Python实现快速排序：正序与倒序

“python实现快速排序的几种方法” 快速排序是一种高效的排序算法，由英国计算机科学家C.A.R. Hoare在1960年提出。它的基本思想是通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，然后分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序的目的。快速排序的主要优点在于其平均时间复杂度为O(n log n)，并且在实际应用中表现出较好的性能。 在Python中，实现快速排序通常采用递归的方法。以下是两种不同的实现方式，分别针对正序排列和倒序排列。 方法一：经典快速排序算法（正序排列） 这个实现首先选择一个基准元素（pivot），通常是数组的第一个元素。然后从数组的两端开始，左侧寻找大于等于基准的元素，右侧寻找小于等于基准的元素，当左右指针相遇时，交换这两个元素的位置，这样就将基准放在了最终排序后它应该在的位置。接着，对基准左右两边的子数组进行递归调用快速排序函数，直到所有元素都排好序。 代码中的`quicksortasc`函数执行以下步骤： 1. 设置基准元素为`arr[begin]`。 2. 初始化两个指针，`pl`从左侧开始搜索大于基准的元素，`pr`从右侧开始搜索小于基准的元素。 3. 当`pl`和`pr`未相遇时，交换它们找到的元素并更新指针。 4. 递归地对左右子数组进行快速排序。 方法二：经典快速排序算法（倒序排列） 与正序排列类似，倒序排列的快速排序也是基于相同的原理，但在选取基准元素后，左侧寻找小于基准的元素，右侧寻找大于基准的元素。这样在排序过程中，较大的元素会被放在较小元素的左侧，形成倒序排列。 代码中的`quicksortdesc`函数与`quicksortasc`非常相似，只是在比较元素时使用了相反的条件，即从右侧寻找大于基准的元素，从左侧寻找小于基准的元素。 这两种快速排序方法都利用了分治策略，将大问题分解为小问题来解决，然后合并结果。虽然在最坏的情况下，快速排序的时间复杂度会退化到O(n^2)，但这种情况在实际应用中很少出现，因为随机选取的基准可以保证算法的平均性能。在实际使用中，为了进一步优化，还可以考虑使用随机化版本的快速排序，即随机选取基准元素，以减少最坏情况的发生概率。