1.原理

1.从待排序区间选择一个数,作为基准值(pivot);

2.partition(分割): 遍历整个待排序区间, 将比基准值小的(可包含相等的)放到基准值的左边, 将比基准值大的(可包含相等的)放到基准值的右边;

3.采用分治的思想, 对左右两个小区间按照同样的方式处理, 直到小区间的长度==1, 代表已经有序, 或者小区间的长度等于0, 代表没有数据.

2.代码实现

import java.util.*;
public class quickSort{
    public static void quickSort(int[] array){
        quickSortInternal(array, 0, array.length-1);
    }

    private static void quickSortInternal(int[] array, int left, int right){ //快排核心
        if(left == right){
            return;
        }
        if(left > right){
            return;
        }
        int pivotIndex = partition(array, left, right); //pivotIndex 代表基准值最终停留的下标
        quickSortInternal(array, left, pivotIndex - 1); //[left, pivotIndex - 1] 都是小于等于基准值的
        quickSortInternal(array, pivotIndex + 1, right); //[pivotIndex + 1, right] 都是大于等于基准值的
    }

    private static int partition(int[] array, int left, int right){ //hoare法
        int i = left;
        int j = right;
        int pivot = array[left]; //选择最左边为基准值
        while(i < j){
            while(i < j && array[j] >= pivot){
                j--;
            }
            while((i < j) && (array[i] <= pivot)){
                i++;
            }
            swap(array, i, j);
        }
        swap(array, i, left); // 当i和j相遇的时候,交换i和left的值
        return i;
    }
    
    private static void swap(int[] array, int a, int b){
        int temp = array[a];
        array[a] = array[b];
        array[b] = temp;
    }
    
    public static void main(String[] args){  //打印测试
        int[] array = {3,4,9,2,7,5,6,10};
        quickSortInternal(array, 0, array.length - 1);
        for(int i = 0; i <= array.length - 1; i++){
            System.out.print(array[i]+" ");
        }
    }
}

为什么要先让 j-- (让j先出动)?

如果选取最左边的数array[left]作为基准数, 那么先从右边开始可保证 i, j在相遇时, 相遇数是小于基准数的, 能保证相遇数(即最后交换的那个数)会小于等于最左边那个数(基准数).

如果选取最右边的数为基准数,那么就从最左边开始, 即先进行 i++

在待排序区间选择一个基准值,有哪几种方法方法

1. 选择左边或者右边

2. 随机选取

3. 几数取中法

3.性能

时间复杂度最好 O(nlog(n))

平均 O(nlog(n))

最差 O(n^2)

空间复杂度最好 O(log(n))

平均 O(log(n))

最差 O(n)

不稳定

来源：CSDN

作者：asdx1020

链接：https://blog.csdn.net/asdx1020/article/details/104117533

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