有趣的事，Python永远不会缺席！
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排序算法（Sorting algorithm）是计算机科学最古老、最基本的课题之一。要想成为合格的程序员，就必须理解和掌握各种排序算法。其中”快速排序”（Quicksort）使用得最广泛，速度也较快。它是图灵奖得主C. A. R. Hoare(托尼·霍尔)于1960时提出来的。
一、快速排序（Quicksort）
快速排序(quick sort)的采用了分治的策略。由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要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外一部分的所有数据都要小，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。
1、原理
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在数列之中，选择一个元素作为”基准”（pivot），或者叫比较值。
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数列中所有元素都和这个基准值进行比较，如果比基准值小就移到基准值的左边，如果比基准值大就移到基准值的右边
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以基准值左右两边的子列作为新数列，不断重复第一步和第二步，直到所有子集只剩下一个元素为止。
举个例子，假设我现在有一个数列需要使用快排来排序：[11, 99, 33 , 69, 77, 88, 55, 11, 33, 36,39, 66, 44, 22]，我们来看看使用快排的详细步骤：
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选取中间的
66作为基准值（基准值可以随便选） -
数列从第一个元素11开始和基准值
66进行比较，小于基准值，那么将它放入左边的分区中，第二个元素99比基准值66大，把它放入右边的分区中。 -
然后依次对左右两个分区进行再分区，直到最后只有一个元素
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分解完成再一层一层返回，返回规则是：左边分区+基准值+右边分区
2、代码
代码用jupyternotebook实现
def quick_sort(b):
"""快速排序"""
if len(b) < 2:
return arr
# 选取基准，随便选哪个都可以，选中间的便于理解
mid = arr[len(b) // 2]
# 定义基准值左右两个数列
left, right = [], []
# 从原始数组中移除基准值
b.remove(mid)
for item in b:
# 大于基准值放右边
if item >= mid:
right.append(item)
else:
# 小于基准值放左边
left.append(item)
# 使用迭代进行比较
return quick_sort(left) + [mid] + quick_sort(right)
例
b = [11, 99, 33, 69, 77, 88, 55, 11, 33, 36, 39, 66, 44, 22]
quick_sort(b)#返回：[11, 11, 22, 33, 33, 36, 39, 44, 55, 66, 69, 77, 88, 99]
高逼格（一行代码表示）：
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]]) quick_sort([2,5,9,3,7,1,5])
#返回[1, 2, 3, 5, 5, 7, 9]
3、特点
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稳定性：快排是一种不稳定排序，比如基准值的前后都存在与基准值相同的元素，那么相同值就会被放在一边，这样就打乱了之前的相对顺序
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比较性：因为排序时元素之间需要比较，所以是比较排序
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时间复杂度：快排的时间复杂度为O(nlogn)
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空间复杂度：排序时需要另外申请空间，并且随着数列规模增大而增大，其复杂度为：O(nlogn)
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归并排序与快排 ：归并排序与快排两种排序思想都是分而治之，但是它们分解和合并的策略不一样：归并是从中间直接将数列分成两个，而快排是比较后将小的放左边大的放右边，所以在合并的时候归并排序还是需要将两个数列重新再次排序，而快排则是直接合并不再需要排序，所以快排比归并排序更高效一些，可以从示意图中比较二者之间的区别。
- 快速排序有一个缺点就是对于小规模的数据集性能不是很好。
结果
Successfully ！！！
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