Q：如何在Python中实现快速排序算法

快速排序（Quick Sort）是一种常用的排序算法，其基本思想是选择一个基准元素，将数据分成左右两个部分，左边的数据都小于等于基准元素，右边的数据都大于等于基准元素，然后对左右两部分再分别进行快速排序，直到每个部分只有一个元素或为空。

下面是实现快速排序的Python代码：

def quick_sort(arr):
    # 如果数组长度小于等于1，则直接返回
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    else:
        # 选择基准元素
        pivot = arr[0]
        
        # 将小于等于基准元素的元素放在左边，大于基准元素的元素放在右边
        left = [x for x in arr[1:] if x <= pivot]
        right = [x for x in arr[1:] if x > pivot]
        
        # 递归地对左右两部分进行快速排序，并合并结果
        return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

以上代码首先定义了一个quick_sort函数，接受一个数组作为参数，返回排序后的数组。在函数中，如果数组长度小于等于1，则直接返回原数组；否则选择一个基准元素，将小于等于基准元素的元素放在左边，大于基准元素的元素放在右边。

为了达到上述操作，使用了列表推导式进行筛选，将比基准元素小于等于的元素放在left列表中，将比基准元素大于的元素放在right列表中。

最后，递归地对左右两部分进行快速排序，并通过加法操作将结果合并。

下面是一个使用例子：

arr = [3, 8, 1, 5, 9, 2, 7, 6, 4]
sorted_arr = quick_sort(arr)
print(sorted_arr)

运行以上代码，输出为：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

可以看到，经过快速排序算法，原数组被成功地排序为升序序列。快速排序算法的时间复杂度为平均情况下的O(nlogn)，具有较高的效率，因此在实际应用中被广泛使用。