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1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。
1、概念
快速排序法又称分割交换法，是冒泡排序法的改进。
2、基本思想
首先在数据中找到一个虚拟的中间值，然后将所有计划排序的数据分成两部分。在这些数据中，小于中间值的数据放在左边，大于中间值的数据放在右边，然后以相同的方式处理左右数据，直到排序完成。
3、实例
def quick(data, start, end): # 定义快速排序法函数 if start > end: # 如果开始值大于结束值 return # 直接退出程序 i, j = start, end result = data[start] # 取虚拟中间值 while True: # 循环 while j > i and data[j] >= result: # 从右向左找，找到的数比虚拟中间值小就停止循环 j = j - 1 # 从右向左找，位置每次-1 while i < j and data[i] <= result: # 从左向右找，找到的数比虚拟中间值大就停止循环 i += 1 # 从左向右找，位置每次+1 if i < j: # i和j都停止，找到对应的位置，判断i= j: # 判断i>=j # 交换虚拟中间值和j位置上的数，此时虚拟中间值变成真正中间值 data[start], data[j] = data[j], data[start] break # 完成第一次排序，此时以中间值分左右两侧 quick(data, start, i - 1) # 调用快速排序函数，再快速排序左半边数据 quick(data, i + 1, end) # 调用快速排序函数，再快速排序右半边数据 data = [6, 1, 2, 7, 9, 3, 4, 5, 10, 8] # 定义列表并初始化 print("原始数据为：") print(data) # 输出原始数据 print("--------------------------------") quick(data, 0, (len(data) - 1)) # 调用快速排序，数据从位置0开始，到数据长度-1为止 print("排序之后的数据为：") print(data) # 输出排序后数据 print("--------------------------------")
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