数据结构与算法--快速排序
简介
基本思想是：通过一趟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部分的所有数据都要小，然后再按此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
排序图解
从图中可以看出，每进行一次快速排序都需要指定一个值作为基准值，同时还需要左右两个指针不断的扫描，以获取右边比基准值小的数和左边比基准值大的数的下标值，然后交换该两个指针下的值，直到左右指针相遇，交换右指针跟基准值处的下标对应的值
排序原理
- 首先设定一个基准值和两个左右指针，通过基准值将数组分成两个部分
- 将大于或等于基准值的数据放到数组右边，小于基准值的数据放到数组的左边。此时左边部分中各元素都小于或等于基准值，右边部分中各元素都大于或等于基准值
- 然后，将左边和右边的数据进行独立的排序。对于左侧的数组数据，又取一个基准值，将该部分的数据分成左右两部分，同样在左边放置较小值，右边放置较大值。右侧的数据做同样的处理
- 重复上述过程，可以看出是一个递归的步骤。通过递归将左侧部分排好序后，再递归排好右侧部分的顺序。当左侧和右侧两个部分的数据排完序后，整个数组的排序也就完成了
代码实现
public void quickSort(int[] arr,int low,int high){
if (low >= high) {
return;
}
//定义两个左右指针和一个存放基准值的变量
int left,right,temp;
//左右指针的值分别为数组左右两端的下标值
left = low;
right = high;
//以数组第一个元素作为基准值
temp = arr[low];
while (left < right) {
//从右往左扫描，找到一个比基准值小的数的下标值
while (arr[right] >= temp && left < right) {
right--;
}
//从左往右扫描，找到一个比基准值大的数的下标值
while (arr[left] <= temp && left < right) {
left++;
}
//如果满足条件则交换
if (left < right) {
exchange(arr,left,right);
}
}
//将基准值的值放到i和j相遇处
exchange(arr,low,right);
//比较基准值左边的数组
quickSort(arr,low,right - 1);
//比较基准值右边的数组
quickSort(arr,right + 1,high);
}
public void exchange(int[] arr, int j, int i) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}时间复杂度分析
快速排序的一次切分从两头开始交替搜索，直到left和right重合，因此，一次切分算法的时间复杂度为O(n),但整个快速排序的时间复杂度和切分的次数相关。
最优情况：每一次切分选择的基准数字刚好将当前序列等分
如果把数组的切分看做是一个树，那么上图就是它的最优情况的图示，共切分了logn次，所以，最优情况下快速排序的时间复杂度为O(nlogn)
最坏情况：每一次切分选择的基准数字是当前序列中最大数或者最小数，这使得每次切分都会有一个子组，那么总共就得切分n次，所以，最坏情况下，快速排序的时间复杂度为O(n2)
快速排序的时间复杂度为O(nlogn)
算法稳定性
快速排序是不稳定，它不满足稳定算法的定义
