快排算法python 快速排序算法实例？
快速排序算法实例？
键序列（66、13、51、76、81、26、57、69、23）被快速排序。
查找第一个分区的结果。键序列递增。第一个元素用作划分基准。两个指针I和J分别指向表的开始和结束。重复以下两个步骤：
1，J逐渐减小，并逐步比较J所指元素和目标元素的大小。如果P（J）<T，则交换位置。
2. 如果P（I）>T，则交换位置。
直到I和J指向相同的值，循环结束。
快速排序是对冒泡排序的改进。其基本思想是：首先，从序列中取一个数作为基数，将数组中大于这个数的所有数放到右边，小于或等于这个数的所有数放到左边，然后对左右间隔重复第二步，直到每个间隔中只有一个数为止。
快速排序算法是冒泡排序的改进。快速调度的基本思想是在基准数据的基础上，通过一次排序将待排序的数据划分为两个独立的部分。
所有数据的一部分小于基准数据，另一部分大于基准数据，然后对两部分数据进行递归快速排序，实现整个数据的有序排列。
快速排序算法在平均情况下的时间复杂度为，求详解？
时间复杂度为O（nlogn）n为元素数。1快速排序的三个步骤是：1.1。找出用于划分序列的元素。1.2. 用元素划分序列。1.3. 重复1和2个步骤，引导序列不再被分割。因此，对于n个元素，排序时间是t（n）=2*t（nǘ）n（表示长度n的序列被划分为两个子序列，每个子序列需要t（n&#）时间，而划分序列需要n时间）和t（1）=1（表示长度1的序列不能被划分为子序列，只需要1次）t（n）=2^logn logn*n（n被连续二分，并且只能二分logn次（在最佳情况下，每个选定的元素被均匀地分成序列））=n nlogn。因此，上面的t（n）=O（nlogn）是最佳情况的推导。因此，在最佳情况下，快速排序的排序时间为O（nlogn），这也被认为是正常的平均情况。在最坏的情况下，它将退化为气泡排序，t（n）=t（n-1）n（每个选定的元素只能将序列分成一段，即它是最小或最大的元素）。因此，t（n）=n*（n-1）ǘ相当于o（n^2）
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