快排

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快排的核心：使用递归
s=[3,2,1,4,5,0]
①选定坐标为0的元素作为基准元素：[3]
    声明两个空列表，left=[]，right=[]
    将列表中除了s[0]之外的元素，分别与s[0]比较大小
    小了，则放到left里面，大了则放大炮right里面
    第一次拆分的结果：
    [2,1,0]+[3]+[4,5]

②继续按照上面的逻辑拆分[2,1,0]和[4,5]
③[2,1,0]列表中选定坐标为0的元素：2
   第二次拆分结果：
   [1,0]+[2]+[]
④[1,0]列表中选定坐标为0的元素：1
   第三次拆分结果：
   [0]+[1]+[]
⑤继续以同样的逻辑拆分右边的列表[4,5]
    [4,5]列表中选定坐标为0的元素：4
    第四次拆分结果：
    []+[4]+[5]

⑥全部拆分完之后开始回溯：
最终拆分后展现的结果：
                       [3,2,1,4,5,0]
                    [2,1,0]+[3]+[4,5]
        [0]+[1]+[]+[2]+[]+[3]+[]+[4]+[5]
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#代码实现

arr=[3,2,1,4,5,0]
def quick_sort(arr):
    print(arr)
    #结束递归的条件：
    #当列表是空或者包含一个元素，就结束递归了
    if len(arr)<=1:
        return arr

    piovt = arr[0]
    left = [] #小于pivot的元素，放到这里
    right = [] #大于pivot的元素，放到这里

    for i in arr[1:]:
        if i <piovt:
            left.append(i)
        elif i > piovt:
            right.append(i)
    return quick_sort(left)+[piovt]+quick_sort(right)


print(quick_sort(arr))

执行结果：

E:\pytest>py -3 qucik_sort.py
[0, 1, 2, 3, 4, 5]

 

 

 

#时间复杂度：nlog2n

一个for循环的复杂度是n

递归的时间复杂度是log2n