【排序】快速排序

思路分析：

快速排序采用双向查找的策略，每一趟选择当前所有子序列中的一个关键字作为枢纽轴，将子序列中比枢纽轴小的前移，比枢纽轴大的后移，当本趟所有子序列都被枢轴按上述规则划分完毕后将会得到新的一组更短的子序列，他们将成为下趟划分的初始序列集。

时间复杂度：最好情况（待排序列接近无序）时间复杂度为O(nlog2n)，最坏情况（待排序列接近有序）时间复杂度为O(n2)，平均时间复杂度为O(nlog2n)。

PS:属于选择排序之一（另外一种是堆排序）

快速排序（Quick Sort）

快速排序的基本思想：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。

算法描述

快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。具体算法描述如下：

• 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）；
• 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；
• 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

动图演示

代码实现

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public class QuickSort {
    public int partition(int[] sortArray, int low, int height) {
        int key = sortArray[low]; // 刚开始以第一个数为标志数据
        while (low < height) {
            while (low < height && sortArray[height] >= key)
                height--;         // 从后面开始找，找到比key值小的数为止
            sortArray[low] = sortArray[height];// 将该数放到key值的左边
            while (low < height && sortArray[low] <= key)
                low++;              // 从前面开始找，找到比key值大的数为止
            sortArray[height] = sortArray[low]; // 将该数放到key值的右边
        }
        sortArray[low] = key;   // 把key值填充到low位置，下次重新找key值
        // 打印每次排序结果
        for (int i = 0; i <= sortArray.length - 1; i++) {
            System.out.print(sortArray[i] + "\t");
        }
        System.out.println();
        return low;
    }

    public void sort(int[] sortArray, int low, int height) {
        if (low < height) {
            int result = partition(sortArray, low, height);
            sort(sortArray, low, result - 1);
            sort(sortArray, result + 1, height);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        QuickSort quickSort = new QuickSort();
        int[] array = {5, 69, 12, 3, 56, 789, 2, 5648, 23};
        for (int i = 0; i <= array.length - 1; i++) {
            System.out.print(array[i] + "\t");
        }
        System.out.println();
        quickSort.sort(array, 0, 8);
        for (int i = 0; i <= array.length - 1; i++) {
            System.out.print(array[i] + "\t");
        }
    }
}

算法分析

最佳情况：T(n) = O(nlogn)   最差情况：T(n) = O(n2)   平均情况：T(n) = O(nlogn)