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python 快速排序（Quick Sort）

article 2025/1/4 18:26:25

快速排序（Quick Sort）

快速排序是一种高效的排序算法，采用分治法（Divide and Conquer）策略。它的基本思想是：选择一个基准元素（pivot），将数组分为两部分，使得左边部分的元素都小于基准元素，右边部分的元素都大于基准元素，然后递归地对左右两部分进行排序。

快速排序的步骤：

选择基准元素：从数组中选择一个元素作为基准（通常选择第一个、最后一个或中间元素）。
分区操作：将数组分为两部分，左边部分的元素小于基准元素，右边部分的元素大于基准元素。
递归排序：对左右两部分递归地应用快速排序。
合并结果：由于分区操作已经保证了左边部分小于右边部分，最终数组自然有序。

时间复杂度：

最坏情况：O(n²) —— 当每次选择的基准元素都是最小或最大元素时。
最好情况：O(n log n) —— 当每次选择的基准元素都能将数组均匀分为两部分时。
平均情况：O(n log n)

空间复杂度：

O(log n) —— 递归调用栈的深度。

Python 实现

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]  # 选择中间元素作为基准
    left = [x for x in arr if x < pivot]  # 小于基准的部分
    middle = [x for x in arr if x == pivot]  # 等于基准的部分
    right = [x for x in arr if x > pivot]  # 大于基准的部分
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)  # 递归排序并合并

# 示例使用
arr = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
sorted_arr = quick_sort(arr)
print("排序后的数组:", sorted_arr)

输出结果

排序后的数组: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]

快速排序的详细过程

以数组 [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] 为例：

第一轮：
- 选择基准元素 10（假设选择最后一个元素）。
- 分区结果：
  - 左边部分：[3, 6, 8, 1, 2, 1]
  - 右边部分：[]
- 递归排序左边部分。
第二轮：
- 选择基准元素 1（左边部分的最后一个元素）。
- 分区结果：
  - 左边部分：[]
  - 右边部分：[3, 6, 8, 2]
- 递归排序右边部分。
第三轮：
- 选择基准元素 2（右边部分的最后一个元素）。
- 分区结果：
  - 左边部分：[]
  - 右边部分：[3, 6, 8]
- 递归排序右边部分。
第四轮：
- 选择基准元素 8（右边部分的最后一个元素）。
- 分区结果：
  - 左边部分：[3, 6]
  - 右边部分：[]
- 递归排序左边部分。
第五轮：
- 选择基准元素 6（左边部分的最后一个元素）。
- 分区结果：
  - 左边部分：[3]
  - 右边部分：[]
- 递归排序左边部分。
合并结果：
- 最终排序结果为 [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]。

快速排序的优缺点

优点：

平均时间复杂度为 O(n log n)，性能优异。
是原地排序算法，不需要额外的存储空间。
在实际应用中表现良好，是常用的排序算法之一。

缺点：

最坏情况下时间复杂度为 O(n²)，但可以通过优化基准选择策略来避免。
不是稳定的排序算法（相同元素的相对位置可能改变）。

优化快速排序

随机选择基准元素：
- 避免最坏情况的发生，提高算法的稳定性。
三数取中法：
- 选择第一个、最后一个和中间元素的中位数作为基准。
小数组使用插入排序：
- 当数组规模较小时，插入排序的效率更高。

优化后的快速排序实现

import random

def quick_sort_optimized(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = random.choice(arr)  # 随机选择基准元素
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort_optimized(left) + middle + quick_sort_optimized(right)

# 示例使用
arr = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
sorted_arr = quick_sort_optimized(arr)
print("优化后的排序数组:", sorted_arr)