快速排序原理
1.快排原理与步骤
快速排序Python核心代码解析：分析快速排序算法实现
原理，提炼简洁步骤
内容一：快速排序原理
快速排序是一种高效的排序算法，采用分治法的策略来把一个序列分为较小和较大的两部分，然后递归地排
序这两部分。其核心思想包括以下几个步骤：
2. **选择基准（Pivot）**
：
从待排序的序列中选择一
个元素作为基准。
3. **分区（Partitioning）**
：
重新排列序列，所有
比基准小的元素摆放在基准前面，所有比基准大的元素
摆放在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个
过程中，基准就在其最后的排序数组中的正确位置。
4. **递归排序（Recursively Sort Subarrays）**
：
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。
通过这一过程，基准元素在其最后的排序数组中的位置就已经被确定，然后递归地将小于基准值的子序列和大
于基准值的子序列排序。
内容二：Python实现快速排序的关键核心代码块
以下是Python实现快速排序的关键核心代码块，展示了快速排序的实现原理：
python
def quicksort(arr):
基本情况：如果数组为空或只有一个元素，则直接返回
if len(arr) <= 1:
return arr
else:
选择基准元素，这里选择数组的最后一个元素
pivot = arr[-1]
小于基准元素的数组
less_than_pivot = [x for x in arr[:-1] if x <= pivot]
大于基准元素的数组
greater_than_pivot = [x for x in arr[:-1] if x > pivot]
递归地排序子数组，并组合结果
return quicksort(less_than_pivot) + [pivot] + quicksort(greater_than_pivot)
该代码通过列表解析（list comprehension）将数组划分为小于基准和大于基准的两个部分，并递归地对这两
个部分进行排序，最后将排序后的数组拼接起来。
内容三：快速排序算法的核心步骤提炼
5. **选择基准**
：
在待排序数组中选择一个元素作为
基准。
6. **分区**
：
重新排列数组，使所有小于基准的元素
在基准前面，所有大于基准的元素在基准后面。
7. **递归排序**
：
对基准左侧和右侧的子数组递归地
应用快速排序。
8. **合并结果**
：
将递归排序后的子数组和基准元素
合并，形成最终的排序结果。
这个过程通过递归实现，每次递归都会将问题规模缩小一半（平均情况下），从而实现高效的排序。快速排序
的平均时间复杂度为O(n log n)，在最坏情况下（例如，每次选择的基准都是数组中的最大或最小元素）时间
复杂度为O(n^2)，但通过随机选择基准等优化策略，可以将其最坏情况发生的概率降到最低。
