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快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法.在平均状况下,排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较.在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见. 事实上,快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来.

快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists).

快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用.本质上来看,快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。

算法步骤

1. 从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot)

2. 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边).在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置.这个称为分区(partition)操作;

3. 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序;

递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了. 虽然一直递归下去,但是这个算法总会退出,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去.

golang算法实现

package main

import "fmt"

// 快速排序入口函数
func quickSort(nums []int, p int, r int) {
    // 递归终止条件
    if p >= r {
        return
    }
    // 获取分区位置
    q := partition(nums, p, r)
    // 递归分区（排序是在定位 pivot 的过程中实现的）
    quickSort(nums, p, q - 1)
    quickSort(nums, q + 1, r)
}

// 定位 pivot
func partition(nums []int, p int, r int) int {
    // 以当前数据序列最后一个元素作为初始 pivot
    pivot := nums[r]
    // 初始化 i、j 下标
    i := p
    // 后移 j 下标的遍历过程
    for j := p; j < r; j++ {
        // 将比 pivot 小的数丢到 [p...i-1] 中，剩下的 [i...j] 区间都是比 pivot 大的
        if nums[j] < pivot {
            // 互换 i、j 下标对应数据
            nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
            // 将 i 下标后移一位
            i++
        }
    }

    // 最后将 pivot 与 i 下标对应数据值互换
    // 这样一来，pivot 就位于当前数据序列中间，i 也就是 pivot 值对应的下标
    nums[i], nums[r] = pivot, nums[i]
    // 返回 i 作为 pivot 分区位置
    return i
}

func main() {
    nums := []int{4, 5, 6, 7, 8, 3, 2, 1}
    quickSort(nums, 0, len(nums) - 1)
    fmt.Println(nums)
}