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从递归向后选择排序函数调用max和交换函数

递归是一种算法或函数调用自身的方式。在编程中，递归通常用于解决可以被分解为相同问题的子问题的情况。递归函数调用可以通过不断调用自身来解决问题，直到达到基本情况（递归终止条件）。

向后选择排序（Selection Sort）是一种简单的排序算法，它通过不断选择未排序部分的最小（或最大）元素，并将其放置在已排序部分的末尾，从而逐步构建有序序列。

max函数是一个用于比较两个值并返回较大值的函数。在排序算法中，max函数通常用于找到未排序部分的最大值。

交换函数是一个用于交换两个值的函数。在排序算法中，交换函数通常用于将最小（或最大）值放置在已排序部分的末尾。

递归向后选择排序函数调用max和交换函数的过程如下：

  1. 定义一个递归函数，命名为recursiveSelectionSort。
  2. 函数接收一个待排序的数组作为参数。
  3. 在函数内部，首先判断数组的长度是否小于等于1，如果是，则直接返回该数组，因为长度为1的数组已经是有序的。
  4. 如果数组长度大于1，则进行以下步骤：
    • 定义一个变量minIndex，用于记录未排序部分的最小值的索引。
    • 遍历数组，从第一个元素开始，找到未排序部分的最小值，并将其索引赋值给minIndex。
    • 调用max函数，传入数组的最后一个元素和minIndex对应的元素，返回较大值。
    • 调用交换函数，交换数组最后一个元素和较大值所在位置的元素。
    • 递归调用recursiveSelectionSort函数，传入除最后一个元素外的子数组作为参数。
  5. 返回经过排序后的数组。

递归向后选择排序函数的优势是简单易懂，实现相对容易。然而，它的时间复杂度为O(n^2)，在处理大规模数据时效率较低。

递归向后选择排序函数的应用场景是对小规模数据进行排序，或者作为其他排序算法的子过程。

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常用排序算法总结

注意选择排序与冒泡排序的区别： 冒泡排序通过依次交换相邻两个顺序不合法的元素位置，从而将当前最小（大）元素放到合适的位置； 而选择排序每遍历一次都记住了当前最小（大）元素的位置，最后仅需一次交换操作即可将其放到合适的位置...使用选择排序为一列数字进行排序的宏观过程： ? 选择排序是不稳定的排序算法，不稳定发生在最小元素与A[i]交换的时刻。...比如序列：{ 5, 8, 5, 2, 9 }，一次选择的最小元素是2，然后把2和第一个5进行交换，从而改变了两个元素5的相对次序。...如果用复杂度为O(n^2)的排序（冒泡排序或直接插入排序），可能会进行n次的比较和交换才能将该数据移至正确位置。 而希尔排序会用较大的步长移动数据，所以小数据只需进行少数比较和交换即可到正确位置。...); // 递归调用，继续从当前结点向下进行堆调整 } } 堆排序算法的演示：　　 ?

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Python算法实践Week5-排序算法

） 每次在若干无序数据中查找最小数，放在无序数据的首位 从N个元素的列表中找最小值及下标，与第一个元素交换 从第二个元素开始的N-1个元素中找出最小值及其下标，与第二个元素交换 以此类推，N-1轮后即为排好序的数据...N-1轮，总共比较的轮数为(N-1)+(N-2)+...+2+1=N(N-1)/2次 选择排序执行交换的次数是N-1次 0x02 冒泡排序 算法思想 第一轮比较：从第一个元素开始，按照顺序对列表中所有...冒泡排序是一种执行效率很低的排序算法 0x03 函数、递归 函数的好处 在程序中分离不同的任务 实现结构化程序设计 减少程序复杂度 实现代码的复用 提高代码的质量 协作开发 实现特殊功能(递归) ....自调用函数，在函数体内部直接或间接调用自己 # 非递归方法 def factorial(n): s = 1 for i in range(1, n + 1): s =...N/2个元素的子列表 对两个子列表递归调用归并排序(最后可将整个列表分为N个子列表) 合并两个已经排序好的子列表 归并排序算法的实现 def merge(left, right): # 合并两个列表

