快速排序：是一种分区交换排序算法。采用分治策略对两个子序列再分别进行快速排序，是一种递归算法。
法描述：在数据序列中选择一个元素作为基准值，每趟从数据序列的两端开始交替进行，将小于基准值的元素交换到序列前端，将大于基准值的元素交换到序列后端，介于两者之间的位置则成为了基准值的最终位置。同时，序列被划分成两个子序列，再分别对两个子序列进行快速排序，直到子序列的长度为1，则完成排序。
快速排序实现①（函数实现）
def quick_sort(arr):
if len(arr)<=1:
return arr
pivot = arr[len(arr)//2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
if __name__ == "__main__":
li = [10, 22, 33, 41, 54, 55, 14, 57]
print(quick_sort(li))
快速排序实现②（列表实现）
def quicksort(nums):
if len(nums) <= 1:
return nums
left =[]
right = []
base = nums.pop()
for x in nums:
if x < base:
left.append(x)
else:
right.append(x)
return quicksort(left) + [base] + quicksort(right)
if __name__ == '__main__':
nums = [21, 63, 23, 73, 2, 4, 58, 39, 29, 18]
print(quicksort(nums))
二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。
步骤：首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步查找前一子表，否则进一步查找后一子表。重复以上过程，直到找到满足条件的记录，使查找成功，或直到子表不存在为止，此时查找不成功。
算法前提：必须采用顺序存储结构；必须按关键字大小有序排列。
def binary_search(data_list, target):
low = 0 # 最小数下标
high = len(data_list) - 1 # 最大数的下标
index = 1 # 用index来记录查找的次数
while low <= high:
mid = (low + high) // 2 # 取中间值
if data_list[mid] == target:
return "查找%d次,目标在列表中下标为:%d" % (index, mid)
elif data_list[mid] > target:
high = mid - 1 # 如果中间值比目标值大,则在mid左半边找
else:
low = mid + 1 # 如果中间值比目标值小,则在mid右半边找
index += 1
return "共找了%d次,目标不在范围内!" % index
ret1 = binary_search([1, 2, 5, 8, 9], 8)
ret2 = binary_search(list(range(1, 1000)), 10000)
print(ret1)
print(ret2)
# 查找2次,目标在列表中下标为:3
# 共找了11次,目标不在范围内!
来源：https://www.cnblogs.com/qingaoaoo/p/12394959.html