1.主要思想

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比另一部分的所有数据要小，再按这种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，使整个数据变成有序序列。

快排是冒泡排序的改进，改进点：冒泡排序每次只能交换相邻的两个元素，而快速排序是跳跃式的交换，交换的距离很大，因此总的比较和交换次数少了很多，速度也快了不少。

2.具体排序例子

步骤：

要找一个数字作为基准数（这只是个专用名词）。为了方便，我们一般选择第 1 个数字作为基准数（其实选择第几个并没有关系）。
我们需要把这个待排序的数列中小于基准数的元素移动到待排序的数列的左边，把大于基准数的元素移动到待排序的数列的右边。这时，左右两个分区的元素就相对有序了；
接着把两个分区的元素分别按照上面两种方法继续对每个分区找出基准数，然后移动，直到各个分区只有一个数时为止。这是典型的分治思想，即分治法。

举个例子，放个图理解理解：

以 47、29、71、99、78、19、24 的待排序的数列为例进行排序，为了方便区分两个 47，我们对后面的 47 增加一个下画线，即待排序的数列为 47、29、71、99、78、19、24。

言而总之：小于基准数的，放在左边，大于基准数的，放在右边，最后，基准数放在二者中间即可。

代码：

public class Sort_quick_sort {public void quick(int[] src, int begin, int end) {if (begin < end) {//基准数int key = src[begin];int i = begin;int j = end;while (i < j){//如果右边大于基准数，j--   while(i < j && src[j] > key){j--;}//上面循环结束，说明右边不大于基准数了，换位置if (i < j){swap(src, i, j);i++;}//如果左边的小于基准，i++    while (i < j && src[i] < key) {i++;}//上面循环结束，说明左边不小于基准数了，换位置if (i < j){swap(src, i, j);j--;}}//当i== j的时候，基准数停留在了它应该在的位置，分而治之的递归下去quick(src, begin, i - 1);quick(src, i + 1, end);}}public void swap(int[] arr, int i, int j){int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}public static void main(String args[]) {Sort_quick_sort obj = new Sort_quick_sort();int[] num = {2, 7, 11, 15, 1, 0, 0,15};obj.quick(num, 0, num.length - 1);for (int n: num){System.out.print(n+ "\n");}}}

2.复杂度

时间复杂度

快速排序在最坏情况下的同冒泡排序，是 O(n2)，每一次取到的元素就是数组中最小/最大的，这种情况其实就是冒泡排序了(每一次都排好一个元素的顺序)，冒泡排序的时间复杂度：T[n] = n * (n-1) = n^2 + n。

数列的平均时间复杂度是 O(nlogn).

空间复杂度

从代码来看，仅定义了几个变量，占用常数空间，使用的空间是O(1)的，也就是个常数级；而真正消耗空间的就是递归调用了，因为每次递归就要保持一些数据，所以空间复杂度不是O(1)。

在最差的情况下，退化为冒泡排序的情况，若每次只完成了一个元素，那么空间复杂度为 O(n)。

快速排序只是使用数组原本的空间进行排序，所以所占用的空间应该是常量级的，但是由于每次划分之后是递归调用，所以递归调用在运行的过程中会消耗一定的空间，在一般情况下的空间复杂度为 O(logn)。

稳定性：

快速排序是一个不稳定的算法，在经过排序之后，可能会对相同值的元素的相对位置造成改变。快速排序基本上被认为是相同数量级的所有排序算法中，平均性能最好的。

思考：真正理解一个东西，是具备举一反三的能力，如果不能，需要再去理解理解了。当然，在说时候，也不要紧张，容易大脑一片空白，质疑自己[

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