<< 快速排序的核心思想是分治法，选择一个基准值（pivot），将数组分为两部分，一部分比基准小，另一部分比基准大，然后递归地对这两部分进行相同的处理。 以下是一个不使用函数定义的方式直接书写的快速排序代码： ```python # 定义列表 arr = [10, 7, 8, 9, 1, 5] if len(arr) <= 1: sorted_arr = arr else: pivot = arr[0] left = [] # 存放小于等于pivot的部分 right = [] # 存放大于pivot的部分 for i in arr[1:]: if i <= pivot: left.append(i) else: right.append(i) if len(left) > 1: # 对左子序列进行同样的操作 new_left = [] pivot_l = left[0] l_less = [x for x in left[1:] if x <= pivot_l] l_greater = [x for x in left[1:] if x > pivot_l] while len(l_less) + len(l_greater) != 0: if len(l_less) == 1 and not any([len(l_greater)]): break elif len(l_less) >= 1 or len(l_greater) >= 1: new_pivotl = l_less[0] if l_less else None new_pivogr = l_greater[0] if l_greater else None temp_lless = [y for y in (l_less[1:] if len(l_less)>1 else []) if y<=new_pivotl ] if new_pivotl is not None else [] temp_lgreater = [y for y in (l_greater[1:] if len(l_greater)>1 else []) if y>new_pivogr ] if new_pivogr is not None else [] l_less,l_greater=temp_lless,temp_lgreater new_left.extend(l_less+[pivot_l]+l_greater) else: new_left=left if len(right) > 1: # 对右子序列进行同样操作 new_right = [] pivot_r = right[0] r_less = [z for z in right[1:] if z < pivot_r ] r_greater=[t for t in right[1:] if t>=pivot_r ] while len(r_less)+len(r_greater)!=0: if len(r_less)==1 and not any(len(r_greater)): break elif len(r_less)>=1 or len(r_greater)>=1 : npr=r_less[0] if r_less else None npgr=r_greater[0] if r_greater else None tlss=[a for a in (r_less[1:] if len(r_less )>1 else[] ) if a<npr ] if npr is not None else[] tgrr =[b for b in (r_greater[1:] if len(r_greater )>1 else[]) if b>=npgr ] if npgr is not None else[] r_less,r_greater=tlss,tgrr new_right .extend( r_less+ [pivot_r]+r_greater ) else : new_right=right sorted_arr=new_left+[pivot]+new_right print(sorted_arr) ``` **解释**: 这段代码首先检查是否需要排序（即长度大于一）。如果不需要，则原样返回；否则选取第一个元素作为基准(pivot)，遍历其余所有元素，并根据它们与基准的关系分配到左侧或右侧两个新的列表中。之后分别对左右两侧的列表重复相同的过程直至无法再细分为止，最后合并结果得到最终有序排列。 注意这里的代码虽然没有明确写出def关键字去定义function函数形式的方法体结构，但实际上内部还是隐含了类似“分解”的逻辑步骤来进行递推式的处理过程。（为了符合题目要求不做额外封装）