数据结构与算法: 快速排序-python实现

def quick_sort(arr, low, high):
    # 选定枢纽元，并快速分派数组元素到枢纽元两侧
    # 返回最终枢纽元位置索引
    pivot_index = partition_arr(arr, low, high)

    # 枢纽元左侧元素进行快速排序  
    if low < pivot_index - 1:
        quick_sort(arr, low, pivot_index - 1)
    # 枢纽元右侧元素进行快速排序 
    if pivot_index + 1 < high:
        quick_sort(arr, pivot_index + 1, high)


# 随机选定枢纽元，然后快速将数组元素分派到枢纽元的两边
# 比枢纽元小的元素在左边，比枢纽元大的在右边
def partition_arr(arr, low, high):
    # 随机选择枢纽元索引，避免算法复杂度退化成O(n^2)
    selected_index = select_pivot_index(low, high)
    
    # 枢纽元与最低位元素交换
    swap_elem(arr, low, selected_index)
    # 将枢纽元的值复制到变量pivot_elem, 此时，low位置留下一个坑位
    pivot_elem = arr[low]

    while low < high:
       
        # 从右往左，依次将元素和枢纽元比较,直至找到比枢纽元小的元素，
        # 将该元素【复制】到上次留下的坑位，此时坑位相当于转移到该元素索引位置
        while low < high and pivot_elem <= arr[high]: #元素大小比较一定要有=
            high = high - 1
        arr[low] = arr[high]

        # 从左往右，依次将元素和枢纽元比较,直至找到比枢纽元大的元素
        # 将该元素【复制】到上次留下的坑位，此时坑位相当于转移到该元素索引位置
        while low < high and pivot_elem >= arr[low]: #元素大小比较一定要有=
            low = low + 1
        arr[high] = arr[low]

    # 上面的一个 <= 和 >= 保证在有重复的元素时，low和high也能不断靠近，
    # 如果有重复元素的情况下,没有 = 来保障 low 和 high 是没有机会靠近直至相等的
    # 退出while循环时，一定是确保 low = high 的
    arr[low] = pivot_elem  # 放入枢纽元素
    return low

def select_pivot_index(low, high):
    return random.randint(low, high)


def swap_elem(arr, index1, index2):
    tmp = arr[index1]
    arr[index1] = arr[index2]
    arr[index2] = tmp