Python實現的快速排序

今天看了下《演算法新解》這本書，很薄的一本書，最開始吸引我的有兩點，一個是裡面的大量的圖，內容相對來說比較清新，第二個是裡面的程式碼是基於Python實現。儘管演算法和語言的關聯實現差別不是很大，重在思想，我是希望直接一些，能看到最直接的就懶得轉換了。

看這本書的時候有幾個瞬間突然有頓悟的感覺。

第一個是一般的翻譯書的內容背景很難轉換，老外舉的例子我們很多時候沒有代入感。在這裡我找到了一些共同的語言，作者看起來是在矽谷工作，舉的一個旅行家問題是以舊金山，帕羅奧圖，伯克利來說明，一看到這個例子，我就能很快想起之前去那邊的行程安排，地圖我已經研究得很熟了，所以再看到這個例子完全不會陌生，還多了一些親切感。這可能就是一些額外的知識補充給帶給我的福利吧。

第二個是對於資料結構設計上和演算法的密切相關，讓我突然理解了資料庫中的設計方式。如果說原來是明白了5分，現在是打通了原來的一道壁壘，我能夠真正的接受那種設計方式。

第三個是對於演算法的設計，排除了我原來的一些盲點。大學看的演算法書都很嚴謹，嚴謹到很多時候看不懂，越是關鍵的演算法，覺得自己花費的腦細胞越多，但是感覺還是不得要領，今天在這裡找到了一些靈感，大概2個多小時的時間，竟然看完了1/3的內容。

演算法是程式設計師的一大利器，做一件事情實現的方式有很多，但是如何平衡找到最合適的方法卻很難。記得大學看一個演算法，花了好幾個小時，結果上課的時候，老師花了不到五分鐘就講完了，然後腦袋一片空白，記得當時學快速排序的時候，感覺這個演算法應該是很複雜，感覺理解了，但是很快就忘記了。如果要落到紙面上完全不行。

第四個是對遞迴的理解。今天看了之後算是重新整理自己的認知。裡面有句話說的好：遞迴將人分為三個截然不同的陣營，恨它的，愛它的，和恨了幾年又愛上它的。我確切的說也是屬於第三種。

使用迴圈，程式的效能可能而更好，但是使用遞迴，程式更容易理解。

對於快速排序，演算法的思考方式就是由簡到難。

如果是一個數，則返回，如果是兩個數，直接比較很快就能出結果，我們用僱一個通用思維來考慮，設定一個參考值，如果大於參考值，則在右側由陣列存放，如果小於參考值，則在左側存放。這樣一來，三個數，四個數都是如此的思路。我們就可以使用遞迴來處理了。

能執行的程式很短，內容如下：

def quicksort(array):

if len(array) < 2:

return array

else:

pivot = array[ 0]

less = [i for i in array[ 1:] if i<= pivot]

greater = [i for i in array[ 1:] if i > pivot]

return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater)

print quicksort([ 5,11,3,5,8,2,6,7])

如果給程式打上日誌，簡單補充幾個print來看看每個節點的執行情況：

def quicksort(array):

if len(array) < 2:

return array

else:

pivot = array[ 0]

print( "pivot:",pivot)

less = [i for i in array[ 1:] if i<= pivot]

print( "less:",less)

greater = [i for i in array[ 1:] if i > pivot]

print( "greater",greater)

print( "sum:",(less) + [pivot] + (greater))

return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater)

print quicksort([ 5,11,3,5,8,2,6,7])

生成的日誌如下：

D:programspython2 .7python.exe C:/python/kmp/db_ops/quicksort.py

( 'pivot:', 5)

( 'less:', [ 3, 5, 2])

( 'greater', [ 11, 8, 6, 7])

( 'sum:', [ 3, 5, 2, 5, 11, 8, 6, 7])

( 'pivot:', 3)

( 'less:', [ 2])

( 'greater', [ 5])

( 'sum:', [ 2, 3, 5])

( 'pivot:', 11)

( 'less:', [ 8, 6, 7])

( 'greater', [])

( 'sum:', [ 8, 6, 7, 11])

( 'pivot:', 8)

( 'less:', [ 6, 7])

( 'greater', [])

( 'sum:', [ 6, 7, 8])

( 'pivot:', 6)

( 'less:', [])

( 'greater', [ 7])

( 'sum:', [ 6, 7])

[ 2, 3, 5, 5, 6, 7, 8, 11]

Process finished with exit code 0

對於分析問題還是大有幫助。程式本身不長，算是我見過最精煉的快排程式了。