排序算法之快速排序及Java实现

冷不防 2022-05-26 00:44 209阅读 0赞

## 一、排序算法的分类 ##

1.  选择排序（[直接选择排序][Link 1]，[堆排序][Link 2]）
2.  交换排序（[冒泡排序][Link 3]，[快速排序][Link 4]）
3.  插入排序（[直接插入排序][Link 5]，[希尔排序][Link 6]）
4.  [归并排序][Link 7]
5.  桶式排序
6.  基数排序

## 二、快速排序的原理 ##

快速排序采用了分治的思想，将一个数组分成多个子数组，当子数组满足排序时，整个数组则已经排好序。它的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。  
算法导论给出的伪代码如下所示：  
![70][]  
关键部分在于partition的实现  
![70 1][]  
示例如下  
![70 2][]

## 三、快速排序的实现 ##

public class QuickSort {
        
    
        /**
         * 快速排序
         * 选择一个基准值，将比其小的值放在左边，比其大的值放在右边
         * 对新产生的数组左边和右边再递归以上动作
         * 直到所有子数组都已排好序
         * @param array 数组
         * @param start 开始节点
         * @param end 最后节点
         */
        public static void quiSort(int[] array, int start, int end) {
            if (start < end) {
                //递归遍历
                int position = partition(array, start, end);
                quiSort(array, start, position - 1);
                quiSort(array, position + 1, end);
            }
        }
        public static int partition(int[] array, int start, int end) {
            int position = start - 1;//开始时start前一个位置
            int base = array[end];//选择最后一个元素为基准
            for (int i = start; i < end; i++) {
                //从开始节点遍历
                if (array[i] <= base) {
                    position++;
                    //第i个元素和position位置元素交换位置
                    int temp = array[position];
                    array[position] = array[i];
                    array[i] = temp;
                }
            }
            //最后一个元素与position交换位置
            int temp = array[position + 1];
            array[position + 1] = array[end];
            array[end] = temp;
            //返回基准所在的位置
            return position + 1;
        }
    
        public static void main(String args[]){
            int[] test = {
       3,2,5,10,8,6,1};
            quiSort(test,0,test.length-1);
            for(int i=0;i<test.length;i++){
                System.out.print(test[i] + " ");
            }
        }
    }

测试结果：

1 2 3 5 6 8 10

[Link 1]: https://blog.csdn.net/xdzhouxin/article/details/80017538
[Link 2]: https://blog.csdn.net/xdzhouxin/article/details/80079195
[Link 3]: https://blog.csdn.net/xdzhouxin/article/details/80017719
[Link 4]: https://blog.csdn.net/xdzhouxin/article/details/80031668
[Link 5]: https://blog.csdn.net/xdzhouxin/article/details/80024190
[Link 6]: https://blog.csdn.net/xdzhouxin/article/details/80070031
[Link 7]: https://blog.csdn.net/xdzhouxin/article/details/80070839
[70]: /images/20220526/e927ebe9966b4ad488709132320f4cf1.png
[70 1]: /images/20220526/366e527d4a684c3d87a20e1503ebfb64.png
[70 2]: /images/20220526/67b7c00d090d416998a4748710b884a8.png