快排
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为较小和较大的2个子序列，然后递归地排序两个子序列。
步骤为：
1、挑选基准值：从数列中挑出一个元素，即被比较数，称为"基准"（pivot），本示例中将最后一个元素作为pivot;
2、分割：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（与基准值相等的数可以到任何一边，本示例中放在了前面）;
3、递归排序子序列：递归地将小于基准值元素的子序列和大于基准值元素的子序列排序，即递归对子序列进行步骤2分割的操作；
4、递归到最底部的判断条件是数列的大小是零或一，此时该数列显然已经有序。选取基准值有数种具体方法，此选取方法对排序的时间性能有决定性影响。
完整代码示例
注：底部有最简单版本
代码
# 左小右大函数，获取一个中值，左放小右放大函数 def partition(arr, low, high): #参数：列表，列表的第一个索引0，最后一个索引值N """ 【左小右大函数】 实现结果：提取列表中的最后一个元素为被比较值，≤该元素的值放在左边，＞该元素的值放在右边 实现过程：≤最后一个元素的所有元素依次放在左边索引0~i的位置，然后将最后一个元素放在索引i的位置，实现结果 arr: 列表 low: arr的第一个索引：0 high: arr的最后一个索引：high return: i，即被比较值所在的索引位置 """ i = low # 最小元素索引 pivot = arr[high] # 最后一个元素，我们把列表中的所有元素同它比较 for j in range(low, high): #从第一个索引到倒数第二个索引 if arr[j] <= pivot: #从第一个元素到倒数第二个元素依次判断是否≤最后一个元素 arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] #≤最后一个元素的所有元素依次放在左边索引0~i的位置 i = i + 1 arr[i], arr[high] = arr[high], arr[i] #然后将最后一个元素放在索引i的位置，实现：该元素左边的都比它小，右边的都比它大的排序 return (i) #返回该元素的索引位置 # 快速排序函数 def quickSort(arr, low, high): if low < high: #如果列表有1个以上的元素 pi = partition(arr, low, high) #获取左小右大函数中的 被比较数所在的索引 quickSort(arr, low, pi - 1) #反复循环，左排序 quickSort(arr, pi + 1, high) #反复循环，右排序 arr = [10,22,78,3,12,9,1,11,33,2] low = 0 high = len(arr)-1 quickSort(arr, low, high) print(arr)
结果
[1, 2, 3, 9, 10, 11, 12, 22, 33, 78]
完整代码示例（步骤输出版）
代码
""" 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个序列（list）分为较小和较大的2个子序列，然后递归地排序两个子序列。 步骤为： 1、挑选基准值：从数列中挑出一个元素，即被比较数，称为"基准"（pivot），本示例中将最后一个元素作为pivot; 2、分割：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（与基准值相等的数可以到任何一边，本示例中放在了前面）; 3、递归排序子序列：递归地将小于基准值元素的子序列和大于基准值元素的子序列排序，即递归对子序列进行步骤2分割的操作； 4、递归到最底部的判断条件是数列的大小是零或一，此时该数列显然已经有序。 选取基准值有数种具体方法，此选取方法对排序的时间性能有决定性影响。 """ # 左小右大函数，获取一个中值，左放小右放大函数 def partition(arr, low, high): #参数：列表，列表的第一个索引0，最后一个索引值N """ 【左小右大函数】 实现结果：提取列表中的最后一个元素为被比较值，≤该元素的值放在左边，＞该元素的值放在右边 实现过程：≤最后一个元素的所有元素依次放在左边索引0~i的位置，然后将最后一个元素放在索引i的位置，实现结果 arr: 列表 low: arr的第一个索引：0 high: arr的最后一个索引：high return: i，即被比较值所在的索引位置 """ i = low # 最小元素索引 pivot = arr[high] # 最后一个元素，我们把列表中的所有元素同它比较 for j in range(low, high): #从第一个索引到倒数第二个索引 if arr[j] <= pivot: #从第一个元素到倒数第二个元素依次判断是否≤最后一个元素 arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] #≤最后一个元素的所有元素依次放在左边索引0~i的位置 print(arr[j]," 比",pivot,"小，把它放在第",i,"的索引上") i = i + 1 else: print(arr[j],"不比",pivot,"小，位置不动") arr[i], arr[high] = arr[high], arr[i] #然后将最后一个元素放在索引i的位置，实现：该元素左边的都比它小，右边的都比它大的排序 print("最后把",pivot, "放在第", i, "的索引上") return (i) #返回该元素的索引位置 # list2 = [10,22,3,12,9,1,11] # print("原列表：",list2) # low = 0 # high = len(list2)-1 # i = partition(list2, low, high) # print("分家后的列表：",list2,"被比较数是：",list2[i]) # 快速排序函数 def quickSort(arr, low, high): if low < high: #如果列表有1个以上的元素 pi = partition(arr, low, high) #获取左小右大函数中的 被比较数所在的索引 quickSort(arr, low, pi - 1) #反复循环，左排序 quickSort(arr, pi + 1, high) #反复循环，右排序 arr = [10,22,78,3,12,9,1,11,33,2] low = 0 high = len(arr)-1 quickSort(arr, low, high) print(arr)
