快速排