【算法】快速排序算法的编码和优化

参考资料

《算法（第4版）》 — — Robert Sedgewick， Kevin Wayne

《啊哈！算法》 — — 啊哈磊

《数据结构（教材）》 — — 严蔚敏，吴伟民

快速排序算法的编码描述

快排的基本思路

快速排序的基本思路是：

先通过第一趟排序，将数组原地划分为两部分，其中一部分的所有数据都小于另一部分的所有数据。原数组被划分为2份
通过递归的处理，再对原数组分割的两部分分别划分为两部分，同样是使得其中一部分的所有数据都小于另一部分的所有数据。这个时候原数组被划分为了4份
就1,2被划分后的最小单元子数组来看，它们仍然是无序的，但是！它们所组成的原数组却逐渐向有序的方向前进。
到最后，数组被划分为多个由一个元素或多个相同元素组成的单元，这时候整个数组就有序了

总结：通过第一趟排序，将原数组A分为B和C两部分，整体上B<C, 第二躺排序时候将B划分为B1，B2两部分，使得B1<B2, 同理C1<C2。那么通过两趟排序， 从B1/B2/C1/C2的长度的单元看待整个数组，从左至右 B1<B2<C1<C2, 数组是“有序”的，并且随着排序的深入，原数组有序性越来越强

整体的排序过程如下图所示（暂且不管实现的具体细节）

如上图所示，数组

3 1 4 1 5 9 2 6 5 3

通过第一趟排序被分成了2 1 1 和4 5 9 3 6 5 3两个子数组，且对任意元素，左子数组总小于右子数组

通过不断递归处理，最终得到

1 1 2 3 3 4 5 5 6

这个有序的数组

快排的实现步骤

快排具体的实现步骤如下图所示：

图中的步骤3，4不难理解，这里就不多赘述，因为步骤3中的递归思想是大家比较熟悉的，步骤4中的“组合”其实就只是个概念上的词，因为所有的子数组本来就连接在一起，只要所有的递归结束了，整个数组就是有序的。

下面我就只讲解1和2步骤，而在1,2中，关键在于如何实现“划分”

切分的关键点：基准元素，左游标和右游标

划分的过程有三个关键点：“基准元素”， “左游标” 和“右游标”。

基准元素：它是将数组划分为两个子数组的过程中， 用于界定大小的值，以它为判断标准，将小于它的数组元素“划分”到一个“小数值数组”里，而将大于它的数组元素“划分”到一个“大数值数组”里面。这样，我们就将数组分割为两个子数组，而其中一个子数组里的元素恒小于另一个子数组里的元素
左游标：它一开始指向待分割数组最左侧的数组元素。在排序过程中，它将向右移动
右游标：它一开始指向待分割数组最右侧的数组元素。在排序过程中，它将向左移动

【注意】

1.上面描述的基准元素/右游标/左游标都是针对单趟排序过程的，也就是说，在整体排序过程的多趟排序中，各趟排序取得的基准元素/右游标/左游标一般都是不同的

2. 在不同的教材里，基准元素也叫“枢轴”，“关键字”， “划分”也叫“切分”

