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Python实现的快速排序

今天看了下《算法新解》这本书，很薄的一本书，最开始吸引我的有两点，一个是里面的大量的图，内容相对来说比较清新，第二个是里面的代码是基于Python实现。...尽管算法和语言的关联实现差别不是很大，重在思想，我是希望直接一些，能看到最直接的就懒得转换了。 看这本书的时候有几个瞬间突然有顿悟的感觉。...算法是程序员的一大利器，做一件事情实现的方式有很多，但是如何平衡找到最合适的方法却很难。...记得大学看一个算法，花了好几个小时，结果上课的时候，老师花了不到五分钟就讲完了，然后脑袋一片空白，记得当时学快速排序的时候，感觉这个算法应该是很复杂，感觉理解了，但是很快就忘记了。...使用循环，程序的性能可能而更好，但是使用递归，程序更容易理解。 对于快速排序，算法的思考方式就是由简到难。

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快速排序的四种python实现

快速排序算法，简称快排，是最实用的排序算法，没有之一，各大语言标准库的排序函数也基本都是基于快排实现的。 本文用python语言介绍四种不同的快排实现。 1....用栈实现非递归的快排程序 先说两句题外话，一般意义上的栈有两层含义，一层是后进先出的数据结构栈，一层是指函数的内存栈，归根结底，函数的内存栈的结构就是一个后进先出的栈。...不知道与栈存储空间相对的堆存储空间，其组织结构是否也是一个完全二叉树呢？ 高级语言将递归转换为迭代，用的也是栈，需要考虑两个问题: 1）栈里边保存什么？ 2）迭代结束的条件是什么？...栈里边保存的当然是需要迭代的函数参数，结束条件也是跟需要迭代的参数有关。对于快速排序来说，迭代的参数是数组的上边界low和下边界high，迭代结束的条件是low == high。...中访问的是最后一个元素，所以如果程序写错了，可能其他语言会报错，但python会输出一个错误的结果。

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看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

因此，常见的做法是定义一个Python列表，对它进行操作，然后再转换为NumPy数组，或者用np.zeros和np.empty初始化数组，预分配必要的空间： ?...不过排序函数的功能比Python列表对应函数更少： ? 搜索向量中的元素 与Python列表相反，NumPy数组没有index方法。 ?...不过NumPy具有多个函数，允许按列进行排序： 1、按第一列对数组排序：a[a[:,0].argsort()] ? argsort排序后，此处返回原始数组的索引数组。...此技巧可以重复，但是必须小心，以免下一个排序混淆前一个排序的结果： a = a[a[:,2].argsort()]a = a[a[:,1].argsort(kind=’stable’)]a = a...如果不方便使用axis，可以将数组转换硬编码为hstack的形式： ? 这种转换没有实际的复制发生。它只是混合索引的顺序。 混合索引顺序的另一个操作是数组转置。检查它可能会让我们对三维数组更加熟悉。

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图解NumPy：常用函数的内在机制

NumPy 数组和 Python 列表 乍一看，NumPy 数组与 Python 列表类似。它们都可作为容器，能够快速获取和设置元素，但插入和移除元素会稍慢一些。...（其中 .5 会被舍掉） NumPy 也能执行基础的统计运算： NumPy 的排序函数没有 Python 的排序函数那么强大： Python 列表与 NumPy 数组的排序函数对比 在一维情况下，如果缺少...二维的情况则会更困难一些（人们正在请求这一功能）。 搜索向量中的元素 与 Python 列表相反，NumPy 数组没有索引方法。人们很久之前就在请求这个功能，但一直还没实现。...但幸运的是，NumPy 提供了一些支持按列排序的辅助函数——或有需要的话可按多列排序： 1. a[a[:,0].argsort()] 可按第一列对数组排序： 这里 argsort 会返回原数组排序后的索引的数组...这个技巧可以重复，但必须谨慎，别让下一次排序扰乱上一次排序的结果： a = a[a[:,2].argsort()] a = a[a[:,1].argsort(kind='stable')] a = a[

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图解NumPy：常用函数的内在机制

NumPy 数组和 Python 列表 乍一看，NumPy 数组与 Python 列表类似。它们都可作为容器，能够快速获取和设置元素，但插入和移除元素会稍慢一些。...（其中 .5 会被舍掉） NumPy 也能执行基础的统计运算： NumPy 的排序函数没有 Python 的排序函数那么强大： Python 列表与 NumPy 数组的排序函数对比 在一维情况下，如果缺少...二维的情况则会更困难一些（人们正在请求这一功能）。 搜索向量中的元素 与 Python 列表相反，NumPy 数组没有索引方法。人们很久之前就在请求这个功能，但一直还没实现。...但幸运的是，NumPy 提供了一些支持按列排序的辅助函数——或有需要的话可按多列排序： 1. a[a[:,0].argsort()] 可按第一列对数组排序： 这里 argsort 会返回原数组排序后的索引的数组...这个技巧可以重复，但必须谨慎，别让下一次排序扰乱上一次排序的结果： a = a[a[:,2].argsort()] a = a[a[:,1].argsort(kind='stable')] a = a[

