快速排序算法的简单理解

快速排序算法的简单理解

本文用的编程语言为python，简单阐释了作者对快速排序算法的学习心得，尽量用通俗易懂的方式向读者表达。如果文章中有什么纰漏与错误，请读者指正。

在了解快速排序之前，我们先来了解一下递归

递归

递归调用自己的函数

先来看一个函数

def (i):	print(i)	countdown(i-1)

这是一个不断递减的函数，如果调用这个函数，它会无限循环下去。这可不是一件好事。我们应该给予它一些限制，告诉它什么时候停止调用自己，什么时候调用自己。我们把这种限制分别叫做基线条件与递归条件。任何一个递归函数都有这两个条件。

接下来我们改进一下上面的函数

def (i):	print(i)	if i > 0:			countdown(i-1)	else:      # 基线条件		return

修改过后的递减函数，它只会打印非负数，这样就可以避免递归函数的无限调用。

为了加深理解，我们用图解的方式详细分析另一个递归函数—计算一个数组的和

没错，一个很简单的函数，在很多编程语言里都会内置求和函数，例如python的求和函数就是sum()，但今天我们从递归的角度去想一下如何实现它。

之前说了，任何一个递归函数都有基线条件与递归条件。
那怎么去找它的基线条件呢？一个数组最简单的状态是什么？空的数组或者只包含一个元素的数组。

只包含一个元素的数组的和，就是它自己，那么两个元素呢？三个元素呢？甚至n个元素呢？ 下面的图解帮助我们更好地理解，输入一个数组，当数组的个数等于1时停止调用，返回
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示例代码

def sum(arr):	if len(arr) == 1:		return arr[0]	else:		return arr[0] + sum(arr[1:])

理解了上述思想后，我们再来看一下快速排序算法。

在生活中随处可见无序的数字串，如身份证号码、电话号码等等

假如现在我们有一个无序的数组

我们随便取一个数，比如取第一个数3，然后将比3小的放在3的左边，比3大的放在3的右边,以此类推，如下图所示

这就实现了快速排序。是不是感觉和之前计算和有些像，这里同样也用到了递归的思想。

快速排序

def quicksort(arr):	if len(arr) < 2:		return arr	else:		min = [x for x in arr[1:] if x < arr[0]]		max = [x for x in arr[1:] if x >= arr[0]]		return quicksort(min) + [arr[0]] + quicksort(max)

对一个数组进行快速排序，先任取一个数，将比它小的放左边，比它大的放右边。然后再对比它小的数组和比它大的数组进行快速排序，不断递归，直到数组只剩下一个数，这时候满足设置的基线条件，返回上一层的调用后，将左边右边的数组进行拼接，最后就得到了一个排序好的数组。