Python实现快速排序算法

快速排序有多种实现方式，最容易理解得是：分治 + 迭代，只需要四步：

1. 在数列之中，任意选择一个元素作为基准或比较值

2. 数列中其他所有元素都和这个基准值进行比较：小的移到基准值的左边，大的移到基准值的右边

3. 以基准值左右两边的子列作为新数列，进行递归排序，直到所有分区内最多一个元素为止

4. 分解完成再一层一层返回，返回规则是：左边分区 + 基准值 + 右边分区
   

python 实现：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-


def quick_sort(data):        
    if len(data) >= 2:
        # 选取第一个元素为基准值
        pivot = data[0]
        # 定义基准值左右两侧的列表
        left, right = [], []  
        # 从原始数组中移除基准值
        data.remove(pivot)
        for num in data:
            if num >= pivot:
                right.append(num)
            else:
                left.append(num)
        return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)
    else:
        return data
 
array = [23,36,15,17,3,94,36,145,45,5,47,45,8,35,8]
print(quick_sort(array))

注意：

1. 采用分治方式的快速排序算法在处理大数据集性能较好，小数据集性能一般

2. 对于小数组，插入排序更快。或者根据实际情况采用三取样切分和熵最优的排序。