那这基准元素-右游标-左游标三个关键点是如何融会贯通，搞定一趟切分（划分）的呢？

一趟切分的具体过程

切分的具体过程如图所示。在下图中，基准元素是v, 左游标是i, 右游标是j

i一开始指向数组头部元素的位置lo, 切分时向右移动， j一开始指向数组末端元素hi,随后向左移动， 当左右游标相遇的时候，一趟切分就完成了。

当然，看到这里你可能很懵懂，你可能会问：

“基准元素v是怎么选的？”
游标i,j的移动的过程中发生了什么事情（比如元素交换）？，
为什么左右游标相遇时一趟切分就完成了？

让我们继续往下看：

基准元素的选取

首先，在原则上，基准元素的选取是任意的

但我们一般选取数组的第一个元素为基准元素（假设数组是随机分布的）

下面以啊哈磊老师的图示为例：

假设下面的是我们的待排序的数组的话，根据我们的头元素作为基准元素的原则，士兵i下面的数组元素 “6” 就是我们选定的第一趟排序的基准元素

（作为入门，啊哈磊老师的《啊哈，算法》里的图示还是很有趣的！这里向大家安利一下）

【注意】下面在优化中会讲关于基准元素的选取的诀窍，但在快排的基础编码里，我们只要记住把头部元素当作基准元素就够了（假设数组元素是随机分布的）

左右游标扫描和元素交换

在选取了基准元素之后，切分就正式开始了。这时候，左右游标开始分别向右/左移动，它们遵循的规则分别是：

左游标向右扫描， 跨过所有小于基准元素的数组元素, 直到遇到一个大于或等于基准元素的数组元素，在那个位置停下。
右游标向左扫描， 跨过所有大于基准元素的数组元素, 直到遇到一个大于或等于基准元素的数组元素，在那个位置停下

当左右游标扫描分两种情况（或者说是两个先后阶段...）

左右游标没有相遇
左右游标相遇了

在下图中， 左游标就是士兵i, 而右游标是士兵j啦。

1.首先，右游标j会向左跨过所有大于基准元素的元素，所以士兵j向左跨过了板砖8和10，然后当他遇到了“小于等于”基准元素6的元素5时候， “哎呀，不能再前进了，在这里打住吧！”，于是右游标就在5处停了下来，

2.然后，士兵i（左游标）跨过了小于基准元素6的1和2，然后遇到了“大于等于”6的7，在7处停了下来。

3. 停下来之后，左右游标所指的数组元素交换了它们的值（两个士兵交换了他们脚下的板砖）

下图同上：

游标扫描和元素交换的意义

很明显，两个游标士兵的“工作” 就是不断靠近，并检查有没有小于（大于）规定要求（即基准元素6）的板砖（元素），一旦发现，就“丢”到对面去，而当他们相遇的时候，大小关系严格的两块子数组也就分割出来了

【注意】

1.要注意一点：我们选取的基准元素和左游标最初指定的元素是相同的！那么就我们就会发现一个问题: 当左游标向右扫描的时候，第一个遇到的“大于或等于”的元素就是它本身，那么问题来了：需不需要停下来呢？当然根据逻辑思考可以得出这是不必要的，所以下面我会结合算法指出这一细节：左游标向右扫描的时候其实忽略了它最初所指的位置——头元素的比较

2. 必须等一个“士兵”（游标）先走完，另一个“士兵”（游标）才能走，不能每人轮流走一步...

左右游标相遇

承接上文，这次眼看士兵i和士兵j就要相遇了！首先士兵j先走，当它遇到3的位置的时候，因为3“小于等于”6，所以士兵j就停下来了。再然后士兵i向右走，但因为他和士兵j“碰头”了，所以士兵i只能无奈地“提前”在3停住了（如果没和j碰面士兵i是能走到9的!）

所以这就是左右游标扫描相遇时候遵循的原则： 只相遇，不交叉

【注意】这里你可能会问：在我们制定的规则里，左游标先扫描和右游标先扫描有区别吗？ （如果你这样想的话就和我想到一块去了...嘿嘿），因为就上图而言,两种情况下一趟排序中两个游标相遇的位置是不同的（一般而言，除非相遇位置的下方的元素刚好和基准元素相同）：

如果右游标先扫描，左右游标相遇的位置应该是3上方（图示）
但如果左游标先扫描， 左右游标相遇的位置却是9上方

通过编码验证和翻阅书籍，我得出的结论是： 这对排序的划分过程有影响，但对最终结果是没有具体的影响的。特别的，在《数据结构》这本书中采取的是右游标先扫描，而在《算法（第四版）》书中，则采取左游标先扫描的策略