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常用排序算法总结（1）

使用选择排序为一列数字进行排序的宏观过程： ? 选择排序是不稳定的排序算法，不稳定发生在最小元素与A[i]交换的时刻。...比如序列：{ 5, 8, 5, 2, 9 }，一次选择的最小元素是2，然后把2和第一个5进行交换，从而改变了两个元素5的相对次序。...如果用复杂度为O(n^2)的排序（冒泡排序或直接插入排序），可能会进行n次的比较和交换才能将该数据移至正确位置。而希尔排序会用较大的步长移动数据，所以小数据只需进行少数比较和交换即可到正确位置。...我们可以很容易的定义堆排序的过程： 由输入的无序数组构造一个最大堆，作为初始的无序区 把堆顶元素（最大值）和堆尾元素互换 把堆（无序区）的尺寸缩小1，并调用heapify(A, 0)从新的堆顶元素开始进行堆调整...= i) { Swap(A, i, max); // 把当前结点和它的最大(直接)子节点进行交换 Heapify(A, max, size); // 递归调用，继续从当前结点向下进行堆调整 }

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python算法与数据结构-快速排序(36)

递归（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。 递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。...key的值A[j]，将A[j]和A[i]的值交换； 从i开始向后搜索，即由前开始向后搜索(i++)，找到第一个大于key的A[i]，将A[i]和A[j]的值交换； 重复第3、4步，直到i=j； (3,4... // 创建快速排序函数 void quick_sort(int arr[],int start,int end) { // 递归的推出条件，递归一定要有出口 if...int argc, const char * argv[]) { // 快速排序的函数声明 void quick_sort(int arr[],int start,int end);...// 创建需要排序的数组 int array[] = {6,1,2,7,9,5,4,3,10,8}; // 调用快速排序 quick_sort(array, 0, 9);

35440

快速排序你真的会了吗？

第五步，交换i和j： ? 第六步，重复上述步骤，i右移，j左移： ? 第七步，交换i和j指向的值： ? 第八步，重复上述步骤，i右移，j左移，此时i和j已经交错： ?...在前面对整个集合一分为二之后，对剩下的两个集合递归调用，直到完成排序。...总结 本文所写的示例实现与glibc的实现相比，还有很多可优化的地方，例如，本文实现仅对int类型实现了排序或交换值，如果待排序内容是其他类型，就显得力不从心，读者可参考《高级指针话题函数指针》思考如何实现对任意数据类型进行排序...但快速排序的优化主要从以下几个方面考虑： 优化基准选择 优化小数组排序效率 优化交换次数 优化递归 优化最差情况，避免糟糕分区 元素聚合 有兴趣地也可以进一步阅读qsort源码，了解更多优化细节。...练习 采用第一种基准选择策略实现快速排序，并测试对有序数组的排序性能 实现通用快速排序算法，参考《高级指针话题－函数指针》 参考 《数据结构与算法分析》 《算法导论》 glibc qsort.c源码

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js数组排序的几种方法

1、冒泡排序 以从小到大排序为例，冒泡排序的原理就是通过两层循环把数组中两两相邻的元素进行比较，是的大的元素放到后边，元素交换位置，从而一步步的交换元素的位置，使得最大的元素放到数组的末尾，这样内部的循环就进行了一轮...2、快速排序 快速排序是运用递归进行循环调用函数从而使得数组进行排序，代码如下： // 快速排序 function quickSort(arr){ if(arr.length <= 1) return...，也就是函数的返回值还是函数本身，直到符合条件之后递归函数停止运行，像这个函数就是当时arr数组的长度小于等于1的时候该递归函数停止运行。...，在循环数组进行判断，如果数组的元素小于该中间位置元素的值，就放到左边数组，反之放到右边的数组，在函数中返回值设置为左边数组+中间的值+右边数组的拼接新数组，然后再根据递归对左边和右边的数组分别进行刚才的操作...，直到数组的长度小于或者等于1，这时候停止，这时候调用函数之后，传入一个数组，就会自动返回数组排序之后的新数组，这就是快速排序的原理。

