快速排序
快速排序是一个非常高效的排序算法，目前的应用非常广泛， 同时也是面试的常客。学好快速排序，能够对找到工作有很大的帮助。同时，也有很多面试题也会用到这种思想。
快速排序也是一种分治的思想，但是它于归并算法更加好是因为归并算法会用到辅助数组，其空间复杂度是O(n). 而快速排序不需要用到新的数组空间，它的空间复杂度是O(1).
快速排序的核心是：选定一个值作为轴心值，然后将数组分成两个部分，一部分是大于这个轴心值，另一部分是小于这个轴心值的。然后将这个轴心值前的部分继续使用快速排序，将这个轴心值的后半部分继续使用快速排序。直到指剩下了一个元素的时候是不需要交换的。快速排序非常适用于大数据量的排序，因为它既不占用多余的空间，又能达到时间复杂度是O(nlogn).
下面，快速排序的步骤：
image
第一步：选择最大的index作为轴心
第二步：选择两个指分别指向最左边左边和除了轴心的最右边。
第三步：两个指针分别是left和right。左边的只想低索引。右边的指向高索引。
第四步：当左边的索引的值小于轴心，那就向右移动索引。
第五步：当右边的索引的值大于轴心，那就向左移动索引。
第六步：当第四步和第五步都不符合时，交换彼此。
第七步：如果 left >= right, 那么left就是新的轴心的位置，将轴心与之交换。
代码示例
def QuickSort(array, left=0, right=None):
arrayLen = len(array)
if arrayLen <= 1:
return array
if right == None:
right = arrayLen - 1
if left < right:
pivot = partition(array, left, right)
QuickSort(array, left, pivot - 1)
QuickSort(array, pivot + 1, right)
def partition(array, left, right):
pivotValue = array[right]
i = left
j = right - 1
while i < j:
while j > left and array[j] > pivotValue:
j -= 1
while i < right and array[i] <= pivotValue:
i += 1
if i < j:
array[i], array[j] = array[j], array[i]
i += 1
j -= 1
if array[i] > array[right]:
array[i], array[right] = array[right], array[i]
return i
if __name__ == '__main__':
testList = [2, 7, 6, 1, 5, 4, 9, 3]
QuickSort(testList)
print(testList)
另一种实现方式理解会有偏差，所以给出大家下面参考，如果能理解下面的代码，请使用下面的方式编写快速排序：
image.png
1.选取一个数字作为基准，可选取末位数字
2.将数列第一位开始，依次与此数字比较，如果小于此数，将小数交换到左边，最后达到小于基准数的在左边，大于基准数的在右边，分为两个数组
3.分别对两个数组重复上述步骤
代码示例
def QuickSort(array, left=0, right=None):
arrayLen = len(array)
if arrayLen <= 1:
return array
if right == None:
right = arrayLen - 1
if left < right:
pivot = partition(array, left, right)
QuickSort(array, left, pivot - 1)
QuickSort(array, pivot + 1, right)
def partition(array,left,right):
i = left-1
for j in range(left,right):
if array[j] <= array[right]:
i += 1
array[j],array[i] = array[i],array[j]
array[i+1],array[right] = array[right],array[i+1]
return i+1
if __name__ == '__main__':
testList = [2, 7, 6, 1, 5, 4, 9, 3]
QuickSort(testList)
print(testList)