[置顶] 一步步学习数据结构和算法之快速排序效率分析及java实现

快速排序效率分析及java实现：

public class QuickSort {
 /**
  * 快速排序原理：在序列中找到基准元素，大于基准元素的放在右边，小于基准元素的放在左边，然后对基准元素两边再次进行排序
  * 快速排序是内部排序中最好的一个，平均情况下其效率为O(nlogn)，由于其采用递归方式，递归次数取决于递归树的高度log2n,因此其占用的空间为O(log2n)
  * 对于快速排序的优化：
  * 第一种方式：如果递归树两边的元素数量均等，那么递归时分配的栈占用的内存空间最小，因此可以适当优化选取的基准元素，取前端、中间点和尾端的中间值
  * 第二种方式：如果基准元素两边的元素数量小于等于7时采用直接插入排序，或者如果基准元素两边的元素小于某个值时，返回，最终对序列进行一次直接插入排序
  * 元素交换次数：
  * 最好情况：
  * 最坏情况：如果元素逆序，那么递归的次数为n次，占用的存储空间为O(n)，所需比较的次数为n(n-1)/2,效率低于直接插入排序
  * 空间占用情况：
  * @param array
  * @return
  */
 public int[] quickSort(int[] array,int left,int right)
 {
  if(right>left)
  {
   int pivotPos = partition(array,left,right);//获得基准下标
   quickSort(array,left,pivotPos-1); //对基准左边元素排序
   quickSort(array,pivotPos+1,right);//对基准右边元素排序
  }
  return array;
 }
 
 /**
  * 获得基准下标
  * @param array
  * @param left
  * @param right
  * @return
  */
 private int partition(int[] array,int left,int right)
 {
  int pivot = array[left];//设置基准元素
  int pivotPos = left;//基准元素下标
  for(int i=left+1;i<=right;i++)
  {
   System.out.println("基准元素："+pivot);
   if(pivot>array[i])
   {
    pivotPos++;
    if(i!=pivotPos)
    {
     swap(array,pivotPos,i);//交换两个元素位置
    }
   }
  }
  array[left] = array[pivotPos];
  array[pivotPos] = pivot;
  return pivotPos;
 }
 /**
  * 交换两个元素位置
  * @param array
  * @param pivotPos
  * @param i
  */
 private void swap(int[] array,int pivotPos,int i)
 {
  int temp = array[pivotPos];
  array[pivotPos] = array[i];
  array[i] = temp;
 }
 
 /***
  * 打印排序结果
  */
 public void print(int[] array )
 {
  for(int i=0;i<array.length;i++)
  {
   System.out.print(array[i]+",");
  }
 }
 public static void main(String[] args) {
  int[] array = {1,5,9,3,4,18,7,6};
  QuickSort qs = new QuickSort();
  qs.print(qs.quickSort(array, 0, array.length-1));
 }
}