【快速排序算法python】快速排序（Quick Sort）是一种高效的排序算法，采用分治策略（Divide and Conquer），由英国计算机科学家托尼·霍尔（Tony Hoare）于1960年提出。其核心思想是通过选择一个“基准值”（pivot），将数组分为两个子数组：小于基准值的元素和大于基准值的元素，然后递归地对这两个子数组进行排序。
快速排序在实际应用中表现优异，尤其在数据量较大时，其平均时间复杂度为 O(n log n)，但在最坏情况下（如输入已有序），时间复杂度会退化为 O(n²)。为了优化性能，通常会采用随机选择基准值或三数取中法来减少最坏情况的概率。
快速排序算法步骤总结
| 步骤 | 说明 |
| 1 | 选择一个基准值（pivot）。常见方式有选第一个元素、最后一个元素、中间元素或随机选择。 |
| 2 | 将数组划分为两部分：一部分包含所有小于基准值的元素，另一部分包含所有大于基准值的元素。 |
| 3 | 对左右两个子数组递归地重复步骤1和步骤2。 |
| 4 | 当子数组长度为0或1时，停止递归，排序完成。 |
Python实现示例
```python
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2
left = [x for x in arr if x < pivot
middle = [x for x in arr if x == pivot
right = [x for x in arr if x > pivot
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
示例
arr = [3, 6, 8, 10, 2, 5, 1, 7
sorted_arr = quick_sort(arr)
print("排序后:", sorted_arr)
```
快速排序优缺点对比表
| 特性 | 优点 | 缺点 |
| 时间复杂度 | 平均 O(n log n)，高效 | 最坏 O(n²)，可能效率低 |
| 空间复杂度 | O(log n)（递归栈） | 不稳定，需额外空间 |
| 稳定性 | 不稳定 | 不稳定 |
| 实现难度 | 中等 | 需注意基准选择和递归处理 |
| 适用场景 | 数据量大、需要快速排序 | 数据已有序或接近有序时表现差 |
总结
快速排序是一种经典且高效的排序算法，适合大多数应用场景。其核心在于“分而治之”的思想，通过合理选择基准值可以显著提升性能。Python实现简单直观，但需要注意避免最坏情况的发生。对于实际项目，可结合随机化基准值或使用其他优化策略以提高稳定性与效率。