1.什么是快速排序

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，以此达到整个数据变成有序序列

2.排序流程(指针交换法)

快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，其排序流程如下：

(1)首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。

(2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于或等于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值。

(3)然后，左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分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。右侧的数组数据也可以做类似处理

(4)重复上述过程，可以看出，这是一个递归定义。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、右两个部分各数据排序完成后，整个数组的排序也就完成了。

下面通过一个例子介绍快速排序算法的思想，假设要对数组a[10]={6，1，2，7，9，3，4，5，10，8}进行排序，首先要在数组中选择一个数作为基准值，这个数可以随意选择，在这里，我们选择数组的第一个元素a[0]=6作为基准值，接下来，我们需要把数组中小于6的数放在左边，大于6的数放在右边，怎么实现呢？

我们设置两个“哨兵”，记为“哨兵i”和“哨兵j”，他们分别指向数组的第一个元素和最后一个元素，即i=0，j=9。首先哨兵j开始出动，哨兵j一步一步地向左挪动（即j–），直到找到一个小于6的数停下来。接下来哨兵i再一步一步向右挪动（即i++），直到找到一个数大于6的数停下来。

最后哨兵j停在了数字5面前，哨兵i停在了数字7面前。此时就需要交换i和j指向的元素的值。

image.png

交换之后的数组变为a[10]={6，1，2，5，9，3，4，7，10，8}：

image.png

第一次交换至此结束。接下来，由于哨兵i和哨兵j还没有相遇，于是哨兵j继续向前，发现比6小的4之后停下；哨兵i继续向前，发现比6大的9之后停下，两者再进行交换。交换之后的数组变为a[10]={6，1，2，5，4，3，9，7，10，8}。

image.png

第二次交换至此结束。接下来，哨兵j继续向前，发小比6小的3停下来；哨兵i继续向前，发现i==j了！！！于是，这一轮的探测就要结束了，此时交换a[i]与基准的值，数组a就以6为分界线，分成了小于6和大于6的左右两部分：a[10]={3，1，2，5，4，6，9，7，10，8}。

image.png

至此，第一轮快速排序完全结束，接下来，对于6左边的半部分3，1，2，5，4，执行以上过程；对于6右边的半部分9，7，10，8，执行以上过程，直到不可拆分出新的子序列为止。最终将会得到这样的序列：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10，到此，排序完全结束。

3.时间复杂度

快速排序的一次划分算法从两头交替搜索，直到low和hight重合，因此其时间复杂度是O(n)；而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。

理想的情况是，每次划分所选择的中间数恰好将当前序列几乎等分，经过log₂n趟划分，便可得到长度为1的子表。这样，整个算法的时间复杂度为O(nlog₂n)。

最坏的情况是，每次所选的中间数是当前序列中的最大或最小元素，这使得每次划分所得的子表中一个为空表，另一子表的长度为原表的长度-1。这样，长度为n的数据表的快速排序需要经过n趟划分，使得整个排序算法的时间复杂度为O(n²)。

为改善最坏情况下的时间性能，可采用其他方法选取中间数。通常采用“三者值取中”方法，即比较H->r[low].key、H->r[high].key与H->r[(low+high)/2].key，取三者中关键字为中值的元素为中间数。

可以证明，快速排序的平均时间复杂度也是O(nlog₂n)。因此，该排序方法被认为是目前最好的一种内部排序方法

4.代码演示

 public static void main(String[] args) {

        int arr[]={9,7,10,8,40,30};

        quickSort(arr,0,arr.length-1);
        for(int i=0;i<arr.length;i++){
            System.out.println(arr[i]);
        }
    }


public static void quickSort(int[] arr, int startIndex, int endIndex) {
// 递归结束条件：startIndex大等于endIndex的时候
if (startIndex >= endIndex) {
return;
}
// 得到基准元素位置
int pivotIndex = partition(arr, startIndex, endIndex);
// 根据基准元素，分成两部分递归排序
quickSort(arr, startIndex, pivotIndex - 1);
quickSort(arr, pivotIndex + 1, endIndex);
}

private static int partition(int[] arr, int startIndex, int endIndex) {
// 取第一个位置的元素作为基准元素
int pivot = arr[startIndex];
int left = startIndex;
int right = endIndex;
while( left != right) {
//控制right指针比较并左移
while(left<right && arr[right] > pivot){
right--;
}

//控制left指针比较并右移
while( left<right && arr[left] <= pivot) {
left++;
}

//交换left和right指向的元素
if(left<right) {
int p = arr[left];
arr[left] = arr[right];
arr[right] = p;
}

}

//pivot和指针重合点交换
int p = arr[left];
arr[left] = arr[startIndex];
arr[startIndex] = p;
return left;
}