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    實(shí)現(xiàn)快速排序算法

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    實(shí)現(xiàn)快速排序算法

    快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下,排序 n 個(gè)項(xiàng)目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較,但這種狀況并不常見(jiàn)。事實(shí)上,快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快,因?yàn)樗膬?nèi)部循環(huán)(inner loop)可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實(shí)現(xiàn)出來(lái)。
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    導(dǎo)讀快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下,排序 n 個(gè)項(xiàng)目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較,但這種狀況并不常見(jiàn)。事實(shí)上,快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快,因?yàn)樗膬?nèi)部循環(huán)(inner loop)可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實(shí)現(xiàn)出來(lái)。
    .example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px}

    排序算法是《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分為內(nèi)部排序和外部排序,內(nèi)部排序是數(shù)據(jù)記錄在內(nèi)存中進(jìn)行排序,而外部排序是因排序的數(shù)據(jù)很大,一次不能容納全部的排序記錄,在排序過(guò)程中需要訪問(wèn)外存。常見(jiàn)的內(nèi)部排序算法有:插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數(shù)排序等。以下是快速排序算法:

    快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下,排序 n 個(gè)項(xiàng)目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較,但這種狀況并不常見(jiàn)。事實(shí)上,快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快,因?yàn)樗膬?nèi)部循環(huán)(inner loop)可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實(shí)現(xiàn)出來(lái)。

    快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略來(lái)把一個(gè)串行(list)分為兩個(gè)子串行(sub-lists)。

    快速排序又是一種分而治之思想在排序算法上的典型應(yīng)用。本質(zhì)上來(lái)看,快速排序應(yīng)該算是在冒泡排序基礎(chǔ)上的遞歸分治法。

    快速排序的名字起的是簡(jiǎn)單粗暴,因?yàn)橐宦?tīng)到這個(gè)名字你就知道它存在的意義,就是快,而且效率高!它是處理大數(shù)據(jù)最快的排序算法之一了。雖然 Worst Case 的時(shí)間復(fù)雜度達(dá)到了 O(n?),但是人家就是優(yōu)秀,在大多數(shù)情況下都比平均時(shí)間復(fù)雜度為 O(n logn) 的排序算法表現(xiàn)要更好,可是這是為什么呢,我也不知道。好在我的強(qiáng)迫癥又犯了,查了 N 多資料終于在《算法藝術(shù)與信息學(xué)競(jìng)賽》上找到了滿意的答案:

    快速排序的最壞運(yùn)行情況是 O(n?),比如說(shuō)順序數(shù)列的快排。但它的平攤期望時(shí)間是 O(nlogn),且 O(nlogn) 記號(hào)中隱含的常數(shù)因子很小,比復(fù)雜度穩(wěn)定等于 O(nlogn) 的歸并排序要小很多。所以,對(duì)絕大多數(shù)順序性較弱的隨機(jī)數(shù)列而言,快速排序總是優(yōu)于歸并排序。

    1. 算法步驟

    從數(shù)列中挑出一個(gè)元素,稱(chēng)為 "基準(zhǔn)"(pivot);

    重新排序數(shù)列,所有元素比基準(zhǔn)值小的擺放在基準(zhǔn)前面,所有元素比基準(zhǔn)值大的擺在基準(zhǔn)的后面(相同的數(shù)可以到任一邊)。在這個(gè)分區(qū)退出之后,該基準(zhǔn)就處于數(shù)列的中間位置。這個(gè)稱(chēng)為分區(qū)(partition)操作;

    遞歸地(recursive)把小于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列排序;

