快速排序算法，简称快排，是最实用的排序算法，没有之一，各大语言标准库的排序函数也基本都是基于快排实现的。
本文用python语言介绍四种不同的快排实现。
1. 一行代码实现的简洁版本
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quick_sort = lambda array: array if len(array) <= 1 else quick_sort([item for item in array[1:] if item <= array[0]]) + [array[0]] + quick_sort([item for item in array[1:] if item > array[0]])
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2. 网上常见的快排实现
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def quick_sort(array, left, right):
if left >= right:
return
low = left
high = right
key = array[low]
while left < right:
while left < right and array[right] > key:
right -= 1
array[left] = array[right]
while left < right and array[left] <= key:
left += 1
array[right] = array[left]
array[right] = key
quick_sort(array, low, left - 1)
quick_sort(array, left + 1, high)
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由于快排是原地排序，因此不需要返回array。
array如果是个列表的话，可以通过len(array)求得长度，但是后边递归调用的时候必须使用分片，而分片执行的原列表的复制操作，这样就达不到原地排序的目的了，所以还是要传上边界和下边界的。
3.《算法导论》中的快排程序
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def quick_sort(array, l, r):
if l < r:
q = partition(array, l, r)
quick_sort(array, l, q - 1)
quick_sort(array, q + 1, r)
def partition(array, l, r):
x = array[r]
i = l - 1
for j in range(l, r):
if array[j] <= x:
i += 1
array[i], array[j] = array[j], array[i]
array[i + 1], array[r] = array[r], array[i+1]
return i + 1
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这个版本跟上个版本的不同在于分片过程不同，只用了一层循环，并且一趟就完成分片，相比之下代码要简洁的多了。
4. 用栈实现非递归的快排程序
先说两句题外话，一般意义上的栈有两层含义，一层是后进先出的数据结构栈，一层是指函数的内存栈，归根结底，函数的内存栈的结构就是一个后进先出的栈。汇编代码中，调用一个函数的时候，修改的也是堆栈指针寄存器ESP，该寄存器保存的是函数局部栈的栈顶，另外一个寄存器EBP保存的是栈底。不知道与栈存储空间相对的堆存储空间，其组织结构是否也是一个完全二叉树呢？
高级语言将递归转换为迭代，用的也是栈，需要考虑两个问题:
1）栈里边保存什么？
2）迭代结束的条件是什么？
栈里边保存的当然是需要迭代的函数参数，结束条件也是跟需要迭代的参数有关。对于快速排序来说，迭代的参数是数组的上边界low和下边界high，迭代结束的条件是low == high。
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def quick_sort(array, l, r):
if l >= r:
return
stack = []
stack.append(l)
stack.append(r)
while stack:
low = stack.pop(0)
high = stack.pop(0)
if high - low <= 0:
continue
x = array[high]
i = low - 1
for j in range(low, high):
if array[j] <= x:
i += 1
array[i], array[j] = array[j], array[i]
array[i + 1], array[high] = array[high], array[i + 1]
stack.extend([low, i, i + 2, high])
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另外，当数组下标为-1时，C++、Java等语言中会报错，但python中访问的是最后一个元素，所以如果程序写错了，可能其他语言会报错，但python会输出一个错误的结果。
以上所述是小编给大家介绍的python实现快速排序算法详解整合，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对服务器之家网站的支持！
原文链接：https://blog.csdn.net/razor87/article/details/71155518