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Python快速排序原理与实战应用

时间：2025-12-22 23:06:42 418浏览收藏

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大家好，我们又见面了啊~本文《Python快速排序算法详解与应用》的内容中将会涉及到等等。如果你正在学习文章相关知识，欢迎关注我，以后会给大家带来更多文章相关文章，希望我们能一起进步！下面就开始本文的正式内容~

快速排序通过分治法递归分割数组，选择基准值将元素划分为左右两部分，小于基准的放左边，大于等于的放右边，再对子数组递归排序。Python可实现为简洁版（使用列表推导）或原地排序版（减少内存开销），前者代码清晰适合理解，后者通过索引操作原数组提升空间效率。

python快速排序算法的使用

快速排序是一种高效的排序算法，采用分治思想，通过递归将数组逐步分解并排序。Python中实现快速排序并不复杂，适合处理大量数据时使用。

快速排序的基本原理

快速排序的核心是选择一个基准值（pivot），然后将数组分为两部分：小于基准的元素放在左边，大于等于基准的元素放在右边。接着对左右两部分递归执行相同操作。

具体步骤如下：

从数组中选择一个元素作为基准（通常选第一个或最后一个）
遍历数组，将小于基准的元素放入左子数组，大于等于的放入右子数组
对左右子数组分别递归调用快排函数
合并结果：左子数组 + 基准 + 右子数组

Python中的实现方式

下面是快速排序的一种简洁实现：

def quicksort(arr): if len(arr) pivot] return quicksort(left) + middle + quicksort(right)

使用示例

data = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] sorted_data = quicksort(data) print(sorted_data) # 输出: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]

这种写法利用列表推导式，代码清晰易懂，适合学习理解。但会额外占用内存，因为创建了新的列表。

原地排序优化版本

为了节省空间，可以实现原地快排，只在原数组上操作，不创建新列表：

def quicksort_inplace(arr, low, high): if low def partition(arr, low, high): pivot = arr[high] i = low - 1 for j in range(low, high): if arr[j] <= pivot: i += 1 arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1] return i + 1

使用方式

data = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] quicksort_inplace(data, 0, len(data) - 1) print(data) # 输出: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]

这个版本更高效，适用于大规模数据场景，但逻辑稍复杂。

使用注意事项

快速排序平均时间复杂度为 O(n log n)，最坏情况为 O(n²)，但实际表现通常很好。

几点建议：

对于小数组（如长度小于10），可改用插入排序提升性能
避免在已排序数组上使用首/尾元素作基准，可随机选择 pivot
Python内置的 sorted() 和 list.sort() 使用 Timsort，通常比手写快排更快更稳定

基本上就这些。掌握快排有助于理解递归和分治思想，在面试和算法练习中很常见。

文中关于的知识介绍，希望对你的学习有所帮助！若是受益匪浅，那就动动鼠标收藏这篇《Python快速排序原理与实战应用》文章吧，也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。