    2. 動(dòng)圖演示

    代碼實(shí)現(xiàn)JavaScript實(shí)例 function quickSort(arr, left, right) {? ? var len = arr.length,? ? ? ? partitionIndex,? ? ? ? left = typeof left != 'number' ? 0 : left,? ? ? ? right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right;? ? if (left < right) {? ? ? ? partitionIndex = partition(arr, left, right);? ? ? ? quickSort(arr, left, partitionIndex-1);? ? ? ? quickSort(arr, partitionIndex+1, right);? ? }? ? return arr;}function partition(arr, left ,right) { ? ? // 分區(qū)操作? ? var pivot = left, ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?// 設(shè)定基準(zhǔn)值(pivot)? ? ? ? index = pivot + 1;? ? for (var i = index; i <= right; i++) {? ? ? ? if (arr[i] < arr[pivot]) {? ? ? ? ? ? swap(arr, i, index);? ? ? ? ? ? index++;? ? ? ? } ? ? ? ?? ? }? ? swap(arr, pivot, index - 1);? ? return index-1;}function swap(arr, i, j) {? ? var temp = arr[i];? ? arr[i] = arr[j];? ? arr[j] = temp;}function partition2(arr, low, high) {? let pivot = arr[low];? while (low < high) {? ? while (low < high && arr[high] > pivot) {? ? ? --high;? ? }? ? arr[low] = arr[high];? ? while (low < high && arr[low] <= pivot) {? ? ? ++low;? ? }? ? arr[high] = arr[low];? }? arr[low] = pivot;? return low;}function quickSort2(arr, low, high) {? if (low < high) {? ? let pivot = partition2(arr, low, high);? ? quickSort2(arr, low, pivot - 1);? ? quickSort2(arr, pivot + 1, high);? }? return arr;}Python實(shí)例 def quickSort(arr, left=None, right=None):? ? left = 0 if not isinstance(left,(int, float)) else left? ? right = len(arr)-1 if not isinstance(right,(int, float)) else right? ? if left < right:? ? ? ? partitionIndex = partition(arr, left, right)? ? ? ? quickSort(arr, left, partitionIndex-1)? ? ? ? quickSort(arr, partitionIndex+1, right)? ? return arrdef partition(arr, left, right):? ? pivot = left? ? index = pivot+1? ? i = index? ? while ?i <= right:? ? ? ? if arr[i] < arr[pivot]:? ? ? ? ? ? swap(arr, i, index)? ? ? ? ? ? index+=1? ? ? ? i+=1? ? swap(arr,pivot,index-1)? ? return index-1def swap(arr, i, j):? ? arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]Go實(shí)例 func quickSort(arr []int) []int {? ? ? ? return _quickSort(arr, 0, len(arr)-1)}func _quickSort(arr []int, left, right int) []int {? ? ? ? if left < right {? ? ? ? ? ? ? ? partitionIndex := partition(arr, left, right)? ? ? ? ? ? ? ? _quickSort(arr, left, partitionIndex-1)? ? ? ? ? ? ? ? _quickSort(arr, partitionIndex+1, right)? ? ? ? }? ? ? ? return arr}func partition(arr []int, left, right int) int {? ? ? ? pivot := left? ? ? ? index := pivot + 1? ? ? ? for i := index; i <= right; i++ {? ? ? ? ? ? ? ? if arr[i] < arr[pivot] {? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? swap(arr, i, index)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? index += 1? ? ? ? ? ? ? ? }? ? ? ? }? ? ? ? swap(arr, pivot, index-1)? ? ? ? return index - 1}func swap(arr []int, i, j int) {? ? ? ? arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]}C++ 實(shí)例 //嚴(yán)蔚敏《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》標(biāo)準(zhǔn)分割函數(shù)?Paritition1(int A[], int low, int high) {? ?int pivot = A[low];? ?while (low < high) {? ? ?while (low < high && A[high] >= pivot) {? ? ? ?