数据结构快速排序代码

快速排序是一种常用的基于比较的排序算法，它通过对数组元素的不断交换和划分，以达到将一个无序的数组转化成一个有序的数组的目的。它不像插入排序或者冒泡排序一样，逐一比较相邻元素的大小，而是通过分治思想，先将整个数组按照一个中间值分为两部分，再对这两部分分别进行快速排序，直到整个数组有序。

下面是一份简单易懂的快速排序代码：

```python

def quick_sort(arr: list, left: int, right: int) -> list:

if left < right:

pivot_index = partition(arr, left, right)

quick_sort(arr, left, pivot_index-1)

quick_sort(arr, pivot_index+1, right)

return arr

def partition(arr: list, left: int, right: int) -> int:

pivot = arr[left]

i, j = left+1, right # 左右指针

while True:

while i <= right and arr[i] < pivot:

i += 1

while j >= left+1 and arr[j] > pivot:

j -= 1

if i > j:

break

arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

i += 1

j -= 1

arr[left], arr[j] = arr[j], arr[left]

return j

```

快速排序通过基准元素的选择，对数据的分割能力影响很大，如果选择得当，算法复杂度可能会得到很好的优化。下面就从几个角度分析快排的代码实现。

1. 基准元素的选择

快排算法需要在待排序的元素中选择一个中间数作为基准元素，然后把小于基准元素的数放到基准元素左边，大于基准元素的数放到右边。通常情况下，选择中间数作为基准元素是比较合适的，但在最差情况下，即选择的基准元素是数组中的最小或最大值时，快排的时间复杂度会比较高。

为了避免这种情况，可以采用三数中值法或随机法来选择基准元素。三数中值法指的是，在待排序数列中，取出首、尾、中三个位置的数，取其中的中位数作为基准元素。随机法则是随机选择待排序列表中的一个元素作为基准元素。

2. 分割点的选定

分割点的选定是快排的关键之一。选取分割点的过程也就是 partition 函数的实现。一般来说，我们可以使用两个指针，一个指向起始位置，一个指向末尾位置，然后对比大小，交换位置。在实现 partition 函数时候，有以下三种实现方式：

（1）左右指针同时从头开始查找。左指针向右扫描，当扫描到比基准数大的时候退出循环，接着右指针向左扫描，扫到比基准数小的退出，然后交换两个数在继续进行以上操作，直到左指针大于右指针。

（2）左右指针同时从尾部开始查找。右指针向左扫描直到扫描到比基准数小的为止，左指针接着向右扫描直到扫描到比基准数大的为止，然后交换两个数继续以上操作，直到左指针大于右指针。

（3）单向查找。从小于基准数的部分开始，向后扫描直到大于基准数，然后将他们进行交换，直到完成整个数组的遍历。

3. 递归结束条件的制定

快速排序属于递归算法，递归结束条件必须明确。在递归中，每个子数组都会接受按照 pivot 元素划分成了两个区域的数据，并分别进行排序。当左指针 < 右指针 时，递归继续，否则结束。