使用Python实现快速排序算法
快速排序基于“分而治之”思想，核心是选基准值分区并递归排序。基本思路：选基准值（如数组首元素），将数组分为小于和大于基准值的两部分，再递归处理子数组。 分区过程是关键：通过左右指针遍历，右指针左移找小于基准值元素，左指针右移找大于基准值元素，交换后继续，直到指针相遇，交换基准值到最终位置，完成分区。 Python实现中，`partition`函数确定基准位置，`quick_sort`递归处理左右子数组。测试代码验证了排序效果。 复杂度：平均O(n log n)（分区均衡），最坏O(n²)（如已排序数组且基准选首元素，可通过随机选基准优化）。 快速排序是高效实用的排序算法，广泛应用于实际场景，理解其分区逻辑和递归过程是掌握排序算法的关键。
阅读全文从插入排序到快速排序：排序算法的入门级对比
排序算法是将无序数据转为有序序列的方法，是计算机科学基础核心算法，能优化后续查找、统计等操作。文章介绍了四种典型排序算法： 插入排序类似整理扑克牌，逐步构建有序序列，时间复杂度O(n²)，空间O(1)，稳定，适用于小规模或接近有序数据。 冒泡排序通过相邻元素比较交换，大元素“上浮”，同样O(n²)时间，稳定但效率低，仅适合极小规模数据或教学。 归并排序基于分治思想，分解后合并有序子数组，时间O(n log n)，空间O(n)，稳定，适合大规模或对稳定性要求高的场景。 快速排序分治+基准分区，平均O(n log n)时间，空间O(log n)，不稳定，是工程最常用的高效算法，适用于大规模数据。 对比总结了各算法的时间、空间、稳定性及适用场景，建议初学者先理解核心思想，从简单到复杂逐步学习，通过动手模拟加深理解。
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