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1、快排思想

快速排序采用的是分治思想，即在一个无序的序列中选取一个任意的基准元素pivot，利用pivot将待排序的序列分成两部分，前面部分元素均小于或等于基准元素，后面部分均大于或等于基准元素，然后采用递归的方法分别对前后两部分重复上述操作，直到将无序序列排列成有序序列。

2、快排流程

1、选定一个基准元素

2、通过基准将数组分成左右两部分：将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。

2、重复步骤1、2，采用递归的方法：分别将左侧部分、右侧部分，按照步骤1、2排序，直至将无序序列排列成有序序列。

3、快排实现

def quick_sort(arr, left, right):if left >= right:returni, j = left, right    # 首尾指针while i < j:            while i < j and arr[j] >= arr[left]: # 以最左边第一个数为基准，先用尾指针往前扫描j -= 1while i < j and arr[i] <= arr[left]:i += 1if i < j:            # 交换2个数的位置arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]arr[left], arr[i] = arr[i], arr[left]   # 基准归位quick_sort(arr, left, i-1)   # 递归左半部分quick_sort(arr, i+1, right)  # 递归右半部分return arrif __name__ == '__main__':# a = [10, 1, 5, 2, 4, 3, 2, 1]a = [5, 8, 7, 6, 3, 2, 1]left, right = 0, len(a)-1quick_sort(a, left, right)print(a)

4、复杂度分析

（1）时间复杂度分析

平均时间复杂度;

待排序列越接近无序，排序效率越高，最好时间复杂度；

待排序列越接近有序，排序效率越低，最坏时间复杂度O()

（2）空间复杂度分析

空间复杂度为，快排是递归进行的，递归需要栈的辅助。

PS：快排是一种不稳定的排序算法。