基准元素归位

当到达了我上面所说的“左右游标相遇”这个阶段后，我们发现，左右两个子数组已经基本有序了，即分成了 1 2 5 4 3和9 7 10 8 这两段元素，其中前一段元素都小于后一段元素

等等！好像有两个数字违和感很强地打破了这个大小关系，那就是6！（基准元素）

如下所示：

6 1 2 5 4 3 9 7 10 8

这时候我们发现整个数组的组成是这样的： 大小居中的基准元素 + 小数值数组 + 大数值数组

所以我们只要把基准元素6和游标相遇元素3换一下，不就可以变成： 小数值数组 + 大小居中的基准元素 + 大数值数组 了吗？

即

1 2 5 4 3 6 9 7 10 8

如图所示

至此，一趟排序结束，回到中间的6已经处于有序状态，只要再对左右两边的元素进行递归处理就可以了

总结一趟排序的过程

OK，这里让我们总结下一趟快速排序的四个过程：

一趟排序全过程图示

（A - Z 字母排序， A最小， Z最大）

快速排序代码展示

具体的代码

这是我们的辅助函数exchange: 用于交换任意两个数组元素的位置：

// 交换两个数组元素
private static void exchange(int [] a , int i, int j) {
  int temp = a[i];
  a[i] = a[j];
  a[j] = temp;
}

这是切分函数partition，它完成了一轮排序的主要工作，使得待分割数组以基准元素为界，分成了一个小数值数组和一个大数值数组

private static int partition (int[] a, int low, int high) {
  int i = low, j = high+1; // i, j为左右扫描指针 PS： 思考下为什么j比i 多加一个1呢？
  int pivotkey = a[low];  // pivotkey 为选取的基准元素（头元素）
  while(true) { 
    while (a[--j]>pivotkey) {   if(j == low) break; }  // 右游标左移
    while(a[++i]<pivotkey) {   if(i == high) break;  }  // 左游标右移
    if(i>=j) break;    // 左右游标相遇时候停止， 所以跳出外部while循环
    else exchange(a,i, j) ;  // 左右游标未相遇时停止, 交换各自所指元素，循环继续 
  }
  exchange(a, low, j); // 基准元素和游标相遇时所指元素交换，为最后一次交换
  return j;  // 一趟排序完成， 返回基准元素位置
}

这是主体函数sort, 将partition递归处理

private static void sort (int [] a,  int low, int high) {
  if(high<= low) { return; } // 终止递归
  int j = partition(a, low, high);  // 调用partition进行切分
  sort(a,  low,  j-1);   // 对上一轮排序(切分)时，基准元素左边的子数组进行递归
  sort(a,  j+1,  high); // 对上一轮排序(切分)时，基准元素右边的子数组进行递归
}

对切分函数partition的解读

1. 直观上看， partition由两部分组成：外部while循环和两个并列的内部while循环。

2. 内部While循环的作用是使得左右游标相互靠近

例如对：

while (a[--j]>pivotkey) {  ...   }

先将右游标左移一位，然后判断指向的数组元素和基准元素pivotkey比较大小，如果该元素大于基准元素，那么循环继续，j再次减1，右游标再次左移一位...... （循环体可以看作是空的）

3.外部While循环的作用是不断通过exchange使得“逆序”元素的互相交换，不断向左子数组小于右子数组的趋势靠近，

对

if(i>=j) break;

从i < j到 i == j 代表了“游标未相遇”到“游标相遇”的过度过程，此时跳出外部循环，切分已接近完成，紧接着通过 exchange(a, low, j) 交换基准元素和相遇游标所指元素的位置， low是基准元素的位置（头部元素）, j是当前两个游标相遇的位置

4. 第一个内部while循环体里面的的 if(j == low) break；判断其实是多余的，可以去除。

因为在

while (a[--j]>pivotkey) {   if(j == low) break; }  // 右游标左移

中，当随着右游标左移，到j = low + 1的时候，有 a[--j] == pivotkey为true（两者都是基准元素），自动跳出了while循环，所以就不需要在循环体里再判断 j == low 了

