python使用循环实现快速排序

快速排序可以使用循环实现。下面是使用循环实现快速排序的Python代码：

def quick_sort(nums):
    stack = \[(0, len(nums) - 1)\]  # 使用栈来保存待排序子数组的起始和结束索引
    while stack:
        start, end = stack.pop()
        if start >= end:  # 如果子数组长度小于等于1，则无需排序
            continue
        pivot = nums\[start\]  # 选择第一个元素作为基准值
        left, right = start + 1, end
        while left <= right:
            while left <= right and nums\[left\] <= pivot:  # 从左边找到第一个大于基准值的元素
                left += 1
            while left <= right and nums\[right\] >= pivot:  # 从右边找到第一个小于基准值的元素
                right -= 1
            if left < right:  # 交换左右两个元素
                nums\[left\], nums\[right\] = nums\[right\], nums\[left\]
        nums\[start\], nums\[right\] = nums\[right\], nums\[start\]  # 将基准值放到正确的位置
        stack.append((start, right - 1))  # 将左边子数组的起始和结束索引入栈
        stack.append((right + 1, end))  # 将右边子数组的起始和结束索引入栈
    return nums

这段代码使用了一个栈来保存待排序子数组的起始和结束索引。在循环中，每次从栈中弹出一个子数组，选择第一个元素作为基准值，然后使用双指针的方式将子数组分为两部分，左边部分的元素都小于等于基准值，右边部分的元素都大于等于基准值。然后将基准值放到正确的位置，并将左右两个子数组的起始和结束索引入栈。循环继续，直到栈为空，所有子数组都被排序完毕。最后返回排序后的数组。

这种循环实现的快速排序算法的时间复杂度和递归实现的快速排序算法相同，平均时间复杂度为O(nlogn)，最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(logn)。它是一种不稳定的排序算法，但在实际应用中，由于其速度快，常常被使用。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python排序算法——快速排序（附代码）](https://blog.csdn.net/AOAIYI/article/details/128691968)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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