前言：
快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法。
基本思想：
任取待排序元素序列中 的某元素作为基准值，按照该排序码将待排序集合分割成两子序列，左子序列中所有元素均小于基准值，右子序列中所有元素均大于基准值，然后最左右子序列重复该过程，直到所有元素都排列在相应位置上为止。
递归实现方式常见有三种，区别于单趟思想，性能差别不大，下面我们看下快排递归实现。
一、快速排序的递归实现
1.1 Hoare排序
1.1.1 单趟目的
左子序列中所有元素均小于基准值key，右子序列中所有元素均大于基准值key。
1.1.2 动图解析
单趟思路：
（1）首先记录下keyi位置为最左边位置，然后left和right分别从数组两端开始往中间走。
（2）right先开始向中间行动，如果right处的值小于keyi处的值，则停止等待left走。
（3）left开始行动，当left找到比keyi处小的值时，left和right处的值进行交换。
（4）当两个位置相遇时，将相遇位置的值与keyi处的值进行交换。
该排序有一个需要注意的点是：必须左边先走找小
因为左边先走，必定相遇时位置对应的值小于keyi位置值，保证最后这俩个位置交换，相遇位置即是keyi位置对应值最终位置。
解析：
（1）右边先走，假设left遇到right,最后相遇情况是right找到了小于keyi位置的值，left没有找到大于keyi位置值，所以相遇位置值小于keyi位置值。
（2）右边先走，假设right遇到left,最后相遇情况是left找到大，right找到小，left与right互换，left位置对应值小于keyi位置值，right继续找小，与left相遇，所以相遇位置值小于keyi位置值。
1.1.3 代码实现
解析：
该代码将单趟写在子函数中，这样使得整个代码层次更加清晰，也便于理解。可以发现我们对单趟中keyi做了优化，因为keyi的位置，是影响快速排序效率的重大因素。因此我们采用了三数取中的方法解决选keyi不合适的问题。即知道这组无序数列的首和尾后，我们只需要在首，中，尾这三个数据中，选择一个排在中间的数据作为基准值(keyi)，进行快速排序，即可进一步提高快速排序的效率。
后面2种单趟也做这样的优化，后面就不过多介绍。
//Hoare快排 int GetMid(int* a, int begin, int end) { int mid = (begin + end) / 2; if (a[begin] > a[end]) { if (a[end] > a[mid]) { return end; } else { if (a[begin] > a[mid]) { return mid; } else { return begin; } } } else//(a[begin]<= a[end]) { if (a[begin] > a[mid]) { return begin; } else { if (a[end] > a[mid]) { return mid; } else { return end; } } } } void swap(int* x, int* y) { int z = *x; *x = *y; *y = z; } int _QuickSort_Hoare(int* a, int begin, int end) { int mid = GetMid(a,begin, end); swap(&a[begin], &a[mid]); int keyi = begin; int left = begin; int right = end; while (left < right) { //右边找小 while (left < right && a[right] >= a[keyi]) { right--; } //左边找大 while (left < right && a[left] <= a[keyi]) { left++; } swap(&a[left], &a[right]); } swap(&a[keyi], &a[left]); return left; } void QuickSort_Hoare(int* a, int begin, int end) { if (begin >= end) { return; } int keyi= _QuickSort_Hoare(a, begin, end);//单趟 //递归 [begin,keyi-1] keyi,[keyi+1,end] QuickSort_Hoare(a, begin, keyi - 1); QuickSort_Hoare(a, keyi+1, end); }
1.2 挖坑法
1.2.1 单趟目的
左子序列中所有元素均小于基准值key，右子序列中所有元素均大于基准值key。
1.2.2 动图解析
单趟思路：
（1）将begin处的值放到key中，将其置为坑位(pit)
（2）right找到比key小的值后将值放入坑位，然后将此处置为新的坑。
(3) left找到比key大的值后将值放入坑位，然后将此处置为新的坑。
(4）当left与right相遇的时候，将key放入到坑位中。
1.2.3 代码实现
int GetMid(int* a, int begin, int end) { int mid = (begin + end) / 2; if (a[begin] > a[end]) { if (a[end] > a[mid]) { return end; } else { if (a[begin] > a[mid]) { return mid; } else { return begin; } } } else//(a[begin]<= a[end]) { if (a[begin] > a[mid]) { return begin; } else { if (a[end] > a[mid]) { return mid; } else { return end; } } } } void swap(int* x, int* y) { int z = *x; *x = *y; *y = z; } int _QuickSort_Pit(int* a, int begin, int end) { int mid = GetMid(a, begin, end); swap(&a[begin], &a[mid]); int