排序快速排序

在平均狀況下，排序 n 個專案要ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要ο(n

2)次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他ο(n log n) 演算法更快，因為它的內部迴圈（inner loop）可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。

快速排序使用分治法（divide and conquer）策略來把乙個序列（list）分為兩個子串行（sub-lists）。

步驟為：

從數列中挑出乙個元素，稱為 "基準"（pivot），

重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分割槽退出之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分割槽（partition）操作。

遞迴地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。

遞迴的最底部情形，是數列的大小是零或一，也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞迴下去，但是這個演算法總會退出，因為在每次的迭代（iteration）中，它至少會把乙個元素擺到它最後的位置去。

快速排序是二叉查詢樹（二叉查詢樹）的乙個空間優化版本。不是循序地把資料項插入到乙個明確的樹中，而是由快速排序組織這些資料項到乙個由遞迴呼叫所隱含的樹中。這兩個演算法完全地產生相同的比較次數，但是順序不同。對於排序演算法的穩定性指標，原地分割槽版本的快速排序演算法是不穩定的。其他變種是可以通過犧牲效能和空間來維護穩定性的。

快速排序的最直接競爭者是堆排序（heapsort）。堆排序通常比快速排序稍微慢，但是最壞情況的執行時間總是o(n log n)。快速排序是經常比較快，除了introsort變化版本外，仍然有最壞情況效能的機會。如果事先知道堆排序將會是需要使用的，那麼直接地使用堆排序比等待 introsort 再切換到它還要快。堆排序也擁有重要的特點，僅使用固定額外的空間（堆排序是原地排序），而即使是最佳的快速排序變化版本也需要θ(log n)的空間。然而，堆排序需要有效率的隨機訪問才能變成可行。

快速排序也與歸併排序（mergesort）競爭，這是另外一種遞迴排序演算法，但有壞情況o(n log n)執行時間的優勢。不像快速排序或堆排序，歸併排序是乙個穩定排序，且可以輕易地被採用在鍊錶（linked list）和儲存在慢速訪問**上像是磁碟儲存或網路連線儲存的非常巨大數列。儘管快速排序可以被重新改寫使用在煉序列上，但是它通常會因為無法隨機訪問而導致差的基準選擇。歸併排序的主要缺點，是在最佳情況下需要ω(n)額外的空間。

1
public
class
quick27
8/**
9* 快速排序
10* 
11* 
@param
arr an array of comparable items
12* 
@param
left the left-most index
13* 
@param
right the right-most index
14*/
15public
static
extends comparable<? super t>> void quicksort(t arr, int left, int
right)
1628 arr[i] =arr[j];
29//
大於中軸點的值移動到數列的右側
30while(i < j && arr[i].compareto(pivot) <= 0)
3134 arr[j] =arr[i];35}
36 arr[i] = pivot;//
中軸點的值為pivot
37 middle = i;//
中軸點為i
38 quicksort(arr, left, middle - 1);
39 quicksort(arr, middle + 1, right);40}
4142
public
static
void
main(string args)43;
45quick(arr);
46for(int i = 0; i < arr.length; i++)
4750
}51 }

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