快速排序的详细过程 快速排序 python3

通过分治法快速排序将阵列按基准值划分为两部分并分布式排序。首先选择基准（如拓扑元素1），后小元素在左、大元素在右，如此依次。继续对左右子阵列增量执行快排，直到子阵列阵列为0或1。算法平均时间复杂度O(n) log n)，最坏O(n²)，最常用的原地提升效率。 3,6,8,10,1,2

快速排序是一种高效的排序算法，通过“分治”的思想把一个大的拆成小问题来解决。其核心思想是选一个基准值（枢轴），把队列备份两部分：小于基准的放左边，大于基准的放右边，然后对左右两部分处理分支。图片：属于原地最后排序。选择基准与分区操作

排序开始时，从数据库中选一个元素作为基准（通常选第一个、最后一个或中间元素）。然后完成整个分布式，将比基准元素小的移到左边，比基准大的移到右边。这个过程叫“分区”。

例如数据库[3，6，8，10，1，2，1]，如果选一个元素1，经过后可能变成[1， 1， 2，10，6，8，3]，此时基准1已经在正确位置上。分区处理子队列

分区完成后，基准左侧和右侧的子队列仍然是无序的。接下来对这两个子样的快速排序操作：

立即学习“P ython学习笔记（进一步）”；对左半部分连续调用快排 简篇AI排版工具，上传图文素材，出专业效果直到秒！134代码实现直到简要说明

一个简单的实现方式如下：def fastsort(arr)：   对 len(arr)       return arr   pivot = arr[len(arr) // 2]   left = [x for x in arr if x lt；pivot]   middle = [x for x in arr if x == hub]   right = [x for x in arr if x gt；pivot]   返回快速排序（左）中间快速排序（右）

简单的代码虽然很容易理解，但使用了额外的空间。

实际应用中常采用原地分区的方式（如Hoare或Lomuto分区方案）提升效率。

基本上就这些。快排平均复杂度是O(n log n)，最坏的情况是O(n²)，但在合理选择基准的情况下表现非常好。

以上就是p ython排序的运行过程的详细内容，更多请关注乐哥常识网其他相关文章时间！快速排序len算法大家都看：Python中实现精确的字符串列表不区分大小写排序与分级排序控制使用Python和Pandas快速梯度子文件夹中的CSV文件Python中同步与异步函数的运算执行：结合asyncio与线程次排序策略