python快速排序
收录了 python快速排序 频道下的 50 篇内容
python 实现·十大排序算法之快速排序 (Quick Sort)
快速排序是冒泡排序的改进版，其基本思想：选一基准元素，依次将剩余元素中小于该基准元素的值放置其左侧，大于等于该基准元素的值放置其右侧；然后，取基准元素的前半部分和后半部分分别进行同样的处理；以此类推，直至各子序列剩余一个元素时，即排序完成。
Python 2019 年开发者调查报告
本文为Python软件基金会和JetBrains一起开展的第三次年度Python开发者调查报告。
这可能是你听说过最快的稳定排序算法
Timsort是一种面向真实数据的高效排序算法，它不是在学术实验室中创建出来的。
IronPython 完整实现 Python 2.7 的功能
IronPython 2.7已经发布，新特性包括Visual Studio中开发工具的提升，同LINQ和扩展方法更好的互操作，更完整的文档，并提供了和Python 2.7同等的完整特性。
再见，Python！你好，Go 语言
Go 语言诞生于谷歌，由计算机领域的三位宗师级大牛 Rob Pike、Ken Thompson 和 Robert Griesemer 写成。
这可能是人工智能、机器学习和大数据领域覆盖最全的一份速查表
人工智能、神经网络、机器学习、深度学习和大数据方面的重要知识点都能在这份速查表中找到！
Stream 从 Python 切换到 Go 的原因
Stream最近将其后端核心服务从Python改成了Go。虽然他们的某些模块仍然在使用Python，但是该公司已决定从现在开始使用Go来编写那些对性能要求较高的代码。在本文中，Stream的CEO兼创始人Thierry Schellenbach将解释他们决定转向Go的原因。
如何利用 Python 编写高质量软件
代码光是能正常运行，还远远不够。
Swift 与谷歌的可微编程项目
两年前，谷歌的一个小型团队开始致力于使Swift成为第一种具有一流语言集成可微编程能力的主流语言。
我们怎样用 GraphQL 分阶段重构后端系统？
本文阐述了可汗学院用GraphQL分阶段重构有10年历史的单体Python 2后端系统。
2019 年你不可不知的十大 Python 库
本文将讨论 Python 中的一些顶级库，开发人员可以使用这些库来解析、清理和表示数据，并在现有应用中实现机器学习。
O’Reilly 技术趋势报告：Python 最流行、云依旧热门，DevOps 和 AI 热度下降
O’Reilly在线学习平台上最新的使用率数据显示以下五个技术领域的发展趋势。
Swift 并不像苹果说的那么快：第一次基准测试
性能是苹果声称新编程语言Swift将带给OS X和iOS开发人员的好处之一。然而，由独立开发者执行的第一次实验和基准测试显示，Swift在某些场景的性能并不如人意。
处理数据，大数据甚至更大数据的 17 种策略
如何处理大数据和真正的大数据？
数据分析神器 Pandas：如何用 1 行 Python 代码挖掘数据？
Pandas堪称一个非常强大的数据分析工具。
PyCon 2014：机器学习应用占据 Python 的半壁江山
今年的PyCon四月9-17日在加拿大蒙特利尔召开，和其他语言的会议最不同的地方，是Python在学术界的广泛应用，这当然仰仗Python快速的原型实现能力。近来其官方网站发布了大会tutorial部分的视频和幻灯片，其中有很多（接近一半数量）跟数据挖掘和机器学习相关的内容，本文对此逐一介绍。
Spark 3.0 重磅发布！开发近两年，流、Python、SQL 重大更新全面解读
Spark 3.0开发历时近两年终于发布，都有哪些重要功能？
【算法实践】| 手把手带你实现快速排序算法
我们知道，程序是用来解决问题的，是由多个步骤或过程组成的，这些步骤和过程就是解决问题的算法。 快速排序,跟冒泡排序算法一样,顾名思义就是一种排序算法,快速排序是一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，他将原本的问题分成两个子问题,各个击破
十大排序算法思想与 Python 实现
一般排序算法最常考的：快速排序和归并排序。这两个算法体现了分治算法的核心观点，而且还有很多出题的可能。
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