--high;? ? ?}? ? ?A[low] = A[high];? ? ?while (low < high && A[low] <= pivot) {? ? ? ?++low;? ? ?}? ? ?A[high] = A[low];? ?}? ?A[low] = pivot;? ?return low;?}?void QuickSort(int A[], int low, int high) //快排母函數(shù)?{? ?if (low < high) {? ? ?int pivot = Paritition1(A, low, high);? ? ?QuickSort(A, low, pivot - 1);? ? ?QuickSort(A, pivot + 1, high);? ?}?}Java實(shí)例 public class QuickSort implements IArraySort {? ? @Override? ? public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {? ? ? ? // 對(duì) arr 進(jìn)行拷貝,不改變參數(shù)內(nèi)容? ? ? ? int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);? ? ? ? return quickSort(arr, 0, arr.length - 1);? ? }? ? private int[] quickSort(int[] arr, int left, int right) {? ? ? ? if (left < right) {? ? ? ? ? ? int partitionIndex = partition(arr, left, right);? ? ? ? ? ? quickSort(arr, left, partitionIndex - 1);? ? ? ? ? ? quickSort(arr, partitionIndex + 1, right);? ? ? ? }? ? ? ? return arr;? ? }? ? private int partition(int[] arr, int left, int right) {? ? ? ? // 設(shè)定基準(zhǔn)值(pivot)? ? ? ? int pivot = left;? ? ? ? int index = pivot + 1;? ? ? ? for (int i = index; i <= right; i++) {? ? ? ? ? ? if (arr[i] < arr[pivot]) {? ? ? ? ? ? ? ? swap(arr, i, index);? ? ? ? ? ? ? ? index++;? ? ? ? ? ? }? ? ? ? }? ? ? ? swap(arr, pivot, index - 1);? ? ? ? return index - 1;? ? }? ? private void swap(int[] arr, int i, int j) {? ? ? ? int temp = arr[i];? ? ? ? arr[i] = arr[j];? ? ? ? arr[j] = temp;? ? }}PHP實(shí)例 function quickSort($arr){? ? if (count($arr) <= 1)? ? ? ? return $arr;? ? $middle = $arr[0];? ? $leftArray = array();? ? $rightArray = array();? ? for ($i = 1; $i < count($arr); $i++) {? ? ? ? if ($arr[$i] > $middle)? ? ? ? ? ? $rightArray[] = $arr[$i];? ? ? ? else? ? ? ? ? ? $leftArray[] = $arr[$i];? ? }? ? $leftArray = quickSort($leftArray);? ? $leftArray[] = $middle;? ? $rightArray = quickSort($rightArray);? ? return array_merge($leftArray, $rightArray);}C實(shí)例 typedef struct _Range {? ? int start, end;} Range;Range new_Range(int s, int e) {? ? Range r;? ? r.start = s;? ? r.end = e;? ? return r;}void swap(int *x, int *y) {? ? int t = *x;? ? *x = *y;? ? *y = t;}void quick_sort(int arr[], const int len) {? ? if (len <= 0)? ? ? ? return; // 避免len等於負(fù)值時(shí)引發(fā)段錯(cuò)誤(Segment Fault)? ? // r[]模擬列表,p為數(shù)量,r[p++]為push,r[--p]為pop且取得元素? ? Range r[len];? ? int p = 0;? ? r[p++] = new_Range(0, len - 1);? ? while (p) {? ? ? ? Range range = r[--p];? ? ? ? if (range.start >= range.end)? ? ? ? ? ? continue;? ? ? ? int mid = arr[(range.start + range.end) / 2]; // 選取中間點(diǎn)為基準(zhǔn)點(diǎn)? ? ? ? int left = range.start, right = range.end;? ? ? ? do {? ? ? ? ? ? while (arr[left] < mid) ++left; ? // 檢測(cè)基準(zhǔn)點(diǎn)左側(cè)是否符合要求? ? ? ? ? ? while (arr[right] > mid) --right; //檢測(cè)基準(zhǔn)點(diǎn)右側(cè)是否符合要求? ? ? ? ? ? if (left <= right) {? ? ? ? ? ? ? ? swap(&arr[left], &arr[right]);? ? ? ? ? ? ? ? left++;? ? ? ? ? ? ? ? right--; ? ? ? ? ? ? ? // 移動(dòng)指針以繼續(xù)? ? ? ? ? ? }? ? ? ? } while (left <= right);? ? ? ? if (range.start < right) r[p++] = new_Range(range.start, right);? ? ? ? if (range.end > left) r[p++] = new_Range(left, range.end);? ? }}

