python - 测量Python中的快速排序和堆排序的时间

Question

我正在测量Python中的快速排序和堆排序的时间，但结果之间的差异太大。请花点时间看看我的代码:

import time
import linecache
import random

def shell_sort(some_list):
    h=1
    while(h<=len(some_list)):
        h=3*h+1
    while h>0:
        for i in xrange(len(some_list)):
            j = i
            temp = some_list[i]
            while j >= h and some_list[j-h] > temp:
                some_list[j] = some_list[j - h]
                j -= h
            some_list[j] = temp
        h = h/3 if h/9 else (0 if h==1 else 1)
    some_list.reverse()

def quick_sort_r(some_list):
    l = []
    e = []
    g = []
    if len(some_list) <= 1:
        return some_list
    else:
        pivot = some_list[0]
        for x in some_list:
            if x < pivot:
                l.append(x)
            elif x > pivot:
                g.append(x)
            else:
                e.append(x)
        l = quick_sort_r(l)
        g = quick_sort_r(g)
        return g + e + l

def gen(number, b=100000):
    #return [random.randint(0, b) for x in xrange(number)]
    some_list = []
    return [some_list.append(random.randint(0, b)) for x in xrange(number)]

domain = [10000, 25000, 50000, 100000, 200000, 300000, 400000, 500000, 750000, 1000000]
for element in domain:
    print 'Results for: ' + str(element) + ' elements:'
    for j in range(0, 10):
        temp_list = gen(element)
        start = time.time()
        shell_sort(temp_list)
        end = time.time() - start
        print end
    print '*************************'

我在函数“gen”中使用了两种类型的代码。第一个使用堆排序，第二个使用快速排序。希望差异太大，这不可能是正确的。 1000000 个元素的 QS 约为 0.5 秒，HS 为 23 秒。怎么了？

提前致谢。

Answer 1

这一行:

return [some_list.append(random.randint(0, b)) for x in xrange(number)]

... 是一个列表理解，它生成对 some_list.append(...) 的 number 调用的结果，所有这些调用都返回 None:

>>> print gen(10)
[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]

没有这样比较:

>>> None < None
False
>>> None > None
False

所以我想你们这两类人都相当困惑。

快速排序速度更快，因为使用 None 列表，它就变成了复制列表的函数:

def quick_sort_r(some_list):
    e = []
    if len(some_list) <= 1:
        return some_list
    else:
        pivot = some_list[0]
        for x in some_list:
            # all other comparisons are False
            e.append(x)

        return e

总之，请使用 return [random.randint(0, b) for x in xrange(number)] 代替。在我的机器上，这一变化将快速排序从 0.43 秒缩短到 8.9 秒，这可能更符合您的预期。

顺便说一句，除非你有一台速度很快的机器，否则 Python 不会很好地同意 1,000,000 个数字的列表 - 我的(有点慢)计算机需要大约 3 秒才能生成 100 万个数字的列表。