UGC NET CS 2016 年 7 月 – II |问题 10

这道题涉及到计算机科学领域中的算法和数据结构，需要程序员们具备较高的专业知识和实战能力。

题目描述

给定一个数组，编写代码将该数组按降序排列。

解题思路

常用的排序算法中，快速排序、堆排序和归并排序是比较快速的排序算法，可以考虑使用它们来实现数组的降序排列。

快速排序

快速排序的基本思想是通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，然后分别对这两部分继续进行排序，直到整个序列有序。

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    less, greater = [], []
    pivot = arr.pop()
    for x in arr:
        if x <= pivot:
            less.append(x)
        else:
            greater.append(x)
    return quick_sort(greater) + [pivot] + quick_sort(less)

堆排序

堆排序的基本思路是将待排序数列构造成一个大根堆或者小根堆，直接取出根节点即可得到当前序列中的最小或最大元素，然后将剩余序列继续构造成堆，直到整个序列有序。

def heapify(arr, n, i):
    largest = i
    left = 2 * i + 1
    right = 2 * i + 2

    if left < n and arr[i] < arr[left]:
        largest = left

    if right < n and arr[largest] < arr[right]:
        largest = right

    if largest != i:
        arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i]
        heapify(arr, n, largest)

def heap_sort(arr):
    n = len(arr)

    for i in range(n, -1, -1):
        heapify(arr, n, i)

    for i in range(n-1, 0, -1):
        arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i]
        heapify(arr, i, 0)

    return arr

归并排序

归并排序的基本思想是将待排序数列分成若干个子序列，每个子序列都是有序的，然后再将这些有序的子序列合并成为一个有序的大序列，整个排序的过程可以视为一个递归的过程。

def merge_sort(arr):
    if len(arr) > 1:
        mid = len(arr) // 2
        left_arr = arr[:mid]
        right_arr = arr[mid:]

        merge_sort(left_arr)
        merge_sort(right_arr)

        i = j = k = 0

        while i < len(left_arr) and j < len(right_arr):
            if left_arr[i] > right_arr[j]:
                arr[k] = left_arr[i]
                i += 1
            else:
                arr[k] = right_arr[j]
                j += 1
            k += 1

        while i < len(left_arr):
            arr[k] = left_arr[i]
            i += 1
            k += 1

        while j < len(right_arr):
            arr[k] = right_arr[j]
            j += 1
            k += 1

        return arr

总结

本题中，程序员们需要了解多种排序算法，并且能够熟练地进行实现和调试。同时，还需要注意代码的效率和可读性，以便后续的维护和扩展工作。