    遞歸法

    實(shí)例 void swap(int *x, int *y) {? ? int t = *x;? ? *x = *y;? ? *y = t;}void quick_sort_recursive(int arr[], int start, int end) {? ? if (start >= end)? ? ? ? return;? ? int mid = arr[end];? ? int left = start, right = end - 1;? ? while (left < right) {? ? ? ? while (arr[left] < mid && left < right)? ? ? ? ? ? left++;? ? ? ? while (arr[right] >= mid && left < right)? ? ? ? ? ? right--;? ? ? ? swap(&arr[left], &arr[right]);? ? }? ? if (arr[left] >= arr[end])? ? ? ? swap(&arr[left], &arr[end]);? ? else? ? ? ? left++;? ? if (left)? ? ? ? quick_sort_recursive(arr, start, left - 1);? ? quick_sort_recursive(arr, left + 1, end);}void quick_sort(int arr[], int len) {? ? quick_sort_recursive(arr, 0, len - 1);}C++

    函數(shù)法

    sort(a,a + n);// 排序a[0]-a[n-1]的所有數(shù).

    迭代法

    實(shí)例 // 參考:http://www.dutor.net/index.php/2011/04/recursive-iterative-quick-sort/struct Range {? ? int start, end;? ? Range(int s = 0, int e = 0) {? ? ? ? start = s, end = e;? ? }};template // 整數(shù)或浮點(diǎn)數(shù)皆可使用,若要使用物件(class)時(shí)必須設(shè)定"小於"(<)、"大於"(>)、"不小於"(>=)的運(yùn)算子功能void quick_sort(T arr[], const int len) {? ? if (len <= 0)? ? ? ? return; // 避免len等於負(fù)值時(shí)宣告堆疊陣列當(dāng)機(jī)? ? // r[]模擬堆疊,p為數(shù)量,r[p++]為push,r[--p]為pop且取得元素? ? Range r[len];? ? int p = 0;? ? r[p++] = Range(0, len - 1);? ? while (p) {? ? ? ? Range range = r[--p];? ? ? ? if (range.start >= range.end)? ? ? ? ? ? continue;? ? ? ? T mid = arr[range.end];? ? ? ? int left = range.start, right = range.end - 1;? ? ? ? while (left < right) {? ? ? ? ? ? while (arr[left] < mid && left < right) left++;? ? ? ? ? ? while (arr[right] >= mid && left < right) right--;? ? ? ? ? ? std::swap(arr[left], arr[right]);? ? ? ? }? ? ? ? if (arr[left] >= arr[range.end])? ? ? ? ? ? std::swap(arr[left], arr[range.end]);? ? ? ? else? ? ? ? ? ? left++;? ? ? ? r[p++] = Range(range.start, left - 1);? ? ? ? r[p++] = Range(left + 1, range.end);? ? }}

    遞歸法

    實(shí)例 template void quick_sort_recursive(T arr[], int start, int end) {? ? if (start >= end)? ? ? ? return;? ? T mid = arr[end];? ? int left = start, right = end - 1;? ? while (left < right) { //在整個(gè)范圍內(nèi)搜尋比樞紐元值小或大的元素,然后將左側(cè)元素與右側(cè)元素交換? ? ? ? while (arr[left] < mid && left < right) //試圖在左側(cè)找到一個(gè)比樞紐元更大的元素? ? ? ? ? ? left++;? ? ? ? while (arr[right] >= mid && left < right) //試圖在右側(cè)找到一個(gè)比樞紐元更小的元素? ? ? ? ? ? right--;? ? ? ? std::swap(arr[left], arr[right]); //交換元素? ? }? ? if (arr[left] >= arr[end])? ? ? ? std::swap(arr[left], arr[end]);? ? else? ? ? ? left++;? ? quick_sort_recursive(arr, start, left - 1);? ? quick_sort_recursive(arr, left + 1, end);}template //整數(shù)或浮點(diǎn)數(shù)皆可使用,若要使用物件(class)時(shí)必須設(shè)定"小於"(<)、"大於"(>)、"不小於"(>=)的運(yùn)算子功能void quick_sort(T arr[], int len) {? ? quick_sort_recursive(arr, 0, len - 1);}

