高速排序

针对冒泡排序我们进行一次优化，就引进了高速排序在此基础上进行优化

基本思想：

• 任取一个记录（如第一个）作为 枢轴或支点，设其keyword为pivotkey。

• 在一趟排序后。全部比它小的记录一律前放，比它大的记录一律后放，形成左右两个子表，将枢轴放在分界处的位置；

• 然后。分别对各子表又一次选择枢轴，并依此规则调整。直到每一个子表的元素仅仅剩一个。排序完毕。

详细操作

（1）附设两个指针low和high，初始时分别指向表的上限和下限。设枢轴记录的keyword为pivotkey（第一趟时，low=1。high=L.length）

（2）从表的最右側位置。依次向左搜索找到第一个keyword小于pivotkey的记录和枢轴记录交换。

详细操作：当

low<high时。若high所指纪录的keyword大于等于pivotkey，则向左移动指针high（即–high）。否则high所指纪

录与枢轴纪录交换。

（3）然后再从表的左側位置。依次向右搜索第一个keyword大于pivotkey的记录和枢轴记录交换。详细操作：当low<high时，若low所指记录的keyword小等于pivotkey，则向右移动指针low（即++low），否则low所指记录与枢轴记录交换。

（4）反复（2）（3）步骤，直到low和high相等为止，此时low或high的位置即为枢轴在此趟排序中的终于位置。原表被分成两个子表。

• 每一趟的子表的形成是採用从两头向中间交替式逼近法；

• 因为每趟中对各子表的操作都类似。可採用递归算法。

  int Partition(SqList &L,int low,int high)
  {
      L.r[0]=L.r[low];
      pivotkey=L.r[low].Key;
      while(low<high)
  {
       while(low<high&&L.r[high].Key>=pivotkey)--high;
       L.r[low]=L.r[high];
   while(low<high&&L.r[low].key<pivotkey)++low;
  }
   L.r[high]=L.r[low];
       return low;
  }
  void QSort(SqList &L,int low,int high)
  {
      if(low<high)
  {
      pivotloc=Partition(L,low,high);
      QSort(L,low,pivotloc-1);
      QSort(L,pivotloc+1,high);
  }
  }
      void QuickSort()
      {
      QSort(L,1,L.length);
  }
  

算法分析能够证明，平均计算时间是O(nlog2n)。

实验结果证明：就平均计算时间而言，高速排序是我们所学习的全部内排序方法中最好的一个。

高速排序是递归的，须要有一个栈存放每层递归调用时參数（新的low和high）。

最大递归调用层次数与递归树的深度一致。因此要求存储开销为O(log2n)。

最好：划分后，左側右側子序列的长度同样

最坏：从小到大排好序。递归树成单支树，每次划分仅仅得到一个比上一次少一个对象的子序列。必须经过n-1
趟才干把全部对象定位，并且第i趟须要经过n-i次关键码比較才干找到第i个对象的安放位置

时间效率：O(nlog2n)—-每趟确定的元素呈指数添加

空间效率:O(log2n)—–递归要用到栈空间

稳定性:不稳定—–可选任一元素为支点。