Несколько способов оптимизации алгоритма быстрой сортировки (QuickSort) в Python:

• Выбор медианного элемента в качестве опорного. 1 Это минимизирует шансы на неравномерное разделение. 1 Медианный элемент можно оценить, взяв средний элемент или выбрав медиану медиан. 1
• Рандомизированная быстрая сортировка. 1 Опорный элемент выбирают случайным образом, а не всегда первый или последний. 1 Это позволяет избежать худшего случая, когда массив уже отсортирован. 1
• Использование хвостовой рекурсии. 1 По возможности устраняют накладные расходы на рекурсию с помощью циклов и хвостовой рекурсии. 1
• Выбор эффективной схемы разделения. 1 Например, используют алгоритм разделения Хоара вместо наивного разделения. 1
• Сортировка на месте. 1 Это позволяет избежать выделения дополнительной памяти. 1
• Использование вставки для небольших массивов. 1 Вставку применяют вместо QuickSort для небольших подмассивов, чтобы улучшить производительность. 1

Также алгоритм быстрой сортировки удобен для параллелизации, так как «половины» заданного массива сортируются независимо. 3