算法描述

1. 从数列中挑出一个元素，称为"基准"（pivot），
2. 重新排序数列，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准后面（相同的数可以到任何一边）。在这个分区结束之后，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（recursively）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。

原理

分而治之思想：

• Divide：找到基准元素pivot，将数组A[p..r]划分为A[p..pivotpos-1]和A[pivotpos+1...q]，左边的元素都比基准小，右边的元素都比基准大;
• Conquer：对俩个划分的数组进行递归排序；
• Combine：因为基准的作用，使得俩个子数组就地有序，无需合并操作。

稳定性

快速排序并不是稳定的。这是因为我们无法保证相等的数据按顺序被扫描到和按顺序存放。

性能

快排的平均时间复杂度为O(NlogN），空间复杂度为O(logN)，但最坏情况下，时间复杂度为O(N^2)，空间复杂度为O(N)；且排序是不稳定的，但每次都能确定一个元素所在序列中的最终位置，复杂度与初始序列有关。

优化

当初始序列是非递减序列时，快排性能下降到最坏情况，主要因为基准每次都是从最左边取得，这时每次只能排好一个元素。 所以快排的优化思路如下：

• 优化基准，不每次都从左边取，可以进行三路划分，分别取最左边，中间和最右边的中间值，再交换到最左边进行排序；或者进行随机取得待排序数组中的某一个元素，再交换到最左边，进行排序。
• 在规模较小情况下，采用直接插入排序

适用场景

快速排序在大多数情况下都是适用的，尤其在数据量大的时候性能优越性更加明显。但是在必要的时候，需要考虑下优化以提高其在最坏情况下的性能。

算法实现

public static void quickSort(int[] arr){
    qsort(arr, 0, arr.length-1);
}
private static void qsort(int[] arr, int low, int high){
    if (low >= high)
        return;
    int pivot = partition(arr, low, high);        //将数组分为两部分
    qsort(arr, low, pivot-1);                   //递归排序左子数组
    qsort(arr, pivot+1, high);                  //递归排序右子数组
}
private static int partition(int[] arr, int low, int high){
    int pivot = arr[low];     //基准
    while (low < high){
        while (low < high && arr[high] >= pivot) --high;
        arr[low]=arr[high];             //交换比基准大的记录到左端
        while (low < high && arr[low] <= pivot) ++low;
        arr[high] = arr[low];           //交换比基准小的记录到右端
    }
    //扫描完成，基准到位
    arr[low] = pivot;
    //返回的是基准的位置
    return low;
}