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Python数据分析 | Numpy与2维数组操作

二、轴参数 在很多矩阵运算操作中，NumPy可以实现跨行或跨列的操作。为了适用任意维数的数组，NumPy引入了axis的概念。...可以使用np.reshape将一维矢量转换为这种形式，使用np.squeeze可将其恢复。这两个功能都通过view发挥作用。...但好在NumPy提供了其他功能，这些功能允许按一列或几列进行排序： 1、a[a [:,0] .argsort()]表示按第一列对数组进行排序： [957cf897dcc850eb0e3f40d4650e773e.png...] 其中，argsort返回排序后的原始数组的索引数组。...本系列教程涉及的速查表可以在以下地址下载获取： NumPy速查表 Pandas速查表 Matplotlib速查表 Seaborn速查表 拓展参考资料 NumPy教程 Python NumPy教程 ShowMeAI

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Numpy入门教程：06. 排序，搜索和计数

参考链接： Numpy 排序，搜索和计数 背景  什么是 NumPy 呢？  NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。...其是一个功能强大的 Python 库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，通常应用于以下场景：  执行各种数学任务，如：数值积分、微分、内插、外推等。...因此，当涉及到数学任务时，它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数来快速处理图像。...axis：排序沿数组的（轴）方向，0表示按行，1表示按列，None表示展开来排序，默认为-1，表示沿最后的轴排序。...【例】对数组沿给定轴执行间接排序，并使用指定排序类型返回数据的索引数组。这个索引数组用于构造排序后的数组。

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数据科学 IPython 笔记本 9.10 数组排序

9.10 数组排序 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。...幸运的是，Python包含内置的排序算法，这些算法比刚刚展示的任何简单算法都高效得多。 我们将首先查看 Python 内置函数，然后查看 NumPy 中包含的，并针对 NumPy 数组优化的例程。...NumPy 中的快速排序：np.sort和np.argsort 尽管 Python 内置了sort和sorted函数来处理列表，但我们不会在这里讨论它们，因为 NumPy 的np.sort函数效率更高，...默认情况下，np.sort使用O(nlogn)的快速排序算法，但归并排序和堆排序也可用。 对于大多数应用程序，默认的快速排序绰绰有余。...虽然这种方法的广播和逐行排序，可能看起来不像编写循环那么简单，但事实证明，这是在 Python 中对这些数据进行操作的一种非常有效的方法。

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深度学习基础之numpy，小白轻松入门numpy，送书了！！！

1、numpy 的安装 pip install numpy 2、快速入门 2.1 数据类型 用过C语言的基本上都知道是哪几个类型，毕竟python是c 实现的 总结一下：u表示无符号，有符号则没有，中间表示类型类型...，最后一个是表示的字节数 2.2 最重要的对象Ndarray 对象 Ndarray 可以理解为Java里面List 的实现，封装了更好的接口和api。...3、numpy 常用操作 1.创建 ndarray import numpy as np #将列表和 元组转换为ndarray x = [1,2,3] a = np.asarray(x) print...操作函数 numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本 numpy.argsort() 函数返回的是数组值从小到大的索引值 numpy.lexsort() 用于对多个序列进行排序。...把它想象成对电子表格进行排序，每一列代表一个序列，排序时优先照顾靠后的列 #!

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Numpy中的索引与排序

花哨的索引探索花哨的索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy中的快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割 花哨的索引 花哨的索引和前面那些简单的索引非常类似...另一个可以实现该功能的类似方法是通用函数中的 reduceat() 函数， 你可以在 NumPy 文档中找到关于该函数的更多信息。...可以在 Python 中仅用几行代码来实现： # 用Python代码实现选择排序 import numpy as np def selection_sort(x): for i in range...中的快速排序:np.sort,np.argsort 默认情况下， np.sort 的排序算法是 快速排序， 其算法复杂度为[N log N]， 另外也可以选择归并排序和堆排序。...对于大多数应用场景， 默认的快速排序已经足够高效了。

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python的NumPy使用

参考链接： Python中的numpy.compress Numpy 的主要用途是以数组的形式进行数据操作。 机器学习中大多数操作都是数学操作，而 Numpy 使这些操作变得简单！...对于下面的方法在那里也相应的功能numpy：all，any，argmax， argmin，argpartition，argsort，choose， clip，compress，copy，cumprod，...ndarray.itemset（*args） 将标量插入数组（如果可能，将标量转换为数组的dtype）ndarray.tostring（[order]） 构造包含数组中原始数据字节的Python字节。...ndarray.sort([axis, kind, order]) 就地对数组进行排序。ndarray.argsort([axis, kind, order]) 返回将对此数组进行排序的索引。...a = np.array( [20,30,40,50] ) b = np.array( [0, 1, 2, 3] ) c = a * b c = [0, 30, 80, 150] # numpy 中有许多快速有用的函数

