快速排序通过分治法实现高效排序，选择基准将数组分为左右两部分并递归排序。Python 中可简洁实现为：def quicksort(arr): if len(arr) <= 1: return arr; pivot = arr[0]; left = [x for x in arr if x < pivot]; middle = [x for x in arr if x == pivot]; right = [x for x in arr if x > pivot]; return quicksort(left) + middle + quicksort(right)。示例输入 [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] 输出 [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]。原地快排通过分区减少空间开销，定义函数 quicksort_inplace(arr, low, high)，在不创建新数组的情况下完成排序。
快速排序是一种高效的排序算法，通过分治法将数组逐步划分为较小的部分进行排序。以下是用 Python 实现的快速排序，使元素按递增顺序排列。
快速排序基本原理
快排的核心思想是选择一个“基准”（pivot），将数组分为两部分：小于基准的元素放在左边，大于或等于基准的元素放在右边。然后对左右两部分递归执行相同操作。
Python 实现代码
下面是一个简洁且易于理解的实现方式：
def quicksort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quicksort(left) + middle + quicksort(right)
<h1>示例使用</h1><p>data = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
sorted_data = quicksort(data)
<strong>print(sorted_data)</strong> # 输出: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]</p>原地快排优化版本
为了减少空间开销，可以实现原地分区的快排：
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def quicksort_inplace(arr, low, high):
if low < high:
pi = partition(arr, low, high)
quicksort_inplace(arr, low, pi - 1)
quicksort_inplace(arr, pi + 1, high)
<p>def partition(arr, low, high):
pivot = arr[high]
i = low - 1
for j in range(low, high):
if arr[j] <= pivot:
i += 1
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1]
return i + 1</p><h1>使用示例</h1><p>data = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]
quicksort_inplace(data, 0, len(data) - 1)
<strong>print(data)</strong> # 输出: [1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]</p>两种方法都能正确实现递增排序。第一种写法更直观适合学习，第二种节省内存，适合处理大规模数据。
基本上就这些，不复杂但容易忽略边界条件和基准选择的影响。
