8行代码实现快速排序，简单易懂图解！

快速排序是一种常用的排序算法，比选择排序快的多。在之前的我随笔中也写过关于快速排序的算法，也可以看一下和现在的区别python实现快速排序 - Mr-Yang` - 博客园 (cnblogs.com)。

在看快速排序之前，要先了解一下递归，对于递归我之前的文章中也有提到python递归函数 - Mr-Yang` - 博客园 (cnblogs.com)，在这里我补充一个关于递归的一个点：基线条件和递归条件

一、基线条件和递归条件#

由于递归函数是自己调用自己，因此编写这样的函数时容易出错，从而导致无限循环。示例如下：

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

如果运行上述代码，就会发现一个问题：这个函数运行起来是不会停止，直到到达递归的最大深度。

正是因为这样，编写递归函数的时候，必须告诉它何时停止递归，所以每个递归函数都有两个部分：基线条件（base case）和递归条件（recursive case）。递归条件指定的是函数调用自己，而基线条件则指的是不再调用自己，从而避免循环。例如给 countdown 添加基线条件。

def countdown(i):
    print(i)
   	if i <= 1:	#<----------基线条件
        return
    else:	#<--------------递归条件
        countdown(i-1)

这样就按照预期那样执行，不会无限循环下去如图所示

二、快速排序#

因为对于排序来说，最简单的就是一个空列表，或者只包含一个元素的列表，所以可以将基线条件设置为空或只包含一个元素，在这种情况下，只需要返回原列表。

def quicksort(alist):
    if len(alist) < 2:
        return alist

思路如下图所示：

代码如下：

def quicksort(alist):
    if len(alist) < 2:
        return alist	# 基线条件为空或只包含一个元素的列表是有序的。
    else:
        pivot = alist[0]	# 选择基准值
        less = [i for i in alist[1:] if i <= pivot]	# 由小于基准值的元素组成
        biggish = [i for i in alist[1:] if i > pivot]	# 由大于基准值的元素组成
        return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(biggish)