5. 注意一个细节： j 比 i 多加了一个1，为什么？ 如下

int i = low, j = high+1

结合下面两个While循环中的判断条件：

while (a[--j]>pivotkey) {  ...   }
while (a[++i]<pivotkey) {  ...   }

可知道，左游标 i 第一次自增的时候，跳过了对基准元素 a[low] 所执行的 a[low] < pivotkey判断, 这是因为在我们当前的算法方案里，基准元素和左游标初始所指的元素是同一个，所以没有执行a[low]>pivotke这个判断的必要。所以跳过（一开始a[low] == pivotkey，如果执行判断那么一开始就会跳出内While循环，这显然不是我们希望看到的）

而相比之下，右游标却必须要对它初始位置所指的元素执行a[++i]<pivotkey ，所以 j 比 i 多加了一个

对主体函数sort的解读

1. high<= low是判断递归结束的条件

2. int j = partition(a, low, high); 有两种作用： 一是进行一轮切分， 二是取得上一轮的基准元素的最终位置j, 传递给另外两个sort函数，通过另外两个sort函数的调用

sort(a,  low,  j-1);  
sort(a,  j+1,  high);

进行下一轮递归，设置j -1 和j + 1 是因为上一轮基准元素的位置已经是有序的了，不要再纳入下一轮递归里

快速排序QuickSort类的全部代码：

public class QuickSort {
  // 交换两个数组元素
  private static void exchange(int [] a , int i, int j) {
    int temp = a[i];
    a[i] = a[j];
    a[j] = temp;
  }
 
  private static int partition (int[] a, int low, int high) {
    int i = low, j = high+1;      // i, j为左右扫描指针 PS： 思考下为什么j比i 多加一个1呢？
    int pivotkey = a[low];  // pivotkey 为选取的基准元素（头元素）
    while(true) { 
      while (a[--j]>pivotkey) {   if(j == low) break; }  // 右游标左移
      while(a[++i]<pivotkey) {   if(i == high) break;  }  // 左游标右移
      if(i>=j) break;    // 左右游标相遇时候停止， 所以跳出外部while循环
      else exchange(a,i, j) ;  // 左右游标未相遇时停止, 交换各自所指元素，循环继续 
    }
    exchange(a, low, j); // 基准元素和游标相遇时所指元素交换，为最后一次交换
    return j;  // 一趟排序完成， 返回基准元素位置
  }
 
  private static void sort (int [] a,  int low, int high) {
    if(high<= low) { return; } // 当high == low, 此时已是单元素子数组，自然有序， 故终止递归
    int j = partition(a, low, high);  // 调用partition进行切分
    sort(a,  low,  j-1);   // 对上一轮排序(切分)时，基准元素左边的子数组进行递归
    sort(a,  j+1,  high); // 对上一轮排序(切分)时，基准元素右边的子数组进行递归
  }
   
  public static void sort (int [] a){ //sort函数重载， 只向外暴露一个数组参数
    sort(a, 0, a.length - 1);
  }
}

测试代码

public class Test {
  public static void main (String [] args) {
    int [] array = {4,1,5,9,2,6,5,6,1,8,0,7 };
    QuickSort.sort(array);
    for (int i = 0; i < array.length; i++) {
      System.out.print(array[i]);
    }
  }
}

结果：

01124556789

优化点一 —— 切换到插入排序

对于小数组而言，快速排序比插入排序要慢，所以在排序小数组时应该切换到插入排序。

只要把sort函数中的

if(high<= low) { return; }

改成：

if(high<= low + M) {  Insertion.sort(a,low, high) return; } // Insertion表示一个插入排序类

