Python函数实现快速排序算法的示例代码。

快速排序是一种高效的排序算法，通过递归的策略来进行数据的排序。快速排序中的基本思路是选择一个元素作为基准值，然后将比该元素小的所有元素放到基准值左边，比该元素大的所有元素放到右边。这个过程被称为分区（partition）操作。通常选择 个元素或者最后一个元素作为基准值，但其它选择方法也可以用于快速排序，例如：在数据集合中随机选择一个元素。

快速排序算法的主要过程如下：

- 选择基准值。

- 将序列分为两部分，小于基准值的部分和大于基准值的部分。

- 对两个子序列递归使用快速排序算法。

下面是一个使用Python实现的快速排序算法的示例代码：

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

该代码使用递归的方式来实现，首先检查待排序数组的长度是否小于等于1，如果是，则返回数组本身。否则，选择 个元素作为基准值，循环遍历数组中的其它元素，将小于基准值的元素放到左边数组中，将大于或等于基准值的元素放到右边数组中。然后递归地对左右两个数组进行排序，并将排好序的子数组和基准值合并为最终的排序结果。

快速排序算法的时间复杂度一般为O(nlogn)，是经典的高效排序算法。但是，需要注意的是，快速排序算法也存在最坏情况下退化的情况，即数组已经排好序或者有序性较强时，分区的效果不明显，递归深度较大，时间复杂度可以退化到O(n^2)。对于这种情况，可以使用改进的快速排序算法，例如随机化快速排序算法。