[Algorithm] Quick Sort - 快速排序Python代码实现

快速排序是一种分治策略的算法,通过选取基准值并进行分区操作,将数组分为小于和大于基准值的两部分,然后递归地对这两部分进行排序。在最好的情况下,时间复杂度为O(nlogn),平均情况也为O(n log(n)),最坏情况为O(n^2),空间复杂度为O(1)。

Quicksort is a divide and conquer algorithm. Quicksort first divides a large array into two smaller sub-arrays: the low elements and the high elements. Quicksort can then recursively sort the sub-arrays. The steps are:

  1. Pick an element, called a pivot, from the array.
  2. Partitioning: reorder the array so that all elements with values less than the pivot come before the pivot, while all elements with values greater than the pivot come after it (equal values can go either way). After this partitioning, the pivot is in its final position. This is called the partition operation.
  3. Recursively apply the above steps to the sub-array of elements with smaller values and separately to the sub-array of elements with greater values.

快排的核心在于分治 (Divide and conquer) 和(原地)分区 (Partition),先在数组中选择一个数字 (基准值 pivot),把数组中的数字分为两部分,比 pivot 小的数字移到数组左边,比 pivot 大的数字移到数组的右边。

Time Complexity: best O(nlogn), average O(n log(n)), worst O(n^2)
Space Complexity: O(1)

def quick_sort(arr):
    arr = quick_sort_recur(arr, 0, len(arr) - 1)
    return arr


def quick_sort_recur(arr, first, last):
    if first < last:
        pivot = partition(arr, first, last)
        quick_sort_recur(arr, first, pivot - 1)
        quick_sort_recur(arr, pivot + 1, last)
    return arr


def partition(arr, first, last):
    wall = first
    for pos in range(first, last):
        if arr[pos] < arr[last]:  # last is the pivot
            arr[pos], arr[wall] = arr[wall], arr[pos]
            wall += 1
    arr[wall], arr[last] = arr[last], arr[wall]
    return wall
<think>嗯,用户想用Python实现一个基础的快速排序算法。首先,我需要回忆一下快速排序的基本原理。快速排序是分治法的典型应用,通过选择一个基准元素,将数组分成小于基准和大于等于基准的两部分,然后递归地对这两部分进行排序。 接下来,我得考虑如何在Python实现这个逻辑。用户需要的是基础实现,所以可能不需要优化,比如随机选择基准或者三数取中。最简单的做法是选择第一个元素作为基准,然后将剩余元素分成左右两部分。然后递归调用左右部分,合并结果。 然后,我得检查代码的正确性。比如递归的终止条件,当数组长度小于等于1时直接返回。分区操作是否正确,使用列表推导式筛选左右部分。合并的时候是否将左半部分、基准和右半部分正确连接。 还要注意Python的语法,比如函数的定义,列表的拼接。例如,用户提供的示例代码中用了arr[1:]来排除基准元素,然后用列表推导式筛选。这样的写法是否高效?虽然对于教学示例来说没问题,但实际应用中可能要考虑优化,不过用户只要求基础实现,所以应该可以接受。 然后,根据系统指令,需要生成相关问题。应该围绕快速排序实现细节、优化方法、性能分析等来提问。例如,如何处理重复元素,时间复杂度的情况,或者与其他排序算法的比较。 另外,引用部分需要参考给出的资料。引用[4]提到了类似的实现,返回左右两部分加上基准。所以代码示例可以引用这个。引用[1]提到快速排序实现,但用户可能没有太多实现,所以需要确认是否正确。 最后,确保回答结构清晰,分步骤解释代码,让用户能一步步理解。同时,问题部分要自然,引导用户进一步学习。</think>### Python基础快速排序实现分步解析 一、算法核心原理 快速排序采用分治策略,通过基准值划分数组为左右两部分。具体步骤如下: 1. 选择基准元素(pivot) 2. 将数组分为小于基准的左子数组和大于等于基准的右子数组 3. 递归排序左右子数组 4. 合并排序结果 二、Python实现代码 ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[0] left = [x for x in arr[1:] if x < pivot] right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot] return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right) ``` 三、代码解释 1. 终止条件:当数组长度≤1时直接返回(已排序状态) 2. 基准选择:固定选择第一个元素`arr[0]`作为基准 3. 分区操作: - 使用列表推导式创建左子数组(小于基准的元素) - 创建右子数组(≥基准的元素) 4. 递归调用:分别对左右子数组进行排序 5. 结果合并:左子数组 + 基准元素 + 右子数组 四、时间复杂度分析 - 最佳情况:$O(n \log n)$(每次划分平衡) - 最差情况:$O(n^2)$(输入已排序且选择首元素为基准) - 平均情况:$O(n \log n)$[^4] 五、算法特点 1. 原地排序的优化版本需要更复杂实现 2. 当前实现保持代码简洁但需要额外内存空间 3. 稳定性:当前实现非稳定(等值元素可能改变顺序)
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