python写个快速排序

快速排序是一种高效的排序算法，它使用分治法（Divide and conquer）策略来对序列进行排序。以下是使用Python实现快速排序的步骤和代码示例：

快速排序的基本步骤：

1. 挑选基准值：从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot）。
2. 分割：重新排序数列，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准后面。与基准值相等的数可以放在任一边。
3. 递归排序子序列：递归地将小于基准值元素的子序列和大于基准值元素的子序列排序。
4. 递归到最底部的判断条件：数列的大小是零或一，此时该数列显然已经有序。

Python实现快速排序的代码：

def quick_sort(arr):
    # 递归的基准条件：如果数组长度小于等于1，直接返回数组
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        # 选择基准值，这里选择数组的最后一个元素作为基准
        pivot = arr[-1]
        # 初始化两个子序列，小于基准值的子序列和大于基准值的子序列
        less = []
        greater = []
        # 遍历数组，根据与基准值的比较，分配到相应的子序列
        for i in range(len(arr) - 1):  # 不包括基准值
            if arr[i] < pivot:
                less.append(arr[i])
            else:
                greater.append(arr[i])
        # 对子序列进行递归排序，然后合并结果
        return quick_sort(less) + [pivot] + quick_sort(greater)

# 示例数组
array = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]

# 执行快速排序
sorted_array = quick_sort(array)
print(sorted_array)

注意事项：

• 选取基准值的方法对排序的时间性能有决定性影响。在上述代码中，我们简单地选择了数组的最后一个元素作为基准值，但在实际应用中，可能会采用更复杂的方法来选择基准值，以提高算法效率。
• 快速排序是原地排序算法，它不创建数组的任何副本，所有操作都在内存中完成。
• 快速排序是非稳定排序算法，它不保证相同的值在数组中的相对顺序。

以上代码实现了快速排序的基本逻辑，你可以根据需要调整基准值的选择策略以优化性能。