    參考地址:

    https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm/blob/master/6.quickSort.md

    https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%8E%92%E5%BA%8F

    以下是熱心網(wǎng)友對(duì)快速排序算法的補(bǔ)充,僅供參考:

    熱心網(wǎng)友提供的補(bǔ)充1:

    上方?jīng)]有C#實(shí)現(xiàn),我補(bǔ)充一下,如下所示:

    //快速排序(目標(biāo)數(shù)組,數(shù)組的起始位置,數(shù)組的終止位置)
    static void QuickSort(int[] array, int left = 0, int right = -1)
    {
        if (right.Equals(-1)) right = array.Length - 1;
        try
        {
            int keyValuePosition;   //記錄關(guān)鍵值的下標(biāo)
            //當(dāng)傳遞的目標(biāo)數(shù)組含有兩個(gè)以上的元素時(shí),進(jìn)行遞歸調(diào)用。(即:當(dāng)傳遞的目標(biāo)數(shù)組只含有一個(gè)元素時(shí),此趟排序結(jié)束)
            if (left < right)
            {
                keyValuePosition = Partion(array, left, right);  //獲取關(guān)鍵值的下標(biāo)(快排的核心)
                QuickSort(array, left, keyValuePosition - 1);    //遞歸調(diào)用,快排劃分出來(lái)的左區(qū)間
                QuickSort(array, keyValuePosition + 1, right);   //遞歸調(diào)用,快排劃分出來(lái)的右區(qū)間
            }
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine("Exception: {0}", ex);
        }
    }
    
    ///快速排序的核心部分:確定關(guān)鍵值在數(shù)組中的位置,以此將數(shù)組劃分成左右兩區(qū)間,關(guān)鍵值游離在外。(返回關(guān)鍵值應(yīng)在數(shù)組中的下標(biāo))
    static int Partion(int[] array, int left, int right)
    {
        int leftIndex = left;        //記錄目標(biāo)數(shù)組的起始位置(后續(xù)動(dòng)態(tài)的左側(cè)下標(biāo))
        int rightIndex = right;      //記錄目標(biāo)數(shù)組的結(jié)束位置(后續(xù)動(dòng)態(tài)的右側(cè)下標(biāo))
        int keyValue = array[left];  //數(shù)組的第一個(gè)元素作為關(guān)鍵值
        int temp;
        //當(dāng) (左側(cè)動(dòng)態(tài)下標(biāo) == 右側(cè)動(dòng)態(tài)下標(biāo)) 時(shí)跳出循環(huán)
        while (leftIndex < rightIndex)
        {
            while (leftIndex < rightIndex && array[leftIndex] <= keyValue)  //左側(cè)動(dòng)態(tài)下標(biāo)逐漸增加,直至找到大于keyValue的下標(biāo)
            {
                leftIndex++;
            }
            while (leftIndex < rightIndex && array[rightIndex] > keyValue)  //右側(cè)動(dòng)態(tài)下標(biāo)逐漸減小,直至找到小于或等于keyValue的下標(biāo)
            {
                rightIndex--;
            }
            if (leftIndex < rightIndex)  //如果leftIndex < rightIndex,則交換左右動(dòng)態(tài)下標(biāo)所指定的值;當(dāng)leftIndex==rightIndex時(shí),跳出整個(gè)循環(huán)
            {
                temp = array[leftIndex];
                array[leftIndex] = array[rightIndex];
                array[rightIndex] = temp;
            }
        }
    
