Python快速排序算法实现与原理解析

本文通过具体实例展示Python中快速排序算法的实现方法，供读者参考学习。

快速排序算法的平均时间复杂度为O(NlogN)。

算法核心描述如下：

① 从待排序序列中选取一个元素作为基准数； ② 执行分区操作：将所有大于基准数的元素移至其右侧，所有小于或等于基准数的元素移至其左侧； ③ 对左右两个子区间重复上述分区过程，直至每个区间仅包含一个元素为止。

以序列 6, 1, 2, 7, 9, 3, 4, 5, 10, 8 为例进行排序演示。首先在该序列中任意选取一个基准数，例如选择 6 作为基准。随后，将序列中所有大于 6 的数字移至 6 的右侧，而小于或等于 6 的数字则移至 6 的左侧。

原理详细分析：

① 选取数组最左侧的元素作为基准数 key； ② 初始化两个指针 low 和 high，分别指向数组的起始位置（最低位）和末尾位置（最高位）； ③ 首先移动 high 指针：若 high 指向的元素大于 key，则 high 向前移动（high-1）；持续此过程，直到找到第一个小于或等于 key 的元素； ④ 接着移动 low 指针：若 low 指向的元素小于或等于 key，则 low 向后移动（low+1）；持续此过程，直到找到第一个大于 key 的元素； ⑤ 交换 low 和 high 指向的元素值； ⑥ 重复执行步骤③至⑤，直到 low 与 high 相遇（low=high）； ⑦ 此时交换基准数 key 与 high 位置上的值，确保 key 左侧均小于它，右侧均大于它； ⑧ 最后对 key 左右两个子区间递归执行上述排序过程。

参考示例代码：

#!/usr/bin/env python
# coding:utf-8
# 设置最低位和最高位
def quickSort(nums, low, high):
  # 设置一个比较基准key
  key = nums[low]
  while low<high:
    # 如果最高位的数 大于等于 key则向前走
    while low<high and nums[high] >= key:
      high -= 1
    # 如果最低位的数 小于等于 key则向后走
    while low<high and nums[low] <= key:
      low += 1
    # 交换值
    nums[low], nums[high] = nums[high], nums[low]
  #最后low=high, 此时交换key和high位上的值, 使小于key的值在key左边, 大的在key右边
  nums[nums.index(key)], nums[low] = nums[low], nums[nums.index(key)]
  # 返回最低位的位置
  return low
# 进行重复操作
def interval(nums, low, high):
  if low<high:
    # 进行排序并得到最低位位置以循环操作
    key_index = quickSort(nums, low, high)
    interval(nums, low, key_index)
    interval(nums, key_index+1, high)
nums = [64,3,9,2,4,7,0,12,45,]
interval(nums, 0, len(nums)-1)
print "本站测试结果："
print nums
"""
[0, 2, 3, 4, 7, 9, 12, 45, 64]
"""

运行结果如下：

补充说明：关于各类排序算法的详细过程，还可参考本站提供的在线工具：

在线动画演示插入/选择/冒泡/归并/希尔/快速排序算法过程工具 http://tools.jb51.net/aideddesign/paixu_ys

如需了解更多Python相关知识，建议查阅本站专题：《Python数据结构与算法教程》、《Python加密解密算法与技巧总结》、《Python编码操作技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》。

希望本文所述内容能对您的Python程序设计工作有所帮助。