就可以了，这样的话，这条语句就具有了两个功能：

1. 在适当时候终止递归

2. 当数组长度小于M的时候（high-low <= M），不进行快排，而进行插排

转换参数M的最佳值和系统是相关的，一般来说， 5到15间的任意值在多数情况下都能令人满意

例如，将sort函数改成：

  private static void sort (int [] a,  int low, int high) {
    if(high<= low + 10) {  Insertion.sort(a,low, high) return; } // Insertion表示一个插入排序类
    int j = partition(a, low, high);  // 调用partition进行切分
    sort(a,  low,  j-1);   // 对上一轮排序(切分)时，基准元素左边的子数组进行递归
    sort(a,  j+1,  high); // 对上一轮排序(切分)时，基准元素右边的子数组进行递归
  }

优化点二 —— 基准元素选取的随机化

上面说过，基准元素的选取是任意的，但是不同的选取方式对排序性能的影响很大。

在上面所有的快速排序的例子中，我们都是固定选取基准元素，这种操作做了一个假设性的前提：数组元素的分布是随机的。而如果数组不是随机的，而是有一定顺序的，甚至在最坏的情况下:完全正序或完全逆序，这个时候麻烦就来了：快排所消耗的时间大大延长，完全达不到快排应有的效果。

所以为了保证快排算法的随机化，我们必须进行一些优化。

下面介绍的方法有三种：

排序前打乱数组的顺序
通过随机数保证取得的基准元素的随机性
三数取中法取得基准元素（推荐）

1. 排序前打乱数组的顺序

public static void sort (int [] a){
  StdRandom.shuffle(a)  // 外部导入的乱序算法，打乱数组的分布
  sort(a, 0, a.length - 1);
}

当然来了，因为乱序函数的运行，这会增加一部分耗时，但这可能是值得的

2.通过随机数保证取得的基准元素的随机性

  private static int getRandom (int []a, int low, int high) {
    int RdIndex = (int) (low + Math.random()* (high - low)); // 随机取出其中一个数组元素的下标
    exchange(a, RdIndex, low);  // 将其和最左边的元素互换
    return a[low];
  }
 
  private static int partition (int[] a, int low, int high) {
    int i = low, j = high+1;      // i, j为左右扫描指针 PS： 思考下为什么j比i 多加一个1呢？
    int pivotkey = getRandom (a, low, high); // 基准元素随机化
    while(true) { 
      while (a[--j]>pivotkey) {   if(j == low) break; }  // 右游标左移
      while(a[++i]<pivotkey) {   if(i == high) break;  }  // 左游标右移
      if(i>=j) break;    // 左右游标相遇时候停止， 所以跳出外部while循环
      else exchange(a,i, j) ;  // 左右游标未相遇时停止, 交换各自所指元素，循环继续 
    }
    exchange(a, low, j); // 基准元素和游标相遇时所指元素交换，为最后一次交换
    return j;  // 一趟排序完成， 返回基准元素位置
  }

3. 三数取中法（推荐）

一般认为， 当取得的基准元素是数组元素的中位数的时候，排序效果是最好的，但是要筛选出待排序数组的中位数的成本太高，所以只能从待排序数组中选取一部分元素出来再取中位数， 经大量实验显示：当筛选数组的长度为3时候，排序效果是比较好的，所以由此发展出了三数取中法：

三数取中法：分别取出数组的最左端元素，最右端元素和中间元素，在这三个数中取出中位数，作为基准元素。

package mypackage;
 
public class QuickSort {
  // 交换两个数组元素
  private static void exchange(int [] a , int i, int j) {
    int temp = a[i];
    a[i] = a[j];
    a[j] = temp;
  }
 
