python快速排序法
快速排序是一种高效的排序算法，它的基本思想是通过一趟排序将待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一部分的所有数据要小，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。
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快速排序的步骤如下：
1、选择一个基准元素，通常选择第一个元素或者最后一个元素。
2、通过一趟排序将待排序的数据分割成两个区域，使得一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小。
3、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。
下面是一个简单的Python实现：
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
arr = [3,6,8,10,1,2,1]
print(quick_sort(arr))
在这个实现中，我们首先检查数组的长度，如果长度小于等于1，那么直接返回数组，接着，我们选择一个基准元素，这里我们选择数组的中间元素，我们将数组分为三部分：小于基准元素的部分、等于基准元素的部分和大于基准元素的部分，我们对左右两部分分别进行快速排序，并将结果拼接在一起。
需要注意的是，这个实现并不是最优的快速排序实现，在实际应用中，我们通常会使用更高效的分区策略，三数取中法”或“Lomuto划分法”，为了避免递归调用导致的栈溢出问题，我们还可以使用迭代的方式进行快速排序。
下面是一个使用迭代方式实现的快速排序：
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
stack = [(0, len(arr) 1)]
while stack:
low, high = stack.pop()
pivot = arr[low + (high low) // 2]
i, j = low, high
while i <= j:
while arr[i] < pivot:
i += 1
while arr[j] > pivot:
j = 1
if i <= j:
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
i += 1
j = 1
if low < j:
stack.append((low, j))
if i < high:
stack.append((i, high))
return arr
arr = [3,6,8,10,1,2,1]
print(quick_sort(arr))
在这个实现中，我们使用一个栈来存储待排序的子数组的边界，每次从栈中弹出一个子数组，对其进行快速排序，并将排序后的子数组的边界压入栈中，这样，我们可以在不使用递归的情况下实现快速排序。
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