4.2K30

十大排序算法总结（Python3实现）

在插入、选择、交换这三大类基于比较的排序算法中，时间复杂度会随着优化程度在O(n^2)~O(nlogn)之间变化，希尔排序、快速排序、堆排序分别代表着杰出的优化策略。...操作指选择，即未排序数逐个比较交换，争夺最值位置，每轮将一个未排序位置上的数交换成已排序数，即每轮选一个最值。 每轮操作O(n)次，共O（n）轮，时间复杂度O(n^2)。...若发生交换，将被交换儿子节点视作根节点重复上一步 大顶堆的建立：从最后一个非叶子节点开始到根节点结束的一系列大顶堆调整过程。...归并排序运用分治递归思想：将大问题分为较小的子问题，分而治之；递归调用同样的方法解决子问题。...注意这里，不能直接arr=temp,他俩大小都不一定一样 arr[i]=temp[i-left] #递归调用归并排序 def mSort(arr,left,right

53210

java冒泡排序和快速排序

一、冒泡排序 1.算法介绍 设排序表长为n，从后向前或者从前向后两两比较相邻元素的值，如果两者的相对次序不对(A[i-1] > A[i])，则交换它们，其结果是将最小的元素交换到待排序序列的第一个位置，...---- 二、快速排序 java中Arrays.sort使用了两种排序方法，快速排序和优化的合并排序。...，如果不大，就用单轴分割对两部分递归调用下去。...尽管插入排序的时间复杂度为0(n^2)，但是当数组元素较少时，插入排序优于快速排序，因为这时快速排序的递归操作影响性能。 　　2）较好的选择了划分元（基准元素）。...当数组大小 size>40 时 ，从待排数组中较均匀的选择9个元素，选出一个伪中数做为划分元。

1.3K30

一文读懂如何用 Python 实现6种排序算法

选择排序 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。...import sys def select_sort(a): ''''' 选择排序 每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素， 顺序放在已排好序的数列的最后...A[q]； 解决：通过递归调用快速排序，对子数组A[p…q-1]和A[q+1…r]进行排序； 合并：因为两个子数组是就地排序的，所以不需要额外的操作。...过程有两种方法， 一种是上面所述的两个指针索引一前一后逐步向后扫描的方法, 另一种方法是两个指针从首位向中间扫描的方法。...序列的两个主要特点是索引操作符和切片操作符。索引操作符让我们可以从序列中抓取一个特定项目。

87170

算法 | 数据结构常见的八大排序算法

直接插入排序 算法思想： 直接插入排序.gif 直接插入排序的核心思想就是：将数组中的所有元素依次跟前面已经排好的元素相比较，如果选择的元素比已排序的元素小，则交换，直到全部元素都比较过。...算法思想 简单选择排序.gif 简单选择排序的基本思想：比较+交换。...从待排序序列中，找到关键字最小的元素； 如果最小元素不是待排序序列的第一个元素，将其和第一个元素互换； 从余下的 N - 1 个元素中，找出关键字最小的元素，重复(1)、(2)步，直到排序结束。...j = j-1 #循环结束后，说明 i=j，此时左边的值全都小于pivot,右边的值全都大于pivot #pivot的位置移动正确，那么此时只需对左右两侧的序列调用此函数进一步排序即可...#递归调用函数：依次对左侧序列：从0 ~ i-1//右侧序列：从i+1 ~ end L[i] = pivot #左侧序列继续排序 quick_sort

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一文读懂如何用 Python 实现6种排序算法

选择排序 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。...import sys def select_sort(a): ''''' 选择排序 每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素， 顺序放在已排好序的数列的最后...A[q]； 解决：通过递归调用快速排序，对子数组A[p…q-1]和A[q+1…r]进行排序； 合并：因为两个子数组是就地排序的，所以不需要额外的操作。...过程有两种方法， 一种是上面所述的两个指针索引一前一后逐步向后扫描的方法, 另一种方法是两个指针从首位向中间扫描的方法。...序列的两个主要特点是索引操作符和切片操作符。索引操作符让我们可以从序列中抓取一个特定项目。

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