结果
10 不比 2 小，位置不动 22 不比 2 小，位置不动 78 不比 2 小，位置不动 3 不比 2 小，位置不动 12 不比 2 小，位置不动 9 不比 2 小，位置不动 10 比 2 小，把它放在第 0 的索引上 11 不比 2 小，位置不动 33 不比 2 小，位置不动 最后把 2 放在第 1 的索引上 78 不比 22 小，位置不动 78 比 22 小，把它放在第 2 的索引上 78 比 22 小，把它放在第 3 的索引上 78 比 22 小，把它放在第 4 的索引上 78 比 22 小，把它放在第 5 的索引上 78 比 22 小，把它放在第 6 的索引上 33 不比 22 小，位置不动 最后把 22 放在第 7 的索引上 3 比 11 小，把它放在第 2 的索引上 12 不比 11 小，位置不动 12 比 11 小，把它放在第 3 的索引上 12 比 11 小，把它放在第 4 的索引上 最后把 11 放在第 5 的索引上 3 比 10 小，把它放在第 2 的索引上 9 比 10 小，把它放在第 3 的索引上 最后把 10 放在第 4 的索引上 3 比 9 小，把它放在第 2 的索引上 最后把 9 放在第 3 的索引上 33 比 78 小，把它放在第 8 的索引上 最后把 78 放在第 9 的索引上 [1, 2, 3, 9, 10, 11, 12, 22, 33, 78]
分步解析：挑选基准值并进行分割的代码示例
代码
# 左小右大函数，获取一个中值，左放小右放大函数 def partition(arr, low, high): #参数：列表，列表的第一个索引0，最后一个索引值N """ 【左小右大函数】 实现结果：提取列表中的最后一个元素为被比较值，≤该元素的值放在左边，＞该元素的值放在右边 实现过程：≤最后一个元素的所有元素依次放在左边索引0~i的位置，然后将最后一个元素放在索引i的位置，实现结果 arr: 列表 low: arr的第一个索引：0 high: arr的最后一个索引：high return: i，即被比较值所在的索引位置 """ i = low # 最小元素索引 pivot = arr[high] # 最后一个元素，我们把列表中的所有元素同它比较 for j in range(low, high): #从第一个索引到倒数第二个索引 if arr[j] <= pivot: #从第一个元素到倒数第二个元素依次判断是否≤最后一个元素 arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] #≤最后一个元素的所有元素依次放在左边索引0~i的位置 print(arr[j]," 比",pivot,"小，把它放在第",i,"的索引上") i = i + 1 else: print(arr[j],"不比",pivot,"小，位置不动") arr[i], arr[high] = arr[high], arr[i] #然后将最后一个元素放在索引i的位置，实现：该元素左边的都比它小，右边的都比它大的排序 print("最后把",pivot, "放在第", i, "的索引上") return (i) #返回该元素的索引位置 list2 = [10,22,3,12,9,1,11] print("原列表：",list2) low = 0 high = len(list2)-1 i = partition(list2, low, high) print("分家后的列表：",list2,"被比较数是：",list2[i])
结果
原列表： [10, 22, 3, 12, 9, 1, 11] 10 比 11 小，把它放在第 0 的索引上 22 不比 11 小，位置不动 22 比 11 小，把它放在第 1 的索引上 12 不比 11 小，位置不动 22 比 11 小，把它放在第 2 的索引上 12 比 11 小，把它放在第 3 的索引上 最后把 11 放在第 4 的索引上 分家后的列表： [10, 3, 9, 1, 11, 12, 22] 被比较数是： 11
分步解析：递归排序子序列的代码示例
代码
# 快速排序函数 def quickSort(arr, low, high): if low < high: #如果列表有1个以上的元素 pi = partition(arr, low, high) #获取左小右大函数中的 被比较数所在的索引 quickSort(arr, low, pi - 1) #反复循环，左排序 quickSort(arr, pi + 1, high) #反复循环，右排序
python3：快速排序，最简单版本
def quickSort(listx): if len(listx)<=1: return listx pivot = listx[len(listx)//2] #取列表中中间的元素为被比较数pivot listl = [x for x in listx if x < pivot] #<pivot的放在一个列表 listm = [x for x in listx if x ==pivot] #=pivot的放在一个列表 listr = [x for x in listx if x > pivot] #>pivot的放在一个列表 left = quickSort(listl) #递归进行该函数 right = quickSort(listr) #递归进行该函数 return left + listm + right #整合 print(quickSort([9,3, 6, 8, 9, 19, 1, 5])) #[1, 3, 5, 6, 8, 9, 9, 19]
