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快速排序:
通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比
另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，
整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
时间复杂度：
快速排序的最坏运行情况是 O(n²)，比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn)，
且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小，比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。
所以，对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言，快速排序总是优于归并排序。
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def partition(arr, left, right):
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1.从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）;
2.重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。
在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；
:param arr: 列表
:param left: 挑出元素的index
:param right: 列表最大index
:return:
"""
pivot = arr[left]
while left < right: # 列表最少存在2个元素
while left < right and arr[right] >= pivot: # 找到右边比pivot小的元素
right -= 1
arr[left] = arr[right] # 将在此元素放在left的位置
while left < right and arr[left] <= pivot: # 找到左边比pivot大的元素
left += 1
arr[right] = arr[left] # 将此元素放在right的位置
arr[left] = pivot # left=right,此元素已经归位
return left
def quick_sort(arr, left, right):
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3.递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；
:param arr:
:param left:
:param right:
:return:
"""
if left < right: # 列表最少存在2个元素
mid = partition(arr, left, right)
quick_sort(arr, left, mid - 1)
quick_sort(arr, mid + 1, right)
return arr
if __name__ == '__main__':
li = [1, 2, 3, 4, 5, 55, 6, 3, 4, 5, 6]
new_arr = quick_sort(li, 0, len(li) - 1)
print(new_arr)
