数据结构与算法之快速排序_数据结构快速排序-程序员宅基地

快速排序概念

快速排序（Quick Sort），又称划分交换排序（partition-exchange sort），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。

排序步骤：

1、从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot），通常选择第一个元素
2、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）。在这个分区结束之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
3、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。

递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

动图展示：

动图1

在这里插入图片描述

动图2：

在这里插入图片描述
静图分析：

代码实现

import java.util.Arrays;

public class QuickSort {
    
    public static void main(String[] args) {
    
        int[] arr = {
    30, 40, 60, 10, 20, 50};
        quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
//        [20, 10, 30, 60, 40, 50]
//        [10, 20, 30, 60, 40, 50]
//        [10, 20, 30, 60, 40, 50]
//        [10, 20, 30, 50, 40, 60]
//        [10, 20, 30, 40, 50, 60]
//        [10, 20, 30, 40, 50, 60]
    }

    //快速排序
    public static void quickSort(int[] arr, int start, int end) {
    
        //递归结束的标记
        if (start < end) {
    
            //把数组中第0个数字作为标准数
            int stard = arr[start];
            //记录需要排序的下标
            int low = start;
            int high = end;
            //循环找比标准数大的数和标准数小的数
            while (low < high) {
    
                //如果右边数字比标准数大，下标向前移
                while (low < high && arr[high] >= stard) {
    
                    high--;
                }
                //右边数字比标准数小，使用右边的数替换左边的数
                arr[low] = arr[high];
                //如果左边数字比标准数小
                while (low < high && arr[low] <= stard) {
    
                    low++;
                }
                //左边数字比标准数大，使用左边的数替换右边的数
                arr[high] = arr[low];
            }
            //把标准数赋给低所在的位置的元素
            arr[low] = stard;
            //打印每次排序后的结果
            System.out.println(Arrays.toString(arr));

            //递归处理所有标准数左边的数字（含标准数）
            quickSort(arr, start, low);
            //递归处理所有标准数右边的数字
            quickSort(arr, low + 1, end);
        }
    }
}

时间复杂度

最优时间复杂度：O(nlogn)
最坏时间复杂度：O(n^2)
稳定性：不稳定

从一开始快速排序平均需要花费O(n log n)时间的描述并不明显。但是不难观察到的是分区运算，数组的元素都会在每次循环中走访过一次，使用O(n)的时间。在使用结合（concatenation）的版本中，这项运算也是O(n)。

在最好的情况，每次我们运行一次分区，我们会把一个数列分为两个几近相等的片段。这个意思就是每次递归调用处理一半大小的数列。因此，在到达大小为一的数列前，我们只要作log n次嵌套的调用。这个意思就是调用树的深度是O(log n)。但是在同一层次结构的两个程序调用中，不会处理到原来数列的相同部分；因此，程序调用的每一层次结构总共全部仅需要O(n)的时间（每个调用有某些共同的额外耗费，但是因为在每一层次结构仅仅只有O(n)个调用，这些被归纳在O(n)系数中）。结果是这个算法仅需使用O(n log n)时间。

本文链接：https://blog.csdn.net/yuan2019035055/article/details/120241501

原作者删帖不实内容删帖广告或垃圾文章投诉

智能推荐

稀疏编码的数学基础与理论分析-程序员宅基地

文章浏览阅读290次，点赞8次，收藏10次。1.背景介绍稀疏编码是一种用于处理稀疏数据的编码技术，其主要应用于信息传输、存储和处理等领域。稀疏数据是指数据中大部分元素为零或近似于零的数据，例如文本、图像、音频、视频等。稀疏编码的核心思想是将稀疏数据表示为非零元素和它们对应的位置信息，从而减少存储空间和计算复杂度。稀疏编码的研究起源于1990年代，随着大数据时代的到来，稀疏编码技术的应用范围和影响力不断扩大。目前，稀疏编码已经成为计算...