pit = begin; int key = a[begin]; int left = begin; int right = end; while (left < right) { while (left < right && a[right] >= key) { right--; } a[pit] = a[right]; pit = right; while(left < right&& a[left] <= key) { left++; } a[pit] = a[left]; pit = left; } a[left] = key; return left; } void QuickSort_Pit(int* a, int begin, int end) { if (begin >= end) { return; } int keyi = _QuickSort_Pit(a, begin, end); //[begin,keyi-1],keyi,[keyi+1,end] QuickSort_Pit(a, begin, keyi - 1); QuickSort_Pit(a, keyi + 1, end); }
1.3 双指针法
1.3.1 单趟目的
左子序列中所有元素均小于基准值key，右子序列中所有元素均大于基准值key。
1.3.2 动图解析
单趟思路：
(1)cur位于begin+1的位置，prev位于begin位置，keyi先存放begin处的值。
(2)如果cur处的值大于key处的值，cur++.
(3)如果cur处的值小于等于key处的值，cur处的值，则与prev+1处的值进行交换。
(4)当循环结束时，将prev处的值与keyi的值相交换，返回prev
1.3.3 代码实现
int GetMid(int* a, int begin, int end) { int mid = (begin + end) / 2; if (a[begin] > a[end]) { if (a[end] > a[mid]) { return end; } else { if (a[begin] > a[mid]) { return mid; } else { return begin; } } } else//(a[begin]<= a[end]) { if (a[begin] > a[mid]) { return begin; } else { if (a[end] > a[mid]) { return mid; } else { return end; } } } } void swap(int* x, int* y) { int z = *x; *x = *y; *y = z; } int _QuickSort_Pointer(int* a, int begin, int end) { int mid = GetMid(a, begin, end); swap(&a[begin], &a[mid]); int key = begin; int prev= begin; int cur = prev + 1; while (cur <= end) { if (a[cur] > a[key]) { cur++; } else { prev++; swap(&a[prev], &a[cur]); cur++; } } swap(&a[key], &a[prev]); return prev; } void QuickSort_Pointer(int* a, int begin, int end) { if (begin >= end) { return; } int keyi = _QuickSort_Pointer(a, begin, end); //[begin,keyi-1],keyi,[keyi+1,end] QuickSort_Pointer(a, begin, keyi - 1); QuickSort_Pointer(a, keyi + 1, end); }
二、快速排序的优化
2.1 三数取中法选key
这个方法提升效率比较显著，上面已经排序均用该方法优化。
2.2 递归到小的子区间，使用插入排序
由于快速排序是递归进行的，当递归到最后三层时，此时数组中的值其实已经接近有序，而且这段区间再递归会极大占用栈(函数栈帧开辟的地方)的空间,最后三层的递归次数占总递归次数的百分之90，所以在区间数据量小于10，我们就不进行递归快速排序了，转而使用插入排序。
int GetMid(int* a, int begin, int end) { int mid = (begin + end) / 2; if (a[begin] > a[end]) { if (a[end] > a[mid]) { return end; } else { if (a[begin] > a[mid]) { return mid; } else { return begin; } } } else//(a[begin]<= a[end]) { if (a[begin] > a[mid]) { return begin; } else { if (a[end] > a[mid]) { return mid; } else { return end; } } } } void swap(int* x, int* y) { int z = *x; *x = *y; *y = z; } int _QuickSort_Pointer(int* a, int begin, int end) { int mid = GetMid(a, begin, end); swap(&a[begin], &a[mid]); int key = begin; int prev= begin; int cur = prev + 1; while (cur <= end) { if (a[cur] > a[key]) { cur++; } else { prev++; swap(&a[prev], &a[cur]); cur++; } } swap(&a[key], &a[prev]); return prev; } void QuickSort_Pointer(int* a, int begin, int end) { if (begin >= end) { return; } if(end-begin+1>10) { int keyi = _QuickSort_Pointer(a, begin, end); //[begin,keyi-1],keyi,[keyi+1,end] QuickSort_Pointer(a, begin, keyi - 1); QuickSort_Pointer(a, keyi + 1, end); } else { InsertSort(a + begin, end - begin + 1); } }
