java 快速排序

思想

快速排序采用的思想是分治思想。

快速排序是找出一个元素（理论上可以随便找一个）作为基准(pivot),然后对数组进行分区操作,使基准左边元素的值都不大于基准值,基准右边的元素值 都不小于基准值，如此作为基准的元素调整到排序后的正确位置。递归快速排序，将其他n-1个元素也调整到排序后的正确位置。最后每个元素都是在排序后的正 确位置，排序完成。所以快速排序算法的核心算法是分区操作，即如何调整基准的位置以及调整返回基准的最终位置以便分治递归。

举例说明一下吧，这个可能不是太好理解。假设要排序的序列为

2 2 4 9 3 6 7 1 5 首先用2当作基准，使用i j两个指针分别从两边进行扫描，把比2小的元素和比2大的元素分开。首先比较2和5，5比2大，j左移2 2 4 9 3 6 7 1 5 比较2和1，1小于2，所以把1放在2的位置2 1 4 9 3 6 7 1 5 比较2和4，4大于2，因此将4移动到后面2 1 4 9 3 6 7 4 5 比较2和7，2和6，2和3，2和9，全部大于2，满足条件，因此不变经过第一轮的快速排序，元素变为下面的样子[1] 2 [4 9 3 6 7 5]之后，在把2左边的元素进行快排，由于只有一个元素，因此快排结束。右边进行快排，递归进行，最终生成最后`的结果。

代码实现

主程序

public class QuickSortMain {    public static void main(String[] args) {         Integer[] list={34,3,53,2,23,7,14,10};         QuicSort qs=new QuicSort();         qs.quick(list);         for(int i=0;i<list.length;i++){             System.out.print(list[i]+" ");         }         System.out.println();    }}

获取中间

public int partition (Integer[] list, int low, int high) {        int tmp = list[low];    //数组的第一个作为中轴        while (low < high) {            while (low < high && list[high] > tmp) {                high--;            }            list[low] = list[high];   //比中轴小的记录移到低端            while (low < high && list[low] < tmp) {                low++;            }            list[high] = list[low];   //比中轴大的记录移到高端        }        list[low] = tmp;              //中轴记录到尾        return low;                   //返回中轴的位置    }

递归形式的分治排序算法：

public void quickSort(Integer[] list, int low, int high) {        if (low < high) {            int middle = partition (list, low, high);  //将list数组进行一分为二            quickSort(list, low, middle - 1);        //对低字表进行递归排序            quickSort(list, middle + 1, high);       //对高字表进行递归排序        }    }

分析

快速排序的时间主要耗费在划分操作上，对长度为k的区间进行划分，共需k-1次关键字的比较。

最坏情况是每次划分选取的基准都是当前无序区中关键字最小(或最大)的记录，划分的结果是基准左边的子区间为空(或右边的子区间为空)，而划分所得的另一个非空的子区间中记录数目，仅仅比划分前的无序区中记录个数减少一个。时间复杂度为O(n*n)

在最好情况下，每次划分所取的基准都是当前无序区的”中值”记录，划分的结果是基准的左、右两个无序子区间的长度大致相等。总的关键字比较次数：O(nlgn)

尽管快速排序的最坏时间为O(n2)，但就平均性能而言，它是基于关键字比较的内部排序算法中速度最快者，快速排序亦因此而得名。它的平均时间复杂度为O(nlgn)。