Python 优化快速排序算法：随机选取 Pivot 和 三分排序

使用 Python 编码：优化快速排序算法和三分排序

1. 随机选取 Pivot 的快速排序实现:

快速排序中通常选择第一个元素作为 Pivot，但这会导致性能问题，尤其是在元素分布不均匀的情况下。为了提高效率，我们通常采用随机选取 Pivot 的方法。

以下代码使用 random 库的 randint 函数来实现随机选取 Pivot 的快速排序算法：

import random

def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = random.randint(0, len(arr)-1)
    left, right, mid = [], [], []
    for i in range(len(arr)):
        if arr[i] < arr[pivot]:
            left.append(arr[i])
        elif arr[i] == arr[pivot]:
            mid.append(arr[i])
        else:
            right.append(arr[i])
    return quick_sort(left) + mid + quick_sort(right)

2. 正数在左、0 在中、负数在右的排序实现:

对于包含正数、0 和负数的数组，我们可以使用三分排序将其排序，使得正数在左边、0 在中间、负数在右边。

以下代码实现了该算法：

def sort_array(arr):
    i, j, k = 0, 0, len(arr)-1
    while j <= k:
        if arr[j] > 0:
            arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
            i += 1
            j += 1
        elif arr[j] == 0:
            j += 1
        else:
            arr[j], arr[k] = arr[k], arr[j]
            k -= 1
    return arr

以上代码均为简单实现，可能存在一定的性能问题，但可以满足基本需求。

注意:

• 本文仅提供基本实现，读者可以根据实际情况进行优化和扩展。
• 在实际应用中，建议使用 Python 的内置排序函数 sorted()，其性能更高效。