python快速排序算法代码（python快速排序算法递归）

# 简介快速排序（Quick Sort）是一种高效的排序算法，采用分治法策略。它通过一个基准元素将数组分为两部分，一部分比基准小，另一部分比基准大，然后递归地对这两部分进行排序。快速排序的平均时间复杂度为O(n log n)，在最坏情况下退化为O(n²)。本文将详细介绍快速排序算法的原理，并提供Python实现代码及详细说明。---# 快速排序算法原理## 基本思想1.

选择基准值

：从数组中选取一个元素作为基准值。 2.

分区操作

：重新排列数组，使得所有小于基准值的元素排在基准前面，大于或等于基准值的元素排在基准后面。 3.

递归排序

：对基准左右两边的子数组分别递归执行上述步骤，直到子数组长度为1或0。## 伪代码描述```plaintext function quick_sort(arr, low, high):if low < high:pivot_index = partition(arr, low, high)quick_sort(arr, low, pivot_index - 1)quick_sort(arr, pivot_index + 1, high)function partition(arr, low, high):pivot = arr[high]i = low - 1for j from low to high-1:if arr[j] <= pivot:i += 1swap(arr[i], arr[j])swap(arr[i+1], arr[high])return i+1 ```---# Python 实现代码以下是基于上述原理的Python实现代码：```python def quick_sort(arr):"""快速排序主函数"""# 如果数组长度小于等于1，则直接返回if len(arr) <= 1:return arr# 选择基准值（这里选择最后一个元素）pivot = arr[-1]# 定义左右两个列表用于存储分区结果left = []right = []# 遍历数组，将小于基准值的元素放入left，大于基准值的元素放入rightfor num in arr[:-1]:if num <= pivot:left.append(num)else:right.append(num)# 递归调用quick_sort对左右两部分排序，并拼接结果return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)# 测试代码 if __name__ == "__main__":test_array = [8, 4, 23, 42, 16, 15]print("原始数组:", test_array)sorted_array = quick_sort(test_array)print("排序后数组:", sorted_array) ```---# 代码详细说明## 函数结构1. `quick_sort(arr)`：这是快速排序的核心函数。如果数组长度小于等于1，直接返回数组；否则选择基准值并分区。 2. `partition`：此函数未单独实现，而是通过遍历数组手动完成分区逻辑。## 关键点解析-

基准值的选择

：本文选择了数组的最后一个元素作为基准值。实际应用中可以根据需求选择其他方式，例如随机选择或中间值。 -

分区操作

：通过遍历数组，将小于等于基准值的元素放入左侧列表，大于基准值的元素放入右侧列表。 -

递归调用

：对左右两部分分别调用`quick_sort`，最后拼接结果。## 时间复杂度分析-

最好情况

：每次分区都能均匀分割数组，时间复杂度为O(n log n)。 -

平均情况

：时间复杂度为O(n log n)。 -

最坏情况

：当输入数组已经有序时，时间复杂度退化为O(n²)。---# 总结快速排序是一种经典的排序算法，其高效性得益于分治法的应用。本文通过Python代码详细展示了快速排序的实现过程及其背后的原理。希望读者能够理解并灵活运用这一算法解决实际问题。

简介快速排序（Quick Sort）是一种高效的排序算法，采用分治法策略。它通过一个基准元素将数组分为两部分，一部分比基准小，另一部分比基准大，然后递归地对这两部分进行排序。快速排序的平均时间复杂度为O(n log n)，在最坏情况下退化为O(n²)。本文将详细介绍快速排序算法的原理，并提供Python实现代码及详细说明。---

快速排序算法原理

基本思想1. **选择基准值**：从数组中选取一个元素作为基准值。 2. **分区操作**：重新排列数组，使得所有小于基准值的元素排在基准前面，大于或等于基准值的元素排在基准后面。 3. **递归排序**：对基准左右两边的子数组分别递归执行上述步骤，直到子数组长度为1或0。

伪代码描述```plaintext function quick_sort(arr, low, high):if low < high:pivot_index = partition(arr, low, high)quick_sort(arr, low, pivot_index - 1)quick_sort(arr, pivot_index + 1, high)function partition(arr, low, high):pivot = arr[high]i = low - 1for j from low to high-1:if arr[j] <= pivot:i += 1swap(arr[i], arr[j])swap(arr[i+1], arr[high])return i+1 ```---

Python 实现代码以下是基于上述原理的Python实现代码：```python def quick_sort(arr):"""快速排序主函数"""

如果数组长度小于等于1，则直接返回if len(arr) <= 1:return arr

选择基准值（这里选择最后一个元素）pivot = arr[-1]

定义左右两个列表用于存储分区结果left = []right = []

遍历数组，将小于基准值的元素放入left，大于基准值的元素放入rightfor num in arr[:-1]:if num <= pivot:left.append(num)else:right.append(num)

递归调用quick_sort对左右两部分排序，并拼接结果return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

测试代码 if __name__ == "__main__":test_array = [8, 4, 23, 42, 16, 15]print("原始数组:", test_array)sorted_array = quick_sort(test_array)print("排序后数组:", sorted_array) ```---

代码详细说明

函数结构1. `quick_sort(arr)`：这是快速排序的核心函数。如果数组长度小于等于1，直接返回数组；否则选择基准值并分区。 2. `partition`：此函数未单独实现，而是通过遍历数组手动完成分区逻辑。

关键点解析- **基准值的选择**：本文选择了数组的最后一个元素作为基准值。实际应用中可以根据需求选择其他方式，例如随机选择或中间值。 - **分区操作**：通过遍历数组，将小于等于基准值的元素放入左侧列表，大于基准值的元素放入右侧列表。 - **递归调用**：对左右两部分分别调用`quick_sort`，最后拼接结果。

时间复杂度分析- **最好情况**：每次分区都能均匀分割数组，时间复杂度为O(n log n)。 - **平均情况**：时间复杂度为O(n log n)。 - **最坏情况**：当输入数组已经有序时，时间复杂度退化为O(n²)。---

总结快速排序是一种经典的排序算法，其高效性得益于分治法的应用。本文通过Python代码详细展示了快速排序的实现过程及其背后的原理。希望读者能够理解并灵活运用这一算法解决实际问题。