三、快速排序的非递归实现
递归改为非递归，一般2种方法：
1、递归转化为非递归可以写成循环，比如斐波那契数列
2、递归转化为非递归可以写成栈，比如现在的快排
递归使用的空间是栈空间，所以容易出现栈溢出的情况，我们将快速排序改为非递归版本，这样空间的开辟就在堆上了，这样也就解决了这个问题。
快速排序的非递归与递归思想相同，非递归使用栈来模拟递归的实现，思路如下：
（1）入栈一定要保证先入左再入右。
（2）取出两次栈顶的元素，然后进行单趟排序
（3）将区间分为[left , keyi - 1] ，keyi ，[ keyi + 1 , right ] 进行右、左入栈。若区间不存在或为1个值则不入栈。
（4）循环2、3步骤直到栈为空。
代码实现：
int GetMid(int* a, int begin, int end) { int mid = (begin + end) / 2; if (a[begin] > a[end]) { if (a[end] > a[mid]) { return end; } else { if (a[begin] > a[mid]) { return mid; } else { return begin; } } } else//(a[begin]<= a[end]) { if (a[begin] > a[mid]) { return begin; } else { if (a[end] > a[mid]) { return mid; } else { return end; } } } } void swap(int* x, int* y) { int z = *x; *x = *y; *y = z; } int _QuickSort_Pointer(int* a, int begin, int end) { int mid = GetMid(a, begin, end); swap(&a[begin], &a[mid]); int key = begin; int prev= begin; int cur = prev + 1; while (cur <= end) { if (a[cur] > a[key]) { cur++; } else { prev++; swap(&a[prev], &a[cur]); cur++; } } swap(&a[key], &a[prev]); return prev; } typedef int DateType; typedef struct Stack { DateType* a; int top; int capacity; }Stack; //初始化和销毁栈 void InitStack(Stack* ps) { assert(ps); ps->a = NULL; ps->top = ps->capacity = 0; } void DestoryStack(Stack* ps) { assert(ps); free(ps->a); ps->a = NULL; ps->top = 0; ps->capacity = 0; } //出栈和入栈 void StackPush(Stack* ps, DateType x) { assert(ps); if (ps->top == ps->capacity) { int newcapacity = ps->capacity == 0 ? 4 : 2 * ps->capacity; DateType* tmp = (DateType*)realloc(ps->a, sizeof(DateType) * newcapacity); if (tmp == NULL) { perror("realloc fail:"); return; } ps->a = tmp; ps->capacity = newcapacity; } ps->a[ps->top] = x; ps->top++; } void StackPop(Stack* ps) { assert(ps); assert(ps->top > 0); ps->top--; } //栈的有效个数和栈顶元素 int StackSize(Stack* ps) { assert(ps); return ps->top; } DateType StackTop(Stack* ps) { assert(ps); assert(ps->top > 0); return ps->a[ps->top - 1]; } //判空 bool IsEmptyStack(Stack* ps) { assert(ps); return ps->top == 0; } void QuickSort_Non_r(int* a, int begin, int end) { Stack tmp; InitStack(&tmp); StackPush(&tmp,end); StackPush(&tmp, begin); while (!IsEmptyStack(&tmp)) { int left = StackTop(&tmp); StackPop(&tmp); int right = StackTop(&tmp); StackPop(&tmp); int keyi = _QuickSort_Pointer(a, left, right); if (keyi+1 <right) { StackPush(&tmp,right); StackPush(&tmp,keyi+1); } if (left < keyi - 1) { StackPush(&tmp, keyi-1); StackPush(&tmp,left); } } DestoryStack(&tmp); }
总结：本篇文章总结了快速排序的递归及非递归俩大种方式。
希望大家阅读完可以有所收获，同时也感谢各位铁汁们的支持。文章有任何问题可以在评论区留言，百题一定会认真阅读！
