快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高，因此经常被采用，再加上快速排序思想----分治法也确实实用
虽然快速排序称为分治法，但分治法这三个字显然无法很好的概括快速排序的全部步骤。因此我的对快速排序作了进一步的说明：挖坑填数+分治法：
基本思想：（分治）
1.先从数列中取出一个数作为key值；
2.将比这个数小的数全部放在它的左边，大于或等于它的数全部放在它的右边；
3.对左右两个小数列重复第二步，直至各区间只有1个数
实例分析：
先来看实例吧，以一个数组作为示例，取区间第一个数为基准数。
| 25 | 5 | 12 | 9 | 56 | 4 | 27 | 7 |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
初始时，i = 0; j = 7; X = a[i] = 25
由于已经将 a[0] 中的数保存到 X 中，可以理解成在数组 a[0] 上挖了个坑，可以将其它数据填充到这来。
从j开始向前找一个比X小或等于X的数。当j=7，符合条件，将a[7]挖出再填到上一个坑a[0]中。a[0]=a[7]; i++; 这样一个坑a[0]就被搞定了，但又形成了一个新坑a[7]，这怎么办？简单，再找数字来填a[7]这个坑。这次从i开始向后找一个大于X的数，当i=4，符合条件，将a[4]挖出再填到上一个坑中a[8]=a[4]; j--;
数组变为：
| 7 | 5 | 12 | 9 | 4 | 27 | 56 | |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
i = 4; j = 6; X=25
再重复上面的步骤，先从后向前找，再从前向后找。
从j开始向前找，当j=5，符合条件，将a[5]挖出填到上一个坑中，a[4] = a[5]; i++;
从i开始向后找，当i=5时，由于i==j退出。
此时，i = j = 5，而a[5]刚好又是上次挖的坑，因此将X填入a[5]。
数组变为：
| 7 | 5 | 12 | 9 | 4 | 25 | 27 | 56 |
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
可以看出a[5]前面的数字都小于它，a[5]后面的数字都大于它。因此再对a[0…4]和a[6…7]这二个子区间重复上述步骤就可以了
对挖坑填数进行总结:
- 1．i =L; j = R; 将基准数挖出形成第一个坑a[i]。
- 2．j--由后向前找比它小的数，找到后挖出此数填前一个坑a[i]中。
- 3．i++由前向后找比它大的数，找到后也挖出此数填到前一个坑a[j]中。
- 4．再重复执行2，3二步，直到i==j，将基准数填入a[i]中。
经过合并之后，快速排序的代码：
package sort;
/**
* @ClassName QuickSort
* @Description TODO
* @Author maohaitao
* @Date 2019/8/20 13:40
* @Version 1.0
*/
public class QuickSort {
public static void main(String[] args) {
int[] s = {25,5,2,32,6,12,9,56,427,7};
int[] ints = new QuickSort().quick_sort(s, 0, s.length - 1);
for(int i = 0;i < s.length;i++){
System.out.println(s[i]);
}
}
//快速排序
public int[] quick_sort(int[] s , int l,int r) {
if (l < r) {
int i = l, j = r, x = s[l];
while (i < j) {
while(i < j && s[j] >= x) // 从右向左找第一个小于x的数
j--;
if(i < j){
s[i++] = s[j];
}
while(i < j && s[i] < x) // 从左向右找第一个大于等于x的数
i++;
if(i < j){
s[j--] = s[i];
}
}
s[i] = x;
quick_sort(s, l, i - 1); // 递归调用
quick_sort(s, i + 1, r);
}
return s;
}
}
快速排序还有很多改进版本，如随机选择基准数，有的书上是以中间的数作为基准数的，要实现这个方便非常方便，直接将中间的数和第一个数进行交换就可以了。