题目解析 在豆包 MarsCode AI 刷题的题库里，有一道关于排序算法实现的题目令人印象深刻。题目要求用 Python 语言实现一个快速排序算法，对给定的一组乱序整数进行升序排列。 思路上，快速排序采用分治策略，先选一个基准值，通过双指针法，将数组分成两部分，左边部分都小于基准值，右边部分都大于基准值，然后递归地对左右子数组进行同样操作，直至子数组长度为 1 或 0 时终止。 代码详解如下：def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[0] # 选第一个元素作基准值 left = [] right = [] for x in arr[1:]: if x <= pivot: left.append(x) else: right.append(x) return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)
示例调用
test_array = [5, 3, 8, 2, 1] sorted_array = quick_sort(test_array) print(sorted_array) 先判断数组长度，小于等于 1 直接返回。接着遍历除基准外元素分入左右列表，最后拼接递归处理后的左右子数组与基准值。用给定 test_array 测试，能清晰看到无序变有序过程，借助代码注释与调试，可深入理解各步的运作逻辑。 知识总结 刷题中掌握诸多新知识点。算法层面，深入理解时间复杂度与空间复杂度概念，像快速排序平均时间复杂度 O(nlogn)、最坏 O(n²)，助我评估算法效率。编程技巧上，学会灵活运用列表推导式简化代码，如构建新列表筛选元素时，[x for x in old_list if condition] 比传统循环 append 更简洁高效。 对入门同学，建议先扎实掌握基础语法，像变量定义、控制流语句，再钻研算法原理，多手动推导过程、敲代码实现，别怕犯错，利用 AI 刷题即时纠错与解析，一点点积累编程“手感”。 学习计划 制定刷题计划，按算法类型分模块，如“搜索算法周”“排序算法周”等，每日定小目标，完成对应几道题并吃透解析。利用错题，仔细剖析原因，是思路偏差、语法疏忽还是算法细节不明，将错题整理到专属文档，附上正解、错误分析与知识点总结，定期回顾重做，直至完全掌握。 工具运用 结合 AI 刷题与在线编程论坛，刷题遇难题，去论坛搜类似问题解法拓宽思路，再回刷题软件实践验证。搭配专业书籍，学理论后刷题巩固，如读《算法导论》再刷对应算法题，深化理解，用笔记软件记录重难点、心得，构建知识体系，多管齐下提升编程能力。
