面试官：我们继续来聊聊关于数据结构与算法，你能写一个快速排序?(说话的同时，把我简历反过来，递给我一支笔，意思就是叫我在自己的简历背后写)
菜鸟我：什么意思?这里写吗?(指着简历)
面试官：嗯
菜鸟我：不会
面试官：好吧，今天面试就到这里
菜鸟我：(心里很火，劳资的简历，想在劳资简历上写代码?)沙雕
面试官：(回头看了一眼，一脸懵逼)
想想自己还是太年轻了，换着是现在就不是这样了。写就写嘛，反正不就是一张纸而已。图片
其实，快排说简单嘛，估计很多人也手写不出来，说难吗也有很多人你能现场手写几种方式。
菜鸟我，当年还是能手写一种，毕竟面试前我刚好刻意的准备过“默写快排”。
下面，我们就来分析分析----快速排序。
背景
来自百科：
快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是: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都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此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，以此达到整个数据变成有序序列。
这概念理解起来 还是蛮费劲儿的。
可以这么理解：
快速排序是冒泡排序的改进版，整个过程就在拆拆补补，东拆西补或西拆东补，一边拆一边补，直到所有元素达到有序状态。
核心思想：
先从数列中取出一个数作为基准数，然后进行大小分区;
分区过程，将比这个数大的数全放到它的右边，小于或等于它的数全放到它的左边;
再对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数，排序完成。
实现案例
下面先通过图文形式一步一步进行拆解。
拿[4,1,6,2,9,3]这个数组举例。
第一遍遍历：
- 先进行拆分 [4,1,6,2,9,3] 选择元素 4 作为轴心点
- 检查是否 1 < 4 (轴心点)
- 检查是否 6 < 4 (轴心点)
- 检查是否 2 < 4 (轴心点)
- 2 < 4 (轴心点) 是为真，将指数2和 存储指数 6 进行交换
- 检查是否 9 < 4 (轴心点)
- 检查是否 3 < 4 (轴心点)
- 3 < 4 (轴心点) 为真，将指数3和存储指数6 进行交换
- 将轴心点4和存储指数3进行交换
- 此时轴心点4左边全部小于4，右边大于4
目前数组顺序为[3，1，2，4，9，6]。
下一步：
- 先将左边先排好序
- 选择元素 3 作为轴心点
- 检查是否 1 < 3 (轴心点)
- 检查是否 2 < 3 (轴心点)
- 将轴心点 3和存储指数值 2进行交换
- 现在轴心点已经在排序过后的位置
- 进行拆分 [2,1] 选择 2 作为轴心点
- 检查是否 1 < 2 (轴心点)
- 左边遍历完成，将轴心点2和存储指数1 进行交换
右边同理……避免视觉疲劳就不一一描述了，可看下面动态演示图。
2. 快速排序法全流程
3.代码实现
下面，我们使用Java语言来实现前面的快排案例：
- import java.util.Arrays;
- public class QuickSortDemo {
- //四个步骤：
- //1.比较startIndex和endIndex，更喜欢理解为校验
- //2.找出基准
- //3.左边部分排序
- //4.右边排序
- public static void quickSort(int[] arr, int startIndex, int endIndex) {
- if (startIndex < endIndex) {
- //找出基准
- int partition = partition(arr, startIndex, endIndex);
- //分成两边递归进行
- quickSort(arr, startIndex, partition - 1);
- quickSort(arr, partition + 1, endIndex);
- }
- }
- //找基准
- private static int partition(int[] arr, int startIndex, int endIndex) {
- int pivot = arr[startIndex];
- int left = startIndex;
- int right = endIndex;
- //等于就没有必要排序
- while (left != right) {
- while (left < right && arr[right] > pivot) {
- right--;
- }
- while (left < right && arr[left] <= pivot) {
- left++;
- }
- //找到left比基准大，right比基准小，进行交换
- if (left < right) {
- swap(arr, left, right);
- }
- }
- //第一轮完成，让left和right重合的位置和基准交换，返回基准的位置
- swap(arr, startIndex, left);
- return left;
- }
- //两数交换
- public static 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) {
- int[] a = {3, 1, 2, 4, 9, 6};
- quickSort(a, 0, a.length - 1);
- //输出结果
- System.out.println(Arrays.toString(a));
- }
- }
输出结果：
- [1, 2, 3, 4, 6, 9]
代码实现，建议结合前面的动图，理解起来就更简单了。
快排写法还有几种，感兴趣的可以自行查找一下，另外也可以看看维基百科中，快排是怎么介绍的。
4.复杂度分析
时间复杂度：
最坏情况就是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)
这种情况时间复杂度就好计算了，就是冒泡排序的时间复杂度：T[n] = n * (n-1) = n^2 + n;
最好情况下是O(nlog2n)，推导过程如下：
(递归算法的时间复杂度公式：T[n] = aT[n/b] + f(n) )
https://img2018.cnblogs.com/blog/1258817/201903/1258817-20190326191158640-601403776.png
所以平均时间复杂度为O(nlog2n)
空间复杂度：
快速排序使用的空间是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：
最优的情况下空间复杂度为:O(log2n);每一次都平分数组的情况
最差的情况下空间复杂度为：O( n );退化为冒泡排序的情况
所以平均空间复杂度为O(log2n)
5. 快速排序法总结
默认取第一个元素为轴心点(轴心点的确认区分了 “快速排序法”和“随机排序法”)两种算法，而随机排序则随机rand一个元素为轴心点;
如果两个不相邻元素交换，可以一次交换消除多个逆序，加快排序进程。
后记
最后再说说，其实你觉得快速排序在工作中有用吗?工作近十年的我真的没用过，但我知道这个快排的思路。如果面试前不准备，我反正是肯定写不出来的，你呢?
