1、概述
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快速排序（Quick Sort）是一种高级排序算法。
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快速排序算法相对来说比较复杂，因为快速排序算法所延伸出来的问题是比较多的。
2、思想
- 快速排序算法的基本思想是，在数据中先确认一个“基准”（一般称 pivot，中文的含义是“枢纽”），然后比基准小的数据放在基准的一侧，而比基准大的数据放在另一侧。如下面所展示的：
（升序）
（降序）
上述这个过程，有的地方也称之为 partition，中文含义是“划分”。
经过一次 partition 后，然后再对左右两侧的数据（上面公式所示的中的部分）再进行 partition 操作。所以快速排序算法的实现也是递归。
每经过一次 partition 操作，最后 pivot 在整个数据中的位置就是确定的了。
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快速排序算法的核心，就是如何实现 partition 这个过程。快速排序性能的优劣，很大程度上取决于 partition。像如何选择 pivot，当数据与 pivot 相等的时候如何处理等等，都是 partition 这个过程需要考虑的。不同的 partition 的实现带来不同版本的快速排序。
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多路快速排序。
3、动画等演示
- 下面的演示是快速排序最基础的版本，每次的 pivot 都是当前区间的首个元素。
快速排序-动画演示-1
partition 的具体图解：
规定：pivot 为当前区间的第一个元素，比 pivot 小的元素最终将被放置在 pivot 的左侧，比 pivot 大的元素最终将被放置在 pivot 的右侧。最终实现升序排序
需要注意的是，partition 的操作是“就地”操作，“异地”操作 partition 是十分容易的，比如创建两个辅助空间
left和right，遍历某一区间，比 pivot 小的依次放入left，比 pivot 大的依次放入right，最后left、pivot、right合并即可。但是为了提高效率没有必要这么做。既然 partition 是“就地”操作，那么就使用需要一些索引变量。
2、图中 v 即 pivot，橙色部分为小于 pivot 的元素，紫色部分为大于 pivot 的元素，e 为当前遍历到的元素。
注意：pivot 的位置调整（到两部分中间）需要等全部遍历完毕后。图示的状态为没有全部遍历完的状态。
快速排序-partition基本版-图解-1
3、当 e 大于 pivot 的时候，e 直接“并入”紫色部分，“并入”的实现将依靠的是索引变量的变化，然后继续遍历。
快速排序-partition基本版-图解-2
4、当 e 小于 pivot 的时候，e 需要“并入”橙色部分，通过“交换”操作（和紫色部分的第一个元素交换，相应的索引变量发生变化），然后继续遍历。
快速排序-partition基本版-图解-3
5、当前区间全部遍历完成的样子。
快速排序-partition基本版-图解-4
6、调整 pivot 的位置。
快速排序-partition基本版-图解-5
4、Java 代码实现
4.1、partition 实现 —— 最基础的实现
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pivot 始终为每次进行 partition 操作的区间的首个元素。
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partition 的方法签名是：
int partition(E[] arr, int l, int r)
对数组arr的区间进行 partition 操作，因为是“最基础的实现”，所以 pivot 是
arr[l]。返回值是 pivot 最新的索引（此时 pivot 已经处在大于 pivot 部分和 小于 pivot 部分之间）。
与归并排序思想一样，使用这样的方法签名有利于实现递归。调用partition方法后得到一个返回值，假设命名为pivot，而此时数据 pivot 在和
这两个区间调用
partition方法（形成递归），逐步地确定所有元素的位置，完成排序。 -
“就地”操作，所以需要一些变量来记录一些具有意义的索引。
：区间的左边界索引，
arr[l]为 pivot
：区间的右边界索引
：当前遍历到的元素的索引，初始值为
即 pivot 的下一个元素
：小于 pivot 部分的最后一个元素的索引（升序情况；降序为大于 pivot 部分的最后一个元素的索引），初始值为
最终形成的局面：
为左侧区间，
为右侧区间
如下图所示：
快速排序-v1-升序情况索引变量
快速排序-v1-降序情况索引变量
通过上图，得到一些 partition 方法中的基本逻辑：
升序，如果
arr[cur] < pivot，需并入黄色部分，先bound+1，然后将arr[bound]与arr[cur]交换即可，最后cur+1。升序，如果
arr[cur] > pivot，需并入紫色部分，只需cur+1即可。降序，如果
arr[cur] > pivot，需并入黄色部分，先bound+1，然后将arr[bound]与arr[cur]交换即可，最后cur+1。降序，如果
arr[cur] < pivot，需并入紫色部分，只需cur+1即可。
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出现与 pivot 相等的数据的时候，这一版本中，将其划归到左侧或右侧均可，下面的代码中，为了减少元素之间交换位置的次数，都划归到右侧。
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编写 partition 方法并验证：
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 随机生成一个长度为 10，范围是 [0,99] 的数组
int[] arr = RandomArray.generateIntegerArray(10, 0, 99);
System.out.println(arrayToString(arr));
int pivotIndex = partition(arr, 0, arr.length - 1, true);
System.out.println(pivotIndex);
System.out.println(arrayToString(arr));
}
private static int partition(int[] arr, int l, int r, boolean isAscending) {
// 忽略一些校验
int bound = l;
int pivot = arr[l];
// partition
for (int cur = l + 1; cur <= r; cur++) {
if (isAscending) {
// 升序，小于 pivot 交换；大于或等于 pivot 直接 cur++ 即可
if (arr[cur] < pivot) {
bound++;
swap(arr, bound, cur);
}
} else {
// 降序，大于 pivot 交换；小于或等于 pivot 直接 cur++ 即可
if (arr[cur] > pivot) {
bound++;
swap(arr, bound, cur);
}
}
}
// 将 pivot (arr[l]) 调整到左右两侧区间的中间
swap(arr, l, bound);
// 返回 pivot 最新的索引
return bound;
}
private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
private static String arrayToString(int[] arr) {
StringBuilder sb = new StringBuilder("[");
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
sb.append(arr[i]);
if (i != arr.length - 1) {
sb.append(", ");
}
}
sb.append("]");
return sb.toString();
}
}
4.2、快速排序实现 —— 最基础的实现
- 基于4.1中实现的
partition方法编写快速排序算法：
/**
* 快速排序
*
* 忽略一些校验
*/
public class QuickSort {
/**
* 该方法对外
*/
