当序列已经排好序时,将出现最差状况,时间复杂度降为O(n²)
随机快排用于解决序列近乎有序时算法复杂度退化为O(n²)的问题算法
from random import shuffle, randrange def quick_sort(lst, left, right): # 当只有一个元素的时候退出递归 if left < right: p = partition(lst, left, right) # 左右分区分别递归 quick_sort(lst, left, p) quick_sort(lst, p+1, right) def partition(lst, left, right): rand = randrange(left, right) lst[right-1], lst[rand] = lst[rand], lst[right-1] # 随机挑选出一个元素,与最后一个元素交换,做为分区点 pivot = lst[right-1] # 以最后一个元素为分区点 i = left - 1 # -1 for j in range(left, right): # range(0,10) [0..9] # 若是小于分区点,则与i+1交换 if lst[j] < pivot: i += 1 lst[i], lst[j] = lst[j], lst[i] # 将pivot放入分区点(i+1),与前半部分的下一个元素交换 if lst[right-1] < lst[i+1]: lst[i+1], lst[right-1] = lst[right-1], lst[i+1] # 返回分区点索引 return i+1 source = list(range(10)) shuffle(source) quick_sort(source, 0, len(source)) print(source) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]