快速排序通过分治法将数组按基准值划分为两部分并递归排序。首先选择基准(如末尾元素1),分区后小元素在左、大元素在右,如[3,6,8,10,1,2,1]变为[1,1,2,10,6,8,3]。接着对左右子数组递归执行快排,直到子数组长度为0或1。算法平均时间复杂度O(n log n),最坏O(n²),常用原地分区提升效率。

快速排序是一种高效的排序算法,通过“分治”的思想把一个大问题拆成小问题来解决。它的核心思路是选一个基准值(pivot),把数组分成两部分:小于基准的放左边,大于基准的放右边,然后对左右两部分递归处理。整个过程不需要额外的存储空间,属于原地排序。
排序开始时,从数组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)。然后遍历整个数组,将比基准小的元素移到左边,比基准大的移到右边。这个过程叫“分区”(partition)。
例如数组 [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1],如果选最后一个元素 1 为基准,经过分区后可能变成 [1, 1, 2, 10, 6, 8, 3],此时基准 1 已经在正确位置上。
分区完成后,基准左边和右边的子数组仍然是无序的。接下来对这两个子数组分别进行同样的快速排序操作:
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递归直到子数组长度为0或1时停止,这时整个数组就有序了。
一个简单的实现方式如下:
def quicksort(arr):这段代码虽然清晰易懂,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。快排平均时间复杂度是 O(n log n),最坏情况是 O(n²),但在合理选择基准的情况下表现非常优秀。
以上就是python快速排序的运作过程的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
 
                        
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