Python--递归和快速排序 -- quickSort

1.递归
在函数内部再调用本身

2.斐波那契数列
0,1,1,2,3,5,8….
方法一：（普通递归）
def fib(n):
if n=0:
return 0
elif n<=2:
return 1
else:
return fib(n-1)+fib(n-2)

方法二：（匿名函数递归）
fib=lambda n,x=0,y=1:x if n==0 else fib(n-1,y,x+y)

方法三：（迭代）
def fib(n):
x,y=0,1
while(n):
n,x,y=n-1,y,x+y
return x

3.快速排序
每次将数组的最后一个字符取出，将剩下的字符，以大小为比较，放在取出字符的两侧，以此迭代。

#encoding:utf-8import timeimport randomloop_times=1000000nums=10A=[random.randint(1,100) for i in xrange(nums)]def time_cost(times):    def decorator(f):        def _f(*args,**kwargs):            start=time.clock()            for i in xrange(times):                a=f(*args,**kwargs)            end=time.clock()            print(f.__name__+' run '+str(loop_times)+' times costs '+str(end-start)+' seconds.')            return a        return _f    return decoratordef partition(A,p,r):    i=p-1    x=A[r]    for j in xrange(p,r):        if A[j]<=x:            i+=1            A[i],A[j]=A[j],A[i]    A[i+1],A[r]=A[r],A[i+1]    # print(A)    return i+1# partition(A,0,len(A)-1)# @time_cost(loop_times)def quickSort(A,p=0,r=len(A)-1):    if r-p>0:        place=partition(A,p,r)        quickSort(A,p,place-1)        quickSort(A,place+1,r)    return A@time_cost(loop_times)def s(A):    return sorted(A)print(A)print(s(A))# print(quickSort(A))start=time.clock()for i in xrange(loop_times):    a=quickSort(A)end=time.clock()print(a)print('quickSort run '+str(loop_times)+' times costs '+str(end-start)+' seconds.')

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[26, 39, 4, 41, 73, 59, 2, 29, 74, 59]s run 1000000 times costs 0.994295 seconds.[2, 4, 26, 29, 39, 41, 59, 59, 73, 74][2, 4, 26, 29, 39, 41, 59, 59, 73, 74]quickSort run 1000000 times costs 16.131653 seconds.

可见，用了迭代的快速排序效率远不如python内置的排序方式。
迭代排序只是比冒泡排序要快。

def bubbleSort(A):
for i in xrange(len(A),1,-1):
for j in xrange(j-1):
if A[j]