public static void quickSort(int[] arr, boolean isAscending) {
quickSort(arr, 0, arr.length - 1, isAscending);
}
/**
* 递归
*/
private static void quickSort(int[] arr, int l, int r, boolean isAscending) {
if (l >= r) {
return;
}
// 经过一次 partition 数组形态：[l,pivotIndex-1] pivotIndex [pivotIndex + 1,r]
int pivotIndex = partition(arr, l, r, isAscending);
quickSort(arr, l, pivotIndex - 1, isAscending);
quickSort(arr, pivotIndex + 1, r, isAscending);
}
private static int partition(int[] arr, int l, int r, boolean isAscending) {
int pivot = arr[l];
int bound = l;
for (int cur = l + 1; cur <= r; cur++) {
if (isAscending) {
if (arr[cur] < pivot) {
bound++;
swap(arr, cur, bound);
}
} else {
if (arr[cur] > pivot) {
bound++;
swap(arr, cur, bound);
}
}
}
swap(arr, l, bound);
return bound;
}
private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = RandomArray.generateIntegerArray(8, 1, 50);
RandomArray.printArray(arr);
QuickSort.quickSort(arr, true);
RandomArray.printArray(arr);
}
}
- 使用泛型的快速排序：
public class QuickSort {
public static <E extends Comparable<E>> void quickSort(E[] arr, boolean isAscending) {
quickSort(arr, 0, arr.length - 1, isAscending);
}
private static <E extends Comparable<E>> void quickSort(E[] arr, int l, int r, boolean isAscending) {
if (l >= r) {
return;
}
int pivotIndex = partition(arr, l, r, isAscending);
quickSort(arr, l, pivotIndex - 1, isAscending);
quickSort(arr, pivotIndex + 1, r, isAscending);
}
private static <E extends Comparable<E>> int partition(E[] arr, int l, int r, boolean isAscending) {
E pivot = arr[l];
int bound = l;
for (int cur = l + 1; cur <= r; cur++) {
if (isAscending) {
if (arr[cur].compareTo(pivot) < 0) {
bound++;
swap(arr, cur, bound);
}
} else {
if (arr[cur].compareTo(pivot) > 0) {
bound++;
swap(arr, cur, bound);
}
}
}
swap(arr, l, bound);
return bound;
}
private static <E> void swap(E[] arr, int i, int j) {
E temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
5、优化
5.1、快速排序基础版面对已经有序的数据
- 基础版本的
partition方法中，每一次的 pivot 都是选择当前区间的首个元素，对于无序情况下的数据，这个 pivot 的选择策略是可行的，但是一旦数据已经是有序的情况下，这样的选择策略会使快速排序不再“快速”。如下图所示：
快速排序-v1-面对有序数据出现的问题
一旦数据有序，每一次partition方法就会变成纯遍历操作，此时的时间复杂度已经是级别的了；另外这种情况会导致递归次数（递归深度）的增加，面对数据量大的情况，容易出现“栈溢出”。
- 这一问题的症结是 pivot 的选择策略上，每一次都是首个元素，导致快速排序过程中出现上图的现象概率增加。优化方案就是 pivot 的选择变为随机选择。在当前
import java.util.Random;
public class QuickSort {
private static Random random = new Random();
public static <E extends Comparable<E>> void quickSort(E[] arr, boolean isAscending) {
quickSort(arr, 0, arr.length - 1, isAscending);
}
private static <E extends Comparable<E>> void quickSort(E[] arr, int l, int r, boolean isAscending) {
if (l >= r) {
return;
}
int pivotIndex = partition(arr, l, r, isAscending);
quickSort(arr, l, pivotIndex - 1, isAscending);
quickSort(arr, pivotIndex + 1, r, isAscending);
}
private static <E extends Comparable<E>> int partition(E[] arr, int l, int r, boolean isAscending) {
// 随机选择一个 pivot
int pivotInitIndex = getRandomInteger(l, r);
E pivot = arr[pivotInitIndex];
int bound = l;
// 将选定的 pivot 调整至当前区间的首位，保证后续的代码逻辑与之前编写的 partition 是一致的！
swap(arr, l, pivotInitIndex);
for (int cur = l + 1; cur <= r; cur++) {
if (isAscending) {
if (arr[cur].compareTo(pivot) < 0) {
bound++;
swap(arr, cur, bound);
}
} else {
if (arr[cur].compareTo(pivot) > 0) {
bound++;
swap(arr, cur, bound);
}
}
}
swap(arr, l, bound);
return bound;
}
private static <E> void swap(E[] arr, int i, int j) {
E temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
private static int getRandomInteger(int min, int max) {
// random.nextInt(max - min + 1) -> [0,max-min+1) -> [0,max-min]
// min + random.nextInt(max - min + 1) -> [min,max+1) -> [min,max]
return min + random.nextInt(max - min + 1);
}
}
- 每一次 pivot 选择区间中间的元素，这种策略是否可行？
较一直选择首个元素的策略，这个策略是较好的。但是，这个策略较容易被“击破”，因为可以根据这个策略编写出“数据生成器”，这个“生成器”是能够生成使快速排序“退化”的一组数据。
如果是随机选择 pivot，是很难被“破解”的。
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