快速排序算法详解与实现，搜狗关键词快排这

欧气 2025年04月14日 15:40 1 0

本文目录导读：

算法步骤
代码实现
性能分析
优化方法
应用场景

快速排序（Quicksort）是一种高效的分治算法，主要用于对数组或列表进行排序，其基本思想是通过一趟扫描将待排序序列分为两部分，其中一部分的所有元素都比另一部分的元素小,然后分别对这两部分递归地进行排序。

快速排序通过选择一个“基准”（pivot）元素，并将整个数组分成两个子数组：小于基准的元素和大于基准的元素，这个过程称为分区（partition），递归地对这两个子数组进行相同的操作，直到所有子数组的长度为1为止,此时每个子数组都是有序的。

算法步骤

选择基准：通常可以选择第一个元素作为基准,但也可以随机选择或者使用其他策略。
分区：通过交换元素使得所有比基准小的元素移到左边,而所有比基准大的元素移到右边。
递归排序：对左边的子数组和右边的子数组重复上述过程。

代码实现

下面是Python中快速排序的实现：

def quicksort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        pivot = arr[0]
        less_than_pivot = [x for x in arr[1:] if x < pivot]
        greater_than_pivot = [x for x in arr[1:] if x >= pivot]
        return quicksort(less_than_pivot) + [pivot] + quicksort(greater_than_pivot)
# 示例
array = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
sorted_array = quicksort(array)
print(sorted_array)

性能分析

时间复杂度：
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- 平均情况下，快速排序的时间复杂度为 (O(n \log n)),这是因为每次分区大约会将数组分成两半。
- 最坏情况下的时间复杂度为 (O(n^2))，例如当数组已经是有序时,每次选择的基准都将是最大值或最小值。
空间复杂度：

快速排序的空间复杂度为 (O(\log n)),这是由于递归调用栈的大小。