        //當(dāng)左右兩個(gè)動(dòng)態(tài)下標(biāo)相等時(shí)(即:左右下標(biāo)指向同一個(gè)位置),此時(shí)便可以確定keyValue的準(zhǔn)確位置
        temp = keyValue;
        if (temp < array[rightIndex])   //當(dāng)keyValue < 左右下標(biāo)同時(shí)指向的值,將keyValue與rightIndex - 1指向的值交換,并返回rightIndex - 1
        {
            array[left] = array[rightIndex - 1];
            array[rightIndex - 1] = temp;
            return rightIndex - 1;
        }
        else //當(dāng)keyValue >= 左右下標(biāo)同時(shí)指向的值,將keyValue與rightIndex指向的值交換,并返回rightIndex
        {
            array[left] = array[rightIndex];
            array[rightIndex] = temp;
            return rightIndex;
        }
    }

    熱心網(wǎng)友提供的補(bǔ)充2:

    補(bǔ)充 scala 實(shí)現(xiàn)版本:

    /**  
    * @Auther: huowang 
    * @Date: 19:34:47 2020/12/10  
    * @DES:  分區(qū)交換算法(快速排序發(fā))  
    * @Modified By:  
    */
    object PartitionExchange {
    
      /**    
       * 分區(qū)內(nèi)切割    
       * @param arr    
       * @param left    
       * @param right    
       * @return    
      */  
    def partition(arr:Array[Int],left:Int,right: Int):Int={
        // 獲取基準(zhǔn)元素 直接選取最右側(cè)一個(gè)元素為基準(zhǔn)元素   
        val pv=arr(right)
    
        // 把最左邊一個(gè)索引作為堆疊索引   
         var storeIndex=left
        //操作數(shù)組 -1是因?yàn)?最右邊一個(gè)元素是基準(zhǔn)元素  
       for (i <- left to right-1 ){
           if(arr(i)<=pv){
             //把小于基準(zhǔn)元素的元素 都堆到集合左端        
              swap(arr,storeIndex,i)
             // 把用于堆疊索引往前移動(dòng)一個(gè)  
              storeIndex=storeIndex+1 
          }
          //如果出現(xiàn)了比基準(zhǔn)元素大的元素,那么則不會(huì)移動(dòng)堆疊索引  
          // 但是如果之后又出現(xiàn)了比基準(zhǔn)元素小的元素,那邊會(huì)與這個(gè)大的元素交換位置
          // 進(jìn)而使大的元素永遠(yuǎn)出現(xiàn)在堆疊索引右側(cè)
        }
        // 這里最有右的元素,其實(shí)是基準(zhǔn)元素,我們把基準(zhǔn)元素和最后堆疊索引對(duì)應(yīng)的元素調(diào)換位置
        // 這樣基準(zhǔn)元素左邊就都是大于它的元素了  
         swap(arr,right,storeIndex)
        // 返回堆疊索引位置,目前堆疊索引指向的就是基準(zhǔn)元素 
         storeIndex
      }
    
    def quicksort(arr:Array[Int],left: Int,right: Int):Array[Int]={
    
        if(right>left){
          // 左右索引不重合 
         // 隨便選擇一個(gè)元素作為基準(zhǔn) 就選擇最左邊的吧 
         var pivotIndex=0 
         // 切割返回基準(zhǔn)元素 
         pivotIndex= partition(arr,left,right)
          // 遞歸對(duì)切割形成的兩個(gè)子集進(jìn)行排序 
          quicksort(arr,left,pivotIndex-1)
          quicksort(arr,pivotIndex,right)
        }
        arr
      }
    
    
      /**    
        * 調(diào)換 a b 元素在數(shù)組中的位置    
        * @param arr    
        * @param a    
        * @param b    
        */  
    def swap(arr:Array[Int],a:Int,b:Int)={
        val tmp=arr(a)
        arr(a)=arr(b)
        arr(b)=tmp
      }
    