EasyGBS国标流媒体服务器GB28181国标方案安装使用文档-程序员宅基地

文章浏览阅读217次。EasyGBS - GB28181 国标方案安装使用文档下载安装包下载，正式使用需商业授权, 功能一致在线演示在线API架构图EasySIPCMSSIP 中心信令服务, 单节点, 自带一个 Redis Server, 随 EasySIPCMS 自启动, 不需要手动运行EasySIPSMSSIP 流媒体服务, 根..._easygbs-windows-2.6.0-23042316使用文档

【Web】记录巅峰极客2023 BabyURL题目复现——Jackson原生链_原生jackson 反序列化链子-程序员宅基地

文章浏览阅读1.2k次，点赞27次，收藏7次。2023巅峰极客 BabyURL之前AliyunCTF Bypassit I这题考查了这样一条链子：其实就是Jackson的原生反序列化利用今天复现的这题也是大同小异，一起来整一下。_原生jackson 反序列化链子

一文搞懂SpringCloud，详解干货，做好笔记_spring cloud-程序员宅基地

文章浏览阅读734次，点赞9次，收藏7次。微服务架构简单的说就是将单体应用进一步拆分，拆分成更小的服务，每个服务都是一个可以独立运行的项目。这么多小服务，如何管理他们？(服务治理注册中心[服务注册发现剔除])这么多小服务，他们之间如何通讯？这么多小服务，客户端怎么访问他们？(网关)这么多小服务，一旦出现问题了，应该如何自处理？(容错)这么多小服务，一旦出现问题了，应该如何排错?(链路追踪)对于上面的问题，是任何一个微服务设计者都不能绕过去的，因此大部分的微服务产品都针对每一个问题提供了相应的组件来解决它们。_spring cloud

Js实现图片点击切换与轮播-程序员宅基地

文章浏览阅读5.9k次，点赞6次，收藏20次。Js实现图片点击切换与轮播图片点击切换<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script type="text/ja..._点击图片进行轮播图切换

tensorflow-gpu版本安装教程（过程详细）_tensorflow gpu版本安装-程序员宅基地

文章浏览阅读10w+次，点赞245次，收藏1.5k次。在开始安装前，如果你的电脑装过tensorflow，请先把他们卸载干净，包括依赖的包（tensorflow-estimator、tensorboard、tensorflow、keras-applications、keras-preprocessing），不然后续安装了tensorflow-gpu可能会出现找不到cuda的问题。cuda、cudnn。..._tensorflow gpu版本安装

随便推点

物联网时代权限滥用漏洞的攻击及防御-程序员宅基地

文章浏览阅读243次。0x00 简介权限滥用漏洞一般归类于逻辑问题，是指服务端功能开放过多或权限限制不严格，导致攻击者可以通过直接或间接调用的方式达到攻击效果。随着物联网时代的到来，这种漏洞已经屡见不鲜，各种漏洞组合利用也是千奇百怪、五花八门，这里总结漏洞是为了更好地应对和预防，如有不妥之处还请业内人士多多指教。0x01 背景2014年4月，在比特币飞涨的时代某网站曾经..._使用物联网漏洞的使用者

Visual Odometry and Depth Calculation--Epipolar Geometry--Direct Method--PnP_normalized plane coordinates-程序员宅基地

文章浏览阅读786次。A. Epipolar geometry and triangulationThe epipolar geometry mainly adopts the feature point method, such as SIFT, SURF and ORB, etc. to obtain the feature points corresponding to two frames of images. As shown in Figure 1, let the first image be and th_normalized plane coordinates

开放信息抽取(OIE)系统（三）-- 第二代开放信息抽取系统(人工规则, rule-based, 先抽取关系)_语义角色增强的关系抽取-程序员宅基地

文章浏览阅读708次，点赞2次，收藏3次。开放信息抽取(OIE)系统（三）-- 第二代开放信息抽取系统(人工规则, rule-based, 先关系再实体)一.第二代开放信息抽取系统背景第一代开放信息抽取系统(Open Information Extraction， OIE， learning-based, 自学习, 先抽取实体)通常抽取大量冗余信息，为了消除这些冗余信息，诞生了第二代开放信息抽取系统。二.第二代开放信息抽取系统历史第二代开放信息抽取系统着眼于解决第一代系统的三大问题: 大量非信息性提取（即省略关键信息的提取）、_语义角色增强的关系抽取