快速排序的算法思想及Python版快速排序的实现示例
快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。
1.分治法的基本思想
分治法的基本思想是：将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题，然后将这些子问题的解组合为原问题的解。
2.快速排序的基本思想
设当前待排序的无序区为R[low..high]，利用分治法可将快速排序的基本思想描述为：
（1）分解：
在R[low..high]中任选一个记录作为基准(Pivot)，以此基准将当前无序区划分为左、右两个较小的子区间R[low..pivotpos-1)和R[pivotpos+1..high]，并使左边子区间中所有记录的关键字均小于等于基准记录(不妨记为pivot)的关键字pivot.key，右边的子区间中所有记录的关键字均大于等于pivot.key，而基准记录pivot则位于正确的位置(pivotpos)上，它无须参加后续的排序。
注意：
划分的关键是要求出基准记录所在的位置pivotpos。划分的结果可以简单地表示为(注意pivot=R[pivotpos])：
R[low..pivotpos-1].keys≤R[pivotpos].key≤R[pivotpos+1..high].keys
其中low≤pivotpos≤high。
（2）求解：
通过递归调用快速排序对左、右子区间R[low..pivotpos-1]和R[pivotpos+1..high]快速排序。
（3）组合：
因为当"求解"步骤中的两个递归调用结束时，其左、右两个子区间已有序。对快速排序而言，"组合"步骤无须做什么，可看作是空操作。
Python实现
原理:先用初始数据，然后对这个数据进行排序使左边的数据小于
该数据，右边的大于该数据，然后用递归的方法对两边的数据进行依次排序。
#!/usr/bin/envpython #_*_coding:utf-8_*_ defrand(x): importrandom ifx<3: x=5 ifx>1000: print"bigdata" return[] l=range(1,x) li=[] whilel: r=random.randint(0,len(l)-1) li.append(l.pop(r)) returnli defquicksort(l,low,hight): key=l[low] whilelow<hight: whilekey<=l[hight]andlow<hight: hight-=1 l[low],l[hight]=l[hight],l[low] whilekey>=l[low]andlow<hight: low+=1 l[low],l[hight]=l[hight],l[low] l[hight]=key returnhight defm_sort(l,low,hight): iflow>=hgiht: return index=quicksort(l,low,hight) m_sort(l,low,index) m_sort(l,index+1,hight) defmain(): l=rand(1500) m_sort(l,0,len(l)-1) printl if__name__=='__main__': main()