快排算法是啥意思？

Posted 2023-04-03

快速排序，外文名Quicksort，计算机科学，适用领域Pascal，c++等语言，是对冒泡排序算法的一种改进。

原理：

设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到它右边，这个过程称为一趟快速排序。

性能分析：

快速排序的一次划分算法从两头交替搜索，直到low和hight重合，因此其时间复杂度是O(n)；而整个快速排序算法的时间复杂度与划分的趟数有关。

理想的情况是，每次划分所选择的中间数恰好将当前序列几乎等分，经过log2n趟划分，便可得到长度为1的子表。这样，整个算法的时间复杂度为O(nlog2n)。

以上内容参考：百度百科——快排算法

参考技术A

快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。

然后，左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分数据分成左右两部分，同样在左边放置较小值，右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。 

重复上述过程，可以看出，这是一个递归定义。通过递归将左侧部分排好序后，再递归排好右侧部分的顺序。当左、右两个部分各数据排序完成后，整个数组的排序也就完成了。

快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，其排序流程如下：

(1)首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。

(2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于或等于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值。

void QSort(SeqList L,int low,int high）改成void QSort(SeqList &L,int low,int high），加个&。

假设要排序的数组是A[1]……A[N]，首先任意选取一个数据（通常选用第一个数据）作为关键数据，然后将所有比它的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一躺快速排序。

1、设置两个变量I、J，排序开始的时候I：=1，J：=N；

2、以第一个数组元素作为关键数据，赋值给X，即X：=A[1]；

3、从J开始向前搜索，即由后开始向前搜索（J：=J-1），找到第一个小于X的值，两者交换；

4、从I开始向后搜索，即由前开始向后搜索（I：=I+1），找到第一个大于X的值，两者交换；

5、重复第3、4步，直到I=J。

原理

设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到它右边，这个过程称为一趟快速排序。值得注意的是，快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。

JavaScript实现快速排序算法

JavaScript实现经典排序算法—快排
快速排序算法的性能比之前的冒泡、选择排序都要好，和归并排序一样，是一个可以用于实战的算法，听说chrome用的就是快排
又听说前端面试会考，那你实现一个快排吧！

一、快速排序的算法思路

还是在这里看一下快排是啥意思
快速排序算法动图
1、快速排序的特点就是随机设置一个基准点，比如是数组的第一个元素，然后数组的其他元素就跟这个基准线进行对比，比基准线大的放在左边，比基准线小的放在右边
2、再设置一个基准线，再这样小的放左边，大的放右边，递归。

二、编码实现

详细分析写在注释里了

Array.prototype.quickSort = function() {
    const rec = (arr) => {
        // 递归都是要有尽头的，不然会无限进行下去
        // 直到Maximum call stack size exceeded
        // 别问我为什么知道
        // 而且注意，这里要有小于1，不然也会报错
        if(arr.length <= 1) return arr;
        let left = [];
        let right = [];
        const base = arr[0];
        // 因为基准线是arr[0]，所以从下标是1也就是第二个开始
        for(let i = 1; i < arr.length; i += 1) {
            if(arr[i] < base) {
                left.push(arr[i])
            } else {
                right.push(arr[i])
            }
        }
        // 解构一下
        // 递归左边数组和右边数组
        // 左边加上右边加上基准才是完整数组哈
        return [...rec(left), base, ...rec(right)];
    }
    const res = rec(this);
    // 遍历res，赋值到this也就是当前数组本身
    res.forEach((item, key) => {
        this[key] = item;
    })
}

const arr = [1, 5, 9, 3, 18, 6, 2, 7]
arr.quickSort()
console.log(arr);

三、算法时间复杂度

1、这种劈成两半递归，时间复杂度一般是O(logn)
2、递归里面，for循环对比，时间复杂度是O(n)
所以时间复杂度是O(nlogn)

写完了，唉嘿~看完点赞的都是小可爱大聪明