况时间复杂度都为 O(n2)，

目录 一、快速排序 思路 模板 注意点 二、归并排序 思路 动画演示 模板 注意点 三、习题 1.第k个数 2.数组中的逆序对* 时间复杂度： 平均情况O(nlog2n) 最坏情况O(n^2) 1. 确定分界点x (可取为q[l]、q[r]或 q[(l + r) / 2]) 【x被称为 支点（pivot） ，也称为 枢轴元素 。】 2. 划分区间

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交换排序基本思想： 所谓交换，就是根据序列中两个记录键值的比较结果来对换这两个记录在序列中的位置，交换排序的特点是：将键值较大的记录向序列的尾部移动，键值较小的记录向序列的前部移动。 目录 1.冒泡排序 2.快速排序 2.1 递归实现  2.2 快速排序优化 2.3 非递归

交换，是指根据序列中两个元素的比较结果来对换这两个记录在序列中的位置 一，冒泡排序 1.基本思想：从后往前（或从前往后）两两比较相邻元素的值，若为逆序（A[i-1] A[i]），则交换它们，直到序列比较完 2.过程 数组序号 0 1 2 3 4 5 6 7 待排序元素 49 38 65 97 76 13 27

​ ​📝个人主页：@Sherry的成长之路 🏠学习社区：Sherry的成长之路（个人社区） 📖专栏链接：数据结构 🎯 长路漫漫浩浩，万事皆有期待 上一篇博客：【排序算法(二)】选择排序（直接选择排序堆排序） 冒泡排序属于交换排序，所谓 交换排序 就是就是根据序列中两个记录

排序算法：交换类排序，插入类排序、选择类排序、归并类排序 交换类排序：冒泡排序、快速排序 一、冒泡排序  时间复杂度：内层是ji，外层是从0到n-1，运行的总次数是1+2+3+4+...+n-1,即O() 空间复杂度：O(1)，没有使用额外空间，不会因为n的变化而变化 如果数组本身有序，最