Python快速排序算法详解及优化174

快速排序 (Quicksort) 是一种高效的排序算法，其平均时间复杂度为 O(n log n)，在实际应用中表现出色。本文将深入探讨 Python 中快速排序算法的实现，并分析其优缺点以及可能的优化策略。

算法核心思想： 快速排序的核心思想是分治法 (Divide and Conquer)。它通过选择一个基准元素 (pivot)，将数组划分成两个子数组：小于基准元素的子数组和大于基准元素的子数组。然后递归地对这两个子数组进行排序，最终完成整个数组的排序。

基本的Python实现： 以下是一个基本的 Python 快速排序算法实现：```python
def quicksort(arr):
if len(arr) < 2:
return arr
else:
pivot = arr[0]
less = [i for i in arr[1:] if i pivot]
return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater)
# 示例用法
my_list = [10, 7, 8, 9, 1, 5]
sorted_list = quicksort(my_list)
print(f"Sorted list: {sorted_list}")
```

这段代码简洁易懂，但效率并非最佳。它使用了列表推导式，在处理大型数组时可能会产生较高的空间开销。此外，选择第一个元素作为基准元素也可能导致在某些情况下性能下降，例如数组已排序或接近排序的情况。

改进的Python实现：为了提升效率，我们可以改进上述代码：```python
def quicksort_improved(arr, low, high):
if low < high:
p = partition(arr, low, high)
quicksort_improved(arr, low, p - 1)
quicksort_improved(arr, p + 1, high)
def partition(arr, low, high):
pivot = arr[high]
i = low - 1
for j in range(low, high):
if arr[j]

2025-05-13

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