之前面試的時候，遇到了許多關於基本演算法的題目，對於其**的編寫以及特殊情況下的優化及改進等，及演算法相關的學習有了更多的感悟與領會，與大家分享一下，此處以快排講解為例；// v為pivot，初始儲存在arr[0]的位置
int j = 0; // 迴圈過程保持 arr[0...j] < v ; arr[j+1...i) > v
for( int i = l + 1 ; i <= n ; i ++ )
if( arr[i] < v )
swap( arr[++j] , arr[i] );
swap( arr[l] , arr[j]); // 此時，j指向pivot的正確位置
例項： 483
0527
4 j=048
438 j=143
08 j=243
0854
3028
5 j=343
0285
7230
4857
我們知道對於快速排序演算法，當元素排序是隨機無序的時候，也就是當每遞迴完一次的時候，其元素大約成雙等分時其效率是最高的，類似於二叉排序樹，時間複雜度為o(n*lg n);然而大多數情況下事與願違，當元素接近有序或者擁有大量重複元素時其效率將大大降低為o(n^2),所以對於此種情況我們需要考慮在內，提出以下解決辦法：
(1)如果我們一開始不知道陣列是否基本有序，那麼對於槓桿元素的選擇上，我們可以實現隨機選擇乙個元素作為pivot，這樣同樣可以降低有序的概率從而整體提高排序效率；
(2)如果我們事先知道陣列含有大量重複元素，則對於上面演算法還可以再次改進，稱為三路快排：小於的為一路，等於的為一路，大於的為一路，演算法如下：
// v為pivot，初始儲存在arr[0]的位置
int lt = 0; // 迴圈過程中保持 arr[1...lt] < v
int i = 1; // 迴圈過程中保持 arr[lt+1...i) == v
int gt = n + 1; // 迴圈過程中保持 arr[gt...n] > v
while( i < gt ) else
if( arr[i] > v ) else
// arr[i] == v
i ++;
} swap( arr[l] , arr[lt] );
// 此時 arr[lt...gt-1]部分為陣列中元素等於v的部分
// 之後只需要遞迴地對arr[l...lt-1]和arr[gt...r]兩部分進行三路快排即可
基於比較的排序演算法，其時間複雜度至少為o(nlogn).
擴充套件面試題：有乙個陣列，其中的元素取值只有可能是0，1，2。為這樣乙個陣列排序。
/// 解法一：直接使用排序介面，時間複雜度o(nlogn)
class solution };
// 解法二：基於計數排序的解法，時間複雜度o(n)，需要兩遍遍歷 ，
//第一次統計元素個數，第二次放回原陣列
class solution ; // count[i]表示元素i的個數
for( int i = 0 ; i < nums.size() ; i ++ )
int index = 0;
for( int i = 0 ; i < count[0] ; i ++ ) // 安置count[0]個0
nums[index++] = 0;
for( int i = 0 ; i < count[1] ; i ++ ) // 安置count[1]個1
nums[index++] = 1;
for( int i = 0 ; i < count[2] ; i ++ ) // 安置count[2]個2
nums[index++] = 2; return;
} };
// 解法三：基於三路快排的partition的解法，時間複雜度o(n)，只需要一邊遍歷
class solution
} return;
} };
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