快速排序概述
快速排序也称为拆分交换排序，它从无序队列中提取元素，并将无序队列拆分为两个独立的部分。 其中一个部分的所有数据都小于其他部分的所有数据，用这种方法分别快速排序这两个部分的数据，然后递归地完成整个排序过程，从而使整个数据成为有序序列。
简而言之，选择要素，分组，分组，重复前两个步骤
快速排序原理示意图
在快速排序概述中，我们发现快速排序主要有两个方面：
选择要素分组，将整体递归分组
元素分类组图像：
特点：
1、因为是无序队列，所以位置可以随机选择
2、暂时划分保管我们选择的中间要素的空间
3、左标签位置空，移动右标签，反之亦然
4、重复3次直到左右侧标签指向同一位置，
5、将暂时保存的中间元素放回位置
一句话：左手右手一个慢动作，右手左手重播慢动作
整体分割图像：
特点：
1、递归分割
2、拆分到最后，所有组内元素个数为1
一句话：递归分割，不能再分割了
代码实践分析
根据上面两个模式图的分析，我们要从两个大方面进行分析：
序列切割和递归分割
1、顺序切割
测序这一知识点从四个方面分别介绍。
三个基本标签：右侧推进、左侧推进、停止推进(即元素归位) ) )。
1.1、三个基本标签
区域断开至少涉及三个标签。
mid指定要剪切的临时中间数字
左：从队列左侧推进的标签
right :从队列右侧推进的标签
defquick_sort(Li，start，end ) : #分区托管分为两个# start=end，证明要处理的数据只有一个# startend，右边是数据# start=end 将分别指向0和末尾位置的left=start right=end #的位置的数据，作为中间值mid=Li [ left ] while left right 3360 #使右光标向左移动，以找到比mid小的值为目的左光标位置whileleftrightandli [ right ]=mid : right-=1li [ left ]=Li [ right ] #将左光标向右移动，目的是找到大于mid的值right光标位置whileleftrightandli [ left ] mid : left=1li [ right ]=Li [ left ] # while结束后，将mid置于中间位置，left=right Li [ left-1 ) #递归处理右边的数据quick_sort ) Li，left 1，end ) if_ ) 3，2，1 ] # l=3[ 2，1，5，6，5，4 ] # [ 2，1
序列剪切：
1、选择中间元素： mid=alist[start]
2、右推进： whilerightleftandalist [ right ]=mid :
3、左推进： whileleftrightandalist [ left ] mid :
4、推动循环： while left right:
5、元素归位： alist[left]=mid
递归拆分：
1、组边界确定： left=start、right=end
2、递归终止条件： if start end:
3、函数的自调用： quick_sort(alist，start，end ) ) ) ) ) ) ) )。
时间的复杂性
最佳时间复杂度： o(nlogn ) ) ) ) ) ) ) )。
对于每个第一列，left和right的标签分别移动了左右2册数据的全部，相当于遍历了所有数据，时间复杂度为o(n )
因为涉及递归分组，所以他的时间复杂度是o(logn )
总的来说，最佳的时间复杂度是o(nlogn )
最差的时间复杂度： o(N2 ) ) ) ) ) ) ) )。
递归分组的条件不一定是两分钟，因此可能为每个mid指定最大值或最小值。 那么，有几个要素，我们可以分成几次组？ 在这种情况下，时间复杂度为o(n )
因此，最坏的时间复杂性是o(n2 )，最差也不过如此。
稳定性：不稳定
思考：
改变哪个地方，结果是降序？
将wilerightleftandalist [ right ]=mid :代码中的=更改为=
while left right and a list [ left ] mid代码的
本节内容总结：
1、快速排序原理：选择要素，分组，分组重复前两步。
2、快速排序实践步骤：
分区组：准备工作左右移动要素归位
递归：函数自调用终止条件