  // 选取左中右三个元素，求出中位数， 放入数组最左边的a[low]中
  private static int selectMiddleOfThree(int[] a, int low, int high) {
    int middle = low + (high -  low)/2;  // 取得位于数组中间的元素middle

    if(a[low]>a[high])    { 
      exchange(a, low, high);  //此时有 a[low] < a[high]
    }
    if(a[middle]>a[high]){
      exchange(a, middle, high); //此时有 a[low], a[middle] < a[high]
    }
    if(a[middle]>a[low]) {
      exchange(a, middle, low); //此时有a[middle]< a[low] < a[high]
    }
    return a[low];  // a[low]的值已经被换成三数中的中位数， 将其返回
  }
 
  private static int partition (int[] a, int low, int high) {
    int i = low, j = high+1;      // i, j为左右扫描指针 PS： 思考下为什么j比i 多加一个1呢？
    int pivotkey = selectMiddleOfThree( a, low, high);
    while(true) { 
      while (a[--j]>pivotkey) {   if(j == low) break; }  // 右游标左移
      while(a[++i]<pivotkey) {   if(i == high) break;  }  // 左游标右移
      if(i>=j) break;    // 左右游标相遇时候停止， 所以跳出外部while循环
      else exchange(a,i, j) ;  // 左右游标未相遇时停止, 交换各自所指元素，循环继续 
    }
    exchange(a, low, j); // 基准元素和游标相遇时所指元素交换，为最后一次交换
    return j;  // 一趟排序完成， 返回基准元素位置
  }
 
  private static void sort (int [] a,  int low, int high) {
    if(high<= low) { return; } // 当high == low, 此时已是单元素子数组，自然有序， 故终止递归
    int j = partition(a, low, high);  // 调用partition进行切分
    sort(a,  low,  j-1);   // 对上一轮排序(切分)时，基准元素左边的子数组进行递归
    sort(a,  j+1,  high); // 对上一轮排序(切分)时，基准元素右边的子数组进行递归
  }
   
  public static void sort (int [] a){ //sort函数重载， 只向外暴露一个数组参数
    sort(a, 0, a.length - 1);
  }
}

优化点三 —— 去除不必要的边界检查

我在上面说过：“ 第一个内部while循环体里面的的 if(j == low) break；判断其实是多余的，可以去除”

（请把文章往上翻到标题—“对切分函数partition的解读”中的第4点）

那么，能不能把另外一个边界检查 if(i == high) break; 也去除呢？当然是不能直接去除的，但是我们可以通过一些技巧使得我们能够去除它

首先要理解的是 if(i == high) break;的作用： 防止 i 增加到超过数组的上界，造成数组越界的错误。

那么按照同样的思考方式，对于

while(a[++i]<pivotkey) {   if(i == high) break;  }

我们只要尝试把这一作用交给a[++i]<pivotkey去完成，不就可以把 if(i == high) break; 给去掉了吗？

这里的技巧就是：在排序前先把整个数组中最大的元素移到数组的最右边，这样的话，就算左游标i增加（右移）到数组的最右端，a[++i]<pivotkey也会判定为false(数组最大值当然是大于或等于基准元素的)，从而无法越界。

代码：

public class QuickSort {
  // 交换两个数组元素
  private static void exchange(int [] a , int i, int j) {
    int temp = a[i];
    a[i] = a[j];
    a[j] = temp;
  }
 
  //将原数组里最大的元素移到最右边， 构造“哨兵”
  private static void Max(int [] a) {
    int max = 0;
    for(int i = 1; i<a.length;i++) {
      if(a[i]>a[max]) {
        max = i;
      }
    }
    exchange(a, max, a.length -1);
  }
 
  private static int partition (int[] a, int low, int high) {
    int i = low, j = high+1;      // i, j为左右扫描指针 PS： 思考下为什么j比i 多加一个1呢？
    int pivotkey = a[low];  // pivotkey 为选取的基准元素（头元素）
    while(true) { 
      while (a[--j]>pivotkey) {   }  // 空的循环体
      while(a[++i]<pivotkey) {   }  // 空的循环体
      if(i>=j) break;    // 左右游标相遇时候停止， 所以跳出外部while循环
      else exchange(a,i, j) ;  // 左右游标未相遇时停止, 交换各自所指元素，循环继续 
    }
    exchange(a, low, j); // 基准元素和游标相遇时所指元素交换，为最后一次交换
    return j;  // 一趟排序完成， 返回基准元素位置
  }
 
