我试着在python中编写一个quicksort(用于学习算法),但我发现它比本机排序慢了10倍.这是结果：

16384 numbers:
native: 5.556 ms
quicksort: 96.412 ms

65536 numbers:
native: 27.190 ms
quicksort: 436.110 ms

262144 numbers:
native: 151.820 ms
quicksort: 1975.943 ms

1048576 numbers:
native: 792.091 ms
quicksort: 9097.085 ms

4194304 numbers:
native: 3979.032 ms
quicksort: 39106.887 ms

这是否意味着我的实施有问题？
或者那没关系,因为本机排序使用了大量的低级优化？

尽管如此,我认为将100万个数字分类为近10个是不可接受的,尽管我只是为了学习而不是实际应用而编写它.我的电脑很快.
这是我的代码：

def quicksort(lst):
    quicksortinner(lst,0,len(lst)-1)

def quicksortinner(lst,start,end):
    if start>=end:
        return
    j=partition(lst,start,end)
    quicksortinner(lst,start,j-1)       
    quicksortinner(lst,j+1,end)

def partition(lst,start,end):
    pivotindex=random.randrange(start,end+1)
    swap(lst,pivotindex,end)    
    pivot=lst[end]
    i,j=start,end-1
    while True:
        while lst[i]<=pivot and i<=end-1:
            i+=1
        while lst[j]>=pivot and j>=start:
            j-=1
        if i>=j:
            break
        swap(lst,i,j)

    swap(lst,i,end)
    return i

def swap(lst,a,b):
    if a==b:
        return
    lst[a],lst[b]=lst[b],lst[a]

在分区中,我向右扫描并向左扫描j(来自算法的方法).早些时候我试过了两个向右移动的方式(可能更常见),并没有太大区别.

解决方法:

本机排序用C语言编写.您的快速排序是用纯Python编写的.预计速度差为10倍.如果使用PyPy运行代码,则应该更接近本机速度(PyPy使用跟踪JIT来实现高性能).同样,Cython也会提供很好的速度提升(Cython是一个Python-to-C编译器).

判断算法是否在同一个球场中的一种方法是计算两种排序算法使用的比较次数.在精细调整的代码中,比较成本主导了运行时间.这是一个计算比较的工具：

   class CountCmps(float):

       def __lt__(self, other):
           global cnt
           cnt += 1
           return float.__lt__(self, other)

>>> from random import random
>>> data = [CountCmps(random()) for i in range(10000)]
>>> cnt = 0
>>> data.sort()
>>> cnt
119883

另一个因素是你对random.randrange()的调用有许多纯Python步骤,并且比你想象的做更多的工作.它将是总运行时间的一个非常重要的组成部分.由于随机枢轴选择可能很慢,请考虑使用median-of-three技术选择枢轴.

此外,在CPython中调用swap()函数的速度并不快.内联代码应该可以提高速度.

如您所见,优化Python还有很多,而不仅仅是选择一个好的算法.希望这个答案能让你进一步实现目标:-)