1.简介

快速排序的速度就如他的名字所示——快！并且这种算法一般被用作数量级比较大的数据当中，在大数据中有着很重要的地位。而快排主要有两部分，分段(Partition)和递归(Recursive)。分段既将一组数据相对一个参考值分为两段，左段比参考值小，右端比参考值大，然后再递归对这两段进行分段。把这两点把握好就可以写出一个快排算法了！！

2.实现的基本思想

1．先从数列中取出一个数作为基准数。

2．分区过程，将比这个数大的数全放到它的右边，小于或等于它的数全放到它的左边。

3．再对左右区间重复第一二步，直到各区间只有一个数。

3.举个例子

①创建一个数组

0	1	2	3	4	5	pivot
46	36	55	68	11	23

②选择第一个元素46作为基准数。并从右边开始自右向左（下标记为end）寻找比基准元素小的元素填在第一个元素处

0	1	2	3	4	5	pivot
23	36	55	68	11		46

③当右边替换一次时换为自左向右（下标记为start）寻找比基准元素大的元素填在空位处：

0	1	2	3	4	5	pivot
23	36		68	11	55	46

④当左边替换一次时换为自右向左（下标记为end）寻找比基准元素小的元素填在空位处：

0	1	2	3	4	5	pivot
23	36	11	68		55	46

⑤当右边替换一次时换为自左向右（下标记为start）寻找比基准元素大的元素填在空位处：

0	1	2	3	4	5	pivot
23	36	11		68	55	46

⑥当start等于end时把基准数值填入空缺处

0	1	2	3	4	5	pivot
23	36	11	46	68	55	46

⑦递归上述步骤

4.java代码实现

4.1实现代码

  public static int partition(int[] arr,int strat,int end){
        //1.确定基准数
        int pivot =arr[strat];
        //2.确定结束条件
        while (strat < end)
        {
            //3.从右向左找小于pivot的数来填arr[strat]
            while (strat < end && arr[end] > pivot){
                end--;
            }
            if (strat < end) {
                arr[strat] = arr[end];
                strat++;
            }

            //4.从左向右找大于或等于pivot的数来填arr[end]
            while (strat < end && arr[strat] <= pivot) {
                strat++;
            }
            if (strat < end) {
                arr[end] = arr[strat];
                end--;
            }
        }
        //5.退出时，strat等于end。将pivot填到这个坑中
        arr[strat] = pivot;
        return strat;
    }

    public static void quick_sort(int[] arr, int strat, int end)
    {
        int loc = 0;
        if (strat < end)
        {
            //6.得到基准数的下标
            loc = partition(arr, strat, end);
            //7.递归调用
            quick_sort(arr, strat, loc - 1);
            quick_sort(arr, loc + 1, end);
        }
    }

4.2 主方法代码

    public static void main(String[] args) {
        int[] x = { 46,36,55,68,11,23 };
        quick_sort(x, 0, x.length - 1);
        for (int i : x) {
            System.out.print(i+" ");
        }
    }

5.快排总结

5.1不足

对于元素较少或接近有序的数组来说，快速排序平均性能比插入排序差

为什么？

因为小数组信息熵相对来说比较小（特别是经过一系列的快速排序调用以后），而插入排序在数据接近有序的情况下时间复杂度接近 O(N)，再加上快速排序递归调用也会有一些性能损耗。

如何解决？

针对小数组，我们可以加个判断，对小数组使用插入排序。Java标准库自带的排序DualPivotQuicksort就是这么干的，INSERTION_SORT_THRESHOLD = 47。

5.2改进策略

快排的改进主要有三种方法：小数组使用插入排序、双枢轴（快速三向切分）、划分策略优化（五取样划分）。经过优化后的快速排序算法时间复杂度可以介于 O(N) 到 O(NlogN) 之间，性能更优。有兴趣可以看 DualPivotQuicksort 的源码

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排序算法--------快速排序(分治法 )

快速排序