Question

如果将数组元素的最后一个元素作为基准元素，实现快速排序算法的相关功能和描述，同时请告诉我快速排序算法的时间复杂度是多少？用Python实现

Answer 1

问：如果将数组元素的最后一个元素作为基准元素，实现快速排序算法的相关功能和描述，同时请告诉我快速排序算法的时间复杂度是多少？用Python实现

答：您好亲亲～好的亲基于数组元素的最后一个元素作为基准元素实现快速排序算法，可以采用以下步骤：1. 首先，将数组的最后一个元素作为基准元素；2. 然后，从数组的第一个元素开始，对数组进行遍历，找到第一个比基准元素大的元素，并记录下标；3. 接下来，从记录下标的位置向后继续遍历，找到第一个比基准元素小的元素，并记录下标；4. 然后，将找到的这两个元素进行交换；5. 重复步骤2 ~ 步骤4，直到遍历到基准元素为止；6. 此时，基准元素左侧的所有元素都比基准元素小，右侧的所有元素都比基准元素大；7. 递归地调用快速排序算法，对基准元素左侧的子数组和右侧的子数组进行排序，直到整个数组有序。快速排序算法的时间复杂度为O(nlog(n))。

答：以下是使用Python实现基于数组元素的最后一个元素作为基准元素的快速排序算法：``` pythondef quick_sort(arr, left, right): if left < right: pivotIndex = partition(arr, left, right) quick_sort(arr, left, pivotIndex - 1) quick_sort(arr, pivotIndex + 1, right)def partition(arr, left, right): pivot = arr[right] i = left - 1 for j in range(left, right): if arr[j] < pivot: i += 1 arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] arr[i+1], arr[right] = arr[right], arr[i+1]

答：return i+1```

答：亲亲～其中，arr是待排序的数组，left是数组左侧的起始下标，right是数组右侧的起始下标首先，调用快速排序算法对整个数组进行排序然后递归地调用快速排序算法对基准元素左侧的子数组和右侧的子数组进行排序分割数组的函数partition会返回基准元素的位置，使得数组被划分为左右两部分，其中左侧部分都小于基准元素，右侧部分都大于基准元素。

问：完整的代码

答：亲～快速排序是一种常用的排序算法，时间复杂度为 O(nlogn)。它的基本思想是：选择一个基准元素作为分界点，比基准元素小的数放在它的左侧，比它大的数放在右侧，然后再递归地对左右两部分进行排序，直到排序完成。下面是一个以最后一个元素作为基准元素的快速排序算法实现：

答：```pythondef quick_sort(arr): # 如果数组长度小于等于1，已经有序 if len(arr) <= 1: return arr else: # 将最后一个元素作为基准值 pivot = arr[-1] # 初始化左右子数组 left_arr = [] right_arr = [] # 遍历除了最后一个元素之外的所有元素 for i in range(len(arr) - 1): # 如果当前元素小于基准值，添加到左子数组中 if arr[i] < pivot: left_arr.append(arr[i]) # 如果当前元素大于等于基准值，添加到右子数组中 else: right_arr.append(arr[i])

答：# 递归地对左右子数组进行排序，并将它们和基准值合并 return quick_sort(left_arr) + [pivot] + quick_sort(right_arr)# 测试arr = [5, 2, 9, 3, 7, 6, 4, 1, 8]print(quick_sort(arr)) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]```

问：复杂度的代码

答：以上代码通过取最后一个元素作为基准元素，将数组划分为左右两个部分并递归排序。

答：亲亲～快速排序的时间复杂度为 O(nlogn)。以下是复杂度的展示代码：```pythonimport timedef quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr else: pivot = arr[-1] left_arr = [] right_arr = [] for i in range(len(arr) - 1): if arr[i] < pivot: left_arr.append(arr[i]) else: right_arr.append(arr[i]) return quick_sort(left_arr) + [pivot] + quick_sort(right_arr)# 测试时间复杂度f