快速排序的基本思想：首先選定一個數組中的一個初始值，將數組中比該值小的放在左邊，比該值大的放在右邊，然后分別對左邊的數組進行如上的操作，對右邊的數組進行如上的操作。（分治+遞歸）

1.利用匿名函數lambda

匿名函數的基本用法func_name = lambda x:array，冒號左邊的x代表傳入的參數，冒號右邊的array代表返回值，當然名字是可以自己取的。

quick_sort = lambda array: \array if len(array) <= 1 \else quick_sort([item for item in array[1:] if item <= array[0]]) \+ [array[0]] + \quick_sort([item for item in array[1:] if item > array[0]])

2.將匿名函數拆解封裝為函數

def func2(array):if len(array)<=1:return arraytmp = array[0]left = [x for x in array[1:] if x<=tmp]right = [x for x in array[1:] if x>tmp]return func2(left) + [tmp] + func2(right)

3.網上常見的

''' 學習中遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：725638078 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' def func2(array,left,right):if left>=right:returnlow=lefthigh=righttmp=array[low]while left<right:while left<right and array[right]>tmp:right-=1array[left] = array[right]while left<right and array[left]<=tmp:left+=1array[right]=array[left]array[right]=tmpfunc2(array,low,left-1)func2(array,left+1,high)

4.算法導論里面的

def func2(array,left,right):if left>=right:returnlow=lefthigh=righttmp=array[low]while left<right:while left<right and array[right]>tmp:right-=1array[left] = array[right]while left<right and array[left]<=tmp:left+=1array[right]=array[left]array[right]=tmpfunc2(array,low,left-1)func2(array,left+1,high)

5.利用棧實現非遞歸版本

''' 學習中遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：725638078 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' def func4(array, l, r):if l >= r:returnstack = []stack.append(l)stack.append(r)while stack:low = stack.pop(0)high = stack.pop(0)if high - low <= 0:continuex = array[high]i = low - 1for j in range(low, high):if array[j] <= x:i += 1array[i], array[j] = array[j], array[i]array[i + 1], array[high] = array[high], array[i + 1]stack.extend([low, i, i + 2, high])

6.python內置的

sorted(array)

本來是想利用裝飾器來測一下每個函數的運行時間的，但是由于快排里面存在遞歸，使用裝飾器會報錯，就只好一個個計算了。這里還是貼一下用裝飾器計算時間的代碼：

def count_time(func):@wraps(func)def helper(func,*args,**kwargs):start=time()result = func(*args,**kwargs)end=time()print("函數：", func.__name__, "運行時間：", round(end - start, 4), "s")return resultreturn helper

這里我們的輸入是隨機生成的在0-100間的整數，我們測試一下在不同數量下的消耗時間：

''' 學習中遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：725638078 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！ ''' from functools import wraps from random import randint from time import timefunc1_start =time() res = quick_sort(array) func1_end =time() print("函數：func1 運行時間：", round(func1_end - func1_start, 4), "s")func2_start =time() func2(array) func2_end =time() print("函數：func2 運行時間：", round(func2_end - func2_start, 4), "s")func3_start =time() func3(array,0,len(array)-1) func3_end =time() print("函數：func3 運行時間：", round(func3_end - func3_start, 4), "s")func4_start =time() func4(array,0,len(array)-1) func4_end =time() print("函數：func4 運行時間：", round(func4_end - func4_start, 4), "s")func5_start =time() func5(array,0,len(array)-1) func5_end =time() print("函數：func5 運行時間：", round(func5_end - func5_start, 4), "s")func6_start =time() sorted(array) func6_end =time() print("函數：func6 運行時間：", round(func6_end - func6_start, 4), "s")

輸入array的定義：

array = [randint(0,100) for i in range(5000)]

需要注意的是，隨著數據量的增加，方法4，也就是算法導論中的會出現以下問題：

這是因為python中的遞歸深度是有一定限制的，可以使用如下方法暫時解決該問題：

import sys sys.setrecursionlimit(100000)

同時，方法4還會出現內存溢出問題，方法4也太坑了。

最后對比一下這些方法消耗的時間：

總結：

• 方法一、方法二速度較快，同時也較好理解，想要學會快速排序，只要記住方法二即可；
• python內置的排序速度還是最快的呀；

結尾給大家推薦一個非常好的學習教程，希望對你學習Python有幫助！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的对Python中几种快速排序的实现以及运行时间进行比较的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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