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Python 快速排序：如何随机选取每次排序的基值？
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python 快速排序：如何随机选取每次排序的基值？
快速排序是一种经典排序算法，其可以通过分治思想高效地对数据进行排序。在快速排序中，选取基值是关键一步，它将数组划分为两部分。传统上，快速排序的基值往往取为数组的第一个元素。但是，如果数组已经按一定顺序排列，这种方法的效率就会降低。
为了提高快速排序的效率，我们可以在每次排序时随机选取基值。这将防止数组已经按顺序排序的情况下出现最坏情况。
实现方法
在 python 中，我们可以使用 random 库来执行随机选择：
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import random def partition(array, low, high): """ 将给定数组的一部分划分为两部分，其中 小于基值的元素在基值左边，大于基值的元素在基值右边。 Args: array (list): 要排序的数组 low (int): 排序部分的起始索引 high (int): 排序部分的结束索引 Returns: int: 分割后的元素在数组中的位置 """ # 随机选择基值 pivot = array[random.randint(0, len(array)-1)] i = low - 1 # 最后一个小于等于基值的元素的索引 for j in range(low, high): if array[j] <= pivot: i += 1 array[i], array[j] = array[j], array[i] array[i+1], array[high] = array[high], array[i+1] return i + 1
在 partition 函数中，我们使用 random.randint(0, len(array)-1) 随机生成基值的索引。然后，我们遍历数组，将小于基值的元素移动到基值的左边，将大于或等于基值的元素移动到基值的右边。最后，我们返回插入基值后的基值索引。
通过使用上述方法，我们可以将快速排序每次重新选择基值随机化，从而提高对有序数组的排序效率。
