快速排序通过分治法递归分割数组，选择基准值将元素划分为左右两部分，小于基准的放左边，大于等于的放右边，再对子数组递归排序。Python可实现为简洁版（使用列表推导）或原地排序版（减少内存开销），前者代码清晰适合理解，后者通过索引操作原数组提升空间效率。
快速排序是一种高效的排序算法，采用分治思想，通过递归将数组逐步分解并排序。Python中实现快速排序并不复杂，适合处理大量数据时使用。
快速排序的基本原理
快速排序的核心是选择一个基准值（pivot），然后将数组分为两部分：小于基准的元素放在左边，大于等于基准的元素放在右边。接着对左右两部分递归执行相同操作。
具体步骤如下：
从数组中选择一个元素作为基准（通常选第一个或最后一个）遍历数组，将小于基准的元素放入左子数组，大于等于的放入右子数组对左右子数组分别递归调用快排函数合并结果：左子数组 + 基准 + 右子数组
Python中的实现方式
下面是快速排序的一种简洁实现：
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def quicksort(arr): if len(arr) pivot] return quicksort(left) + middle + quicksort(right)
使用示例
data = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]sorted_data = quicksort(data)print(sorted_data) # 输出: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]
这种写法利用列表推导式，代码清晰易懂，适合学习理解。但会额外占用内存，因为创建了新的列表。
原地排序优化版本
为了节省空间，可以实现原地快排，只在原数组上操作，不创建新列表：
def quicksort_inplace(arr, low, high): if low def partition(arr, low, high):pivot = arr[high]i = low – 1for j in range(low, high):if arr[j]
使用方式
data = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]quicksort_inplace(data, 0, len(data) – 1)print(data) # 输出: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]
这个版本更高效，适用于大规模数据场景，但逻辑稍复杂。
使用注意事项
快速排序平均时间复杂度为 O(n log n)，最坏情况为 O(n²)，但实际表现通常很好。
几点建议：
对于小数组（如长度小于10），可改用插入排序提升性能避免在已排序数组上使用首/尾元素作基准，可随机选择 pivotPython内置的 sorted() 和 list.sort() 使用 Timsort，通常比手写快排更快更稳定
基本上就这些。掌握快排有助于理解递归和分治思想，在面试和算法练习中很常见。
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