python实现【快速排序】(QuickSort)
算法原理及介绍
快速排序的基本思想：通过选择一个关键字，一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分数据均比选取的关键字小，而另一部分数据均比关键字大，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为较小和较大的2个子序列，然后递归地排序两个子序列。
算法过程描述
快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。具体算法描述如下：
- 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）；
- 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；
- 递归排序子序列：递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
注：递归到最底部的判断条件是数列的大小是零或一，此时该数列显然已经有序。
选取基准值有数种具体方法，此选取方法对排序的时间性能有决定性影响。
算法排序图解如下
python实现代码
def partition(nums, low, high): # 进行分区操作，选取第一个值为基准 pivot = nums[low] i = low j = high while i < j: # j是从右向左走，如果值大于pivot则位置保持不变，j左移 while i < j and nums[j] >= pivot: j -= 1 # 不满足上述条件时，nums[j]<pivot,应该放在左边，所以将i位置赋值为j # 此时j位置空出 nums[i] = nums[j] # I是从左向右走，如果值小于pivot则位置保持不变，i右移 while i < j and nums[i] < pivot: i += 1 # 不满足上述条件时，nums[i]>=pivot,应该放在右边，所以将h位置赋值为i # 此时j位置空出 nums[j] = nums[i] # 将pivot的值放到正确的索引位置 nums[i] = pivot return i # 快速排序函数 def quickSort(arr, low, high): # arr[] --> 排序数组 # low --> 起始索引 # high --> 结束索引 if low < high: pi = partition(arr, low, high) #pi为基准值的正确索引位置 quickSort(arr, low, pi - 1) #递归的排序子序列 quickSort(arr, pi + 1, high) #递归的排序子序列 return arr