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Numpy进阶之排序小技巧

Numpy提供了大量用数组操作的函数，其中不乏常见的排序函数。 这里讲下numpy.sort、numpy.argsort、numpy.lexsort三种排序函数的用法。...1、如何对数组元素进行快速排序？ 使用numpy.sort函数可以对数组进行排序，并返回排序好的数组。...numpy.argsort函数用于将数组排序后，返回数组元素从小到大依次排序的所有元素索引。...使用方法（和sort类似）： numpy.argsort(a, axis=-1, kind=None, order=None) 参数： a : 要排序的数组； axis ：按什么轴进行排序，默认按最后一个轴进行排序...keys参数必须是可以转换为相同形状的数组的对象序列。 如果为keys参数提供了2D数组，则将其行解释为排序键，并根据最后一行，倒数第二行等进行排序。

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python中一些数据处理库

参考链接： Python中的numpy.isneginf numpy  Numpy是Python的一个很重要的第三方库，很多其他科学计算的第三方库都是以Numpy为基础建立的。...  1、sort排序 返回的结果是从小到大排列的 2、argsort 函数 argsort 返回从小到大的排列在数组中的索引位置  对于多维数组，sort方法默认沿着最后一维开始排序：  3、searchsorted...改变形状 a.swapaxes(axis1, axis2) 交换两个维度的位置 a.transpose(*axex) 交换所有维度的位置 a.T 转置，a.transpose() a.squeeze()...() 转换为字符串 a.astype(dtype) 转化为指定类型 a.byteswap(False) 转换大小字节序 a.view(type_or_dtype) 生成一个使用相同内存，但使用不同的表示方法的数组...a.nonzero() 返回所有非零元素的索引 a.sort(axis=-1) 沿某个轴排序 a.argsort(axis=-1) 沿某个轴，返回按排序的索引 a.searchsorted(b) 返回将

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NumPy 1.26 中文官方指南（三）

a.sort(axis=1) 对二维数组 a 的每一行进行排序 [b,I]=sortrows(a,1) I = np.argsort(a[:, 0]); b = a[I,:] 将数组 a 按照第一列排序后保存为数组...NumPy 数组切片使用传址，不会复制参数。切片操作是对数组的视图。 大致的等价物 下表列出了一些常见 MATLAB 表达式的大致等价物。这些是相似的表达式，而不是等价物。详情请参见文档。...2) np.sort(a, axis=1)或a.sort(axis=1) 对 2D 数组a的每一行进行排序 [b,I]=sortrows(a,1) I = np.argsort(a[:, 0]); b...=1) 对 2D 数组a的每一行排序 [b,I]=sortrows(a,1) I = np.argsort(a[:, 0]); b = a[I,:] 将数组a按第一列排序后保存为数组b x = Z\y...包装的三种方式 - 入门指南 快速的方式 明智的做法 快速又聪明的方式 F2PY 用户指南 包装的三种方式 - 入门指南 快速的方式 明智的做法 快速又聪明的方式

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Python进阶之NumPy快速入门(四)

引言 NumPy是Python的一个扩展库，负责数组和矩阵运行。相较于传统Python，NumPy运行效率高，速度快，是利用Python处理数据必不可少的工具。...前面课程： NumPy快速入门(一) NumPy快速入门(二) NumPy快速入门(三) 小提示：这篇文章采用了微信公众号自带的代码块功能，可以刷动屏幕查看被隐藏在屏幕右边的代码哦。...运行结果： [[3 7] [1 9]] [[3 1] [9 7]] [[3 7] [1 9]] numpy.argsort() 函数返回的是数组值从小到大的索引值。...b = np.array([3, 1, 2]) print (np.argsort(b)) print (b[np.argsort(b)]) 讲解：对于数组b我们先给出排序后的索引顺序。...按照从小到大的顺序，结果应该是[1，2，0]。因为最小的数字是b[1]，中间大的数字是b[2]，最大的数字是b[0]。如果你把排序索引作为b的新索引，就可以实现对b的排序。

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NumPy基础

>一书非常注重实践，对每个算法的实现和使用示例都提供了python实现。在阅读代码的过程中，发现对NumPy有一定的了解有助于理解代码。...NumpPy包含两种基本的数据类型：数组和矩阵，二者在处理上稍有不同。 NumPy数组 NumPy数据处理 与标准的python不同，使用NumPy处理数组中的数据可以省去循环语句。...= 1 (dim 0)>>> mm * ss.T matrix([[14]]) 其中.T方法完成了ss的转置。...要实现数组那样的相乘，可以通过multiply函数实现： >>> np.multiply(mm, ss) matrix([[1, 4, 9]]) 排序 sort()方法用于排序，在原地进行，这意味着排序后的结果占用原始的存储空间...argsort()方法得到矩阵中每个元素的排序序号： >>> dd = np.mat([4, 5, 1]) >>> dd.argsort() matrix([[2, 0, 1]]) >>> dd.sort

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