浅尝Python快速排序

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什么是快速排序？

wiki百科的定义是：快速排序，又称划分交换排序，简称快排，一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目

次比较。在最坏状况下则需要

次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上可以很有效率地达成。

步骤

快速排序步骤

快速排序使用分治法策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。

• 从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot），
• 重新排序数列，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准后面（相同的数可以到任何一边）。在这个分区结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
• 递归地（recursively）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。

举个?

比如有一个数组

96 69 1314 520 666

1. 选取一个基准数就是之前说的privot，一个比较大小的数。

一般都会取最后一个数，这里就取666为基准数，依次把数组的数和666比较，比666小的放左边，比666大的放右边，这样有如下结果：

96 69 520 666 1314

2. 判断区间个数，经过第1步后右边区间只有一个数了，没有数字再和它比较了，因此不需要重复操作，左边区间还有：

96 69 520

3. 重复第1步，选取520作为基准数，得到比较结果：

96 69 520

4. 重复第1步，选取69作为基准数，得到比较结果：

69 96

5. 这样左右两边区间都只有一个数了，这就标志着排序完成，最后把所有区间合并就得到排序结果：

69 96 520 666 1314

Code

上代码！

def quick_sort(lst):
    _less = [] # 存储小于基准数的值
    _greater = [] # 存储大于基准数的值
   # 递归函数一定要有退出条件
    if len(lst) <= 1:
        return lst
    # 基准数，直接获取src的最后一个
    _pivot = lst.pop()
    for _item in lst:
        if _item <= _pivot: 
            _less.append(_item)
        else: 
            _greater.append(_item)
    # 这里用到了python的list是可以直接相加的特性
   # 递归思想很重要，去处理列表中不止1个的
    return quick_sort(_less) + [_pivot] + quick_sort(_greater)

代码中采用了递归的做法，优化的地方也是有的，比如用生成器去优化列表的值获取。

l = [69, 96, 520, 666, 1314]
print(quick_sort(l))
[69, 96, 520, 666, 1314]

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