快速排序 python 代码实现

原理:

快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。

快速排序由C. A. R. Hoare在1960年提出。它的根本头脑是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部门，此中一部门的全部数据都比别的一部门的全部数据都要小，然后再按此方法对这两部门数据分别举行快速排序，整个排序过程可以递归举行，以此到达整个数据变成有序序列。

   快速排序：是给基准数据找其精确索引位置的过程.
   假设最开始的基准数为数组第一个元素,则起首用一个暂时变量去存储基准数,即tmp;然后分别从数组的两端扫描数组，设两个指示标记:low指向起始位置，high指向末了.

起首确定一个基准数：比方下图的基准数一样平常都是设置第一个数，基准数tmp=49 ，基准数在与剩下的n-1的部门举行，从末了一个数比力，若基准数小于举行互换，否者大于大概即是基准数不举行互换。此时将基准数与倒数第二个数举行比力27小于49，27和49举行互换。然后基准数49与第二数举行比力，若基准数=49大于第二个数38不互换，再与第三个数比力49<65 ,举行互换，以此类推，如下图

动图：

 使用python 代码实现：

def quick_sort(data):
    """quick_sort"""
    if len(data) >= 2:
        mid = data[len(data)//2]
        left,right = [], []
        data.remove(mid)
        for num in data:
            if num >= mid:
                right.append(num)
            else:
                left.append(num)
        return quick_sort(left) + [mid] + quick_sort(right)
    else:
        return data

a = [2,3,4,1,45,6,6,7,8,7,9,10,18,20,30,12]

结果：

print(quick_sort(a))
[1, 2, 3, 4, 6, 6, 7, 7, 8, 9, 10, 12, 18, 20, 30, 45]

小结：

时间复杂度：

最好环境（待排序列靠近无序）时间复杂度为O(nlog2n)

最坏环境（待排序列靠近有序）时间复杂度为O(n2)

匀称时间复杂度为O(nlog2n)。