快速排序算法解析

快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高，因此经常被采用，再加上快速排序思想----分治法也确实实用，因此很多软件公司的笔试面试，包括像腾讯，微软等知名IT公司都喜欢考这个，还有大大小的程序方面的考试如软考，考研中也常常出现快速排序的身影。

 

总的说来，要直接默写出快速排序还是有一定难度的，因为本人就自己的理解对快速排序作了下白话解释，希望对大家理解有帮助，达到快速排序，快速搞定。

 

快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。

该方法的基本思想是：

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二步，直到各区间只有一个数。

 

通过一躺排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一不部分的所有数据都要小，然后再按次方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。

下面我们看一个具体的例子 , 它的排序流程如下 : 

1. 49 38 65 97 76 13 27 49] //初始关键字 
2. [27 38 13] 49 [76 97 65 49] //第1次划分完成之后，对应递归树第2层 
3. [13] 27 [38] 49 [49 65] 76 [97] //对上一层各无序区划分完成后，对应递归树第3层
4. 13 27 38 49 49 [65] 76 97 //对上一层各无序区划分完成后，对应递归树第4层 
5. 13 27 38 49 49 65 76 97 //最后的排序结果

按照上述流程，我们可以得出下面的算法代码 : 

/**  * @Title: QuitSort.java  * @Package   * @Description:  快速排序算法 * 算法思想: * 该方法的基本思想是：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二步，直到各区间只有一个数。 * 首先选定枢轴，一般设置low所对应的元素位置为枢轴，如图选定的枢轴为26。在高位指针始终不小于低位指针的前提下：高位指针开始判断其数值是否比枢轴值大，如果符合，高位指针减1，继续寻找。直到找到枢轴值大于高位指针指向的数值，然后把该值赋给此时低位所在位置；低位指针开始判断其数值是否比枢轴值小，如果符合，低位指针加1，继续寻找。直到找到枢轴数值小于低位指针指向的数值，然后将该值赋给此时高位指针所指位置。如此反复，直到低位与高位指针重合，此时，再将当前的枢轴值赋给低位指针所指的值。这样就完成了一次排序。此时枢轴值就到了其最终位置上，然后继续对以枢轴为轴的两部分进行排序。 * @author Mr.Simple [e-mail]  * @date May 2, 2013 4:29:09 PM  * @version V1.0  */public class QuickSort<T> {/** *  * @Title: quickSort  * @Description: 快速排序,对数组arr进行快速排序 * @param arr待排序的数组 * @param low低位 * @param high  高位   * @throws */public  static void quickSort(int[] arr, int low, int high){if( low < high ){// 枢轴位置int povitePosition = adjust(arr, low, high);  display(arr) ;// 左边较小的排序quickSort( arr , low , povitePosition - 1);  // 右边较大的排序quickSort( arr , povitePosition + 1 , high );  }}/** *  * @Title: adjust  * @Description: 调整数组的枢轴位置 * @param arrint[] arr = {26, 53, 8, 15, 13, 90, 11, 32}; * @param low * @param high * @return     * @return int     * @throws */private static int adjust(int[] arr, int low, int high){// 选定Low位置的数值为枢轴int pivoteKey = arr[low];// 进行排序while( low < high ){//  pivoteKey小于arr[high]的时候，继续往下寻找 high++ while( (low < high) && compare(pivoteKey, arr[high]) ){high--;}// 高位的数值小于pivoteKey，则与低位交换数据arr[low] = arr[high];// 当pivoteKey比arr[low]大的时候，继续寻找low++  while( (low < high) && !compare(pivoteKey, arr[low])){low++;}// 当pivoteKey小于arr[low]时，交换数据arr[high] = arr[low];}arr[low] = pivoteKey;return low ;}/** *  * @Title: compare  * @Description: pivoteKey小于high * @param pivoteKey枢轴数值 * @param value  要数组中要对比的数值 * @return boolean     * @throws */private static boolean compare(int pivoteKey, int value){return pivoteKey < value ;}/** *  * @Title: display  * @Description: 打印数组序列 * @param arr     * @return void     * @throws */private static void display(int[] arr){for(int i : arr){System.out.print(i + "  ") ;}System.out.println("\n") ;}/** *  * @Title: main  * @Description: 快速排序 * @param args     * @return void     * @throws */public static void main(String[] args){int[] arr = {26, 53, 8, 15, 13, 90, 11, 32};QuickSort.quickSort(arr, 0, arr.length - 1) ;System.out.println("after quick sort : ") ;display(arr) ;}}  

参考: http://www.cnblogs.com/morewindows/archive/2011/08/13/2137415.html