快速排序 常考排序算法

 但交換排序就如此失敗嗎。不，它反而是很成功的，因爲它有個頂樑柱。那就是快速排序。

 快速排序聽着就很快，實際效果來說更快，如果再加入優化，那就快上天了，如果再把幾種優化一融合。也許，這就是排序中的王者吧！

今天先不談及優化，就拿最原始的快排來說。先學着走才能跑啊。太急於求成會摔跟頭的。

我們知道冒泡排序總是兩個兩個比，反序交換，順序就使遍歷往後走。

這種方法太過原始了。

所以我們就想如何能升級一下呢。

因此有了快速排序

分段很簡單，隨便的遞歸和循環就可以做到，但是 令初次接觸快排的人 毫無頭緒的是，怎麼才能做到在每段都有序的情況下
使前面的段的結尾  比  後面的段的開頭
 小呢？

我們可以在分的時候做些手腳，那就是使分段那個點左邊的數據全部小於此點，右邊的數據全部大於此點。

那就有人會想，那雖然保證了右半段的最小的數據也比左邊最大的數據要大，但卻不能保證每段數據的有序性啊。

比如 9 8 1 2 5  6  7 3 4
 數列以5爲樞點劃分下來 是 3  4
 1  1  2
     5
      6 7 8
 9

 但5的左右兩段數列怎麼排序呢。

難道還要引入其他的排序方法來輔佐嗎？

其實不用引用其他的排序，（但如果優化會用到，目前先不說）
我們只要將它們不斷的分下去，直到每段的長度爲1，那不就每段數列都有序了嗎（一個數據的數列是有序的），而且也保證了後一段比前一段大。那不就是每前一個數比後一個數小嗎。如果是升序，那不就有序了嗎。

所以說快速排序的分而治之的思想使用遞歸來理解是很簡單的，因此本次算法就使用了遞歸，當然循環也是可以的，其實循環更高級，相當於對快速排序的一種優化！

以下爲代碼：

以下爲一次Quick圖解

最後返回i的值，即中間數的下標（分段點，樞點）

以下爲10萬個隨即數據測試：

時間複雜度   最好情況 和平均情況 爲0（nlog2n）  
最差情況爲 0（n^2）

快速排序是不穩定的，不但指 保證相同數據
前後關係的穩定性是不穩定的，也指它排序的性能其實也並不穩定，對於完全亂序，數據很多的數列來說，它是很強悍的。但對於短小的數據，或者基本有序的數據來說，它由於多次遞歸和很多邏輯判斷邏輯循環，它甚至不如簡單排序來的快。所以說目前來說並沒有完全完美的排序方式，即使給快速排序加了很多優化，它的輔助空間也會大大增加，邏輯判斷次數也會增多。

爲什麼說快速排序很厲害，那是因爲目前的信息爆炸的時代，大部分情況下需要處理的數據是很多的，也很複雜，這就很對快速排序的胃口。如果你讓我定義一個長度爲10的數組
讓 快速排序 和 直接插入排序比，那就是被吊打。

因此不同的情況選擇最適應排序纔是最好的。但也不排除一些很通用的排序，比如歸併排序，它的效率就非常的穩定，排序的效率不會非常非常快，但也不會非常非常慢。如果對排序時間穩定性有要求的話，歸併未嘗不是一個很好的選擇。