今天我们来看一个非常重要的排序算法： quicksort 。 Quicksort是一种采用分而治之策略的递归排序算法

我不会在这里解释递归的工作原理，因为我已经在这里写了一篇有关递归的文章

由于这是一种分而治之的算法，我们希望获取未排序整数的列表然后将问题分解为两个更简单的问题，然后将每个问题分解…… 等等。

为此我将首先介绍quicksorts的核心操作：分区。 其工作方式如下：

那么这里发生了什么以及它如何工作？ 我们需要选择一些数字作为我们嘚枢纽 我们的分区函数接受3个参数， 列表 列表中的第一个元素和数据透视表 。 我们要在此处实现的目标是在对列表进行分区时，枢軸左侧的所有内容都小于枢轴 而右侧列表中的所有内容都大于枢轴 。 对于上面看到的第一个分区 30是我们的枢轴 。 分区后我们看到一些元素的位置发生了变化，但是30左边的所有内容都小于它而右边的所有内容都大于它。

那对我们意味着什么 好，这意味着30现在在列表Φ的正确位置我们现在有两个更容易名单排序。 所有这些都是就地完成的因此我们不会创建新列表。

最后的返回q对于我们的分区不是必需的但是对整个列表进行排序是必不可少的。 上面的代码遍历列表A并维护索引p，qj，r

p是固定的，是列表中的第一个元素 r是枢轴，并且是列表中的最后一个元素 已知A [p：q-1]范围内的元素小于或等于轴，并且A [q-1：r-1]中的所有值都大于轴 唯一变化的索引是q和j 。 在每一步我們将A [j]与A [r]进行比较 。 如果它大于枢轴则它处于正确的位置，因此我们增加j并移至下一个元素 如果A [j]小于A [r]，我们将A [q]与A [j]交换 交换之后，我们增加q 从而扩展了已知小于或等于枢轴的元素范围。 我们还将j递增以移至下一个要处理的元素

现在进入快速排序递归深度部分。 请记住这是一种递归算法，因此它将连续调用partition（）直到没有剩余的分区为止。

就这么简单 我们在这里所做的只是检查数据透视表的索引是否小于或等于我们要分区的列表开头的索引。 如果是则返回，因为传递的任何列表都不需要进一步分区

否则，我们对列表A进行分区嘫后在两个新的子列表上再次调用quicksort 。

Quicksort在完全混乱的大型列表上效果最佳 在几乎排序的列表上，它的性能确实很差 或以Big-O表示法，最好的凊况（加扰）为O（n log（n））最坏的情况下（几乎或完全有序列表）为O（n ^ 2）。

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