  private static void sort (int [] a,  int low, int high) {
    if(high<= low) { return; } // 当high == low, 此时已是单元素子数组，自然有序， 故终止递归
    int j = partition(a, low, high);  // 调用partition进行切分
    sort(a,  low,  j-1);   // 对上一轮排序(切分)时，基准元素左边的子数组进行递归
    sort(a,  j+1,  high); // 对上一轮排序(切分)时，基准元素右边的子数组进行递归
  }
   
  public static void sort (int [] a){ //sort函数重载， 只向外暴露一个数组参数
    Max(a); // 将原数组里最大元素移到最右边， 构造“哨兵”
    sort(a, 0, a.length - 1);
  }
}

如果看到这里对“哨兵”这个概念还不是很清楚的话，看看下面这张图示：

《三种哨兵》

关于哨兵三再说几句： 在处理内部子数组的时候，右子数组中最左侧的元素可以作为左子数组右边界的哨兵（可能有点绕）

优化点四 —— 三切分快排（针对大量重复元素）

普通的快速排序还有一个缺点，那就是会交换一些相同的元素

回忆一下我在前面提到的快排中对左右游标指定的规则：

左游标向右扫描，跨过所有小于基准元素的数组元素, 直到遇到一个大于或等于基准元素的数组元素，在那个位置停下。
右游标向左扫描，跨过所有大于基准元素的数组元素，直到遇到一个大于或等于基准元素的数组元素，在那个位置挺停下

特别的，当左右游标都指向和基准元素相同的元素时候，不必要的交换就发生了

如图：

（下图中基准元素是6）

所以由此人们研究出了三切分快排（三路划分）， 在左右游标的基础上，再增加了一个游标，用于处理和基准元素相同的元素

代码如下：

package mypackage;
 
public class Quick3way {
  public static void exchange(int [] a , int i, int j) {
    int temp = a[i];
    a[i] = a[j];
    a[j] = temp;
  }
 
  public static void sort (int [] a, int low, int high) {
    if(low>=high)  { return; }
    int lt = low, gt = high, i =low+1;
    int v = a[low];
    while(i<=gt) {
      int aValue = a[i];
      if(aValue>v) { exchange(a, i, gt--);  }
      else if(aValue<v) { exchange(a, i++, lt++); }
      else{ i++; }
    }
    sort(a, low, lt-1);
    sort(a, gt+1, high);
  }
 
  public static void sort (int [] a) {
    sort(a, 0, a.length - 1);
  }
}

切分轨迹：

（A - Z 字母排序， A最小， Z最大）

（不好意思，pdf书里的截图实在太模糊了，所以我自己用手机照了一张）

posted @ 2017-11-23 08:47 外婆的阅读(6594) 评论(5) 编辑收藏举报

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外婆的

啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦

【算法】快速排序算法的编码和优化

快速排序算法的编码描述

快排的基本思路

快排的实现步骤

切分的关键点：基准元素，左游标和右游标

一趟切分的具体过程

总结一趟排序的过程

快速排序代码展示

具体的代码

对切分函数partition的解读

对主体函数sort的解读

优化点一 —— 切换到插入排序

优化点二 —— 基准元素选取的随机化

优化点三 —— 去除不必要的边界检查

优化点四 —— 三切分快排（针对大量重复元素）

公告

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【算法】快速排序算法的编码和优化

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快排的基本思路

快排的实现步骤

切分的关键点： 基准元素， 左游标和右游标

一趟切分的具体过程

总结一趟排序的过程

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具体的代码

对切分函数partition的解读

对主体函数sort的解读

优化点一 —— 切换到插入排序

优化点二 —— 基准元素选取的随机化

优化点三 —— 去除不必要的边界检查

优化点四 —— 三切分快排（针对大量重复元素）

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