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        // 測(cè)試
        val arr=Array(5, 2, 9,11,3,6,8,4,0,0)
        val arrNew=quicksort(arr,0,arr.size-1)
        println(arrNew.toList.mkString(","))
    
      }
    }

    熱心網(wǎng)友提供的補(bǔ)充3:

    補(bǔ)充一下迭代法的 python 實(shí)現(xiàn):

    def _partition(array:list, start:int, end:int) -> int:
        """
        將數(shù)組指定片段進(jìn)行左右劃分,首先選擇中位元素為中值。
    
        比中位元素小的置于其左,與中位元素相等或比中位元素大的置于其右,
    
        最后返回中位元素的下標(biāo)位置。
        """
        # 以中位元素為中值劃分,盡量避免極端情況
        mid = (start + end) >> 1
        array[start], array[mid] = array[mid], array[start]
        
        # 劃分的實(shí)現(xiàn)
        i, j = start, end
        x = array[start]
        while (i < j):
            if (i < j and array[j] >= x): j -= 1
            array[i] = array[j]
            if (i < j and array[i] < x): i += 1
            array[j] = array[i]
        array[i] = x
    
        return i
    
    
    def quickSort(array:list) -> list:
        """
        迭代法快速排序,隊(duì)列結(jié)構(gòu)輔助實(shí)現(xiàn)。
        """
        sorted_array = array.copy()
        length = len(sorted_array)
        # 使用隊(duì)列保存每次劃分的二元組:(起始下標(biāo),終止下標(biāo))
        queue = []
        queue.append((0, length - 1))
    
        # 隊(duì)列為空,則所有劃分操作執(zhí)行完畢
        while len(queue):
            left, right = queue.pop(0)
            pos = _partition(sorted_array, left, right)
            # 默認(rèn)長(zhǎng)度為 1 的序列有序,那么區(qū)間長(zhǎng)度 > 1 才需要?jiǎng)澐郑判枰4娴疥?duì)列中
            if (left < pos - 1): queue.append((left, pos - 1))
            if (pos + 1 < right): queue.append((pos + 1, right))
        
        return sorted_array
    
    
    if __name__ == "__main__":
        array = [21, -17, 1, -27, 41, 17, -5, -49]
        sorted_array = quickSort(array)
        print("排序前:{array1}
    排序后:{array2}".format(array1=array, array2=sorted_array))
    以上為快速排序算法詳細(xì)介紹,插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數(shù)排序等排序算法各有優(yōu)缺點(diǎn),用一張圖概括:

    關(guān)于時(shí)間復(fù)雜度

    平方階 (O(n2)) 排序 各類(lèi)簡(jiǎn)單排序:直接插入、直接選擇和冒泡排序。

    線性對(duì)數(shù)階 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和歸并排序;

    O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之間的常數(shù)。 希爾排序

    線性階 (O(n)) 排序 基數(shù)排序,此外還有桶、箱排序。

    關(guān)于穩(wěn)定性

    穩(wěn)定的排序算法:冒泡排序、插入排序、歸并排序和基數(shù)排序。

    不是穩(wěn)定的排序算法:選擇排序、快速排序、希爾排序、堆排序。

    名詞解釋?zhuān)?/p>

    n:數(shù)據(jù)規(guī)模

    k:"桶"的個(gè)數(shù)

    In-place:占用常數(shù)內(nèi)存,不占用額外內(nèi)存

    Out-place:占用額外內(nèi)存

    穩(wěn)定性:排序后 2 個(gè)相等鍵值的順序和排序之前它們的順序相同

    文檔

    實(shí)現(xiàn)快速排序算法

    快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下,排序 n 個(gè)項(xiàng)目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較,但這種狀況并不常見(jiàn)。事實(shí)上,快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快,因?yàn)樗膬?nèi)部循環(huán)(inner loop)可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實(shí)現(xiàn)出來(lái)。
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