五分钟学会一个高难度算法：快速排序

由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构，为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画，推出一个新系列 -----《图解数据结构》，主要使用动画来描述常见的数据结构和算法。本系列包括十大 排序 、堆、队列、树、并查集、图等等大概几十篇。

快速排序

快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。

快速排序又是一种分而治之思想在 排序算法 上的典型应用。本质上来看，快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。

算法步骤

1. 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）;

2. 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；

3. 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；

递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

来源： github.com/hustcc/JS-S…

算法演示

排序动画过程解释

1. 首先，操作数列中的所有数字

2. 在所有数字中选择一个数字作为排序的基准（pivot）, pivot 通常是随机选择的，在这里为了演示方便，我们选择最右边的数字作为 pivot

3. 选取好 pivot 后，在操作数列中选择最左边的数字标记为 左标记 ，最右边的数字标记为 右标记

4. 将左边的标记向右移动

5. 当 左标记 达到超过 pivot 的数字时，停止移动

6. 在这里，8 > 6 ,所以停止移动

7. 然后将右边的标记向左移动

8. 当 右标记 达到小于 pivot 的数字时，停止移动

9. 在这里，4 > 6 ,所以停止移动

10. 当左右标记停止时，更改标记的数字

11. 因此，左标记 的作用是找到一个大于 pivot 的数字，右标记 的作用是找到一个小于 pivot 的数字

12. 通过交换数字，可以在数列的左边收集小于 pivot 的数字集合，右边收集大于 pivot 的数字集合

13. 交换之后，继续移动 左标记

14. 在这里，9 > 6 ,所以停止移动

15. 然后将右边的标记向左移动

16. 当 右标记 碰撞到 左标记 时也停止移动

17. 如果左右侧的标记停止时，并且都在同一个位置，将这个数字和 pivot 的数字交换

18. 这就完成了第一次操作

19. 小于 6 的都在 6 的左侧，大于 6 的都在 6 的右侧

20. 然后递归对这分成的两部分都执行同样的操作

21. 完成 快速排序

代码实现

为了更好的让读者用自己熟悉的编程语言来理解动画，笔者将贴出多种编程语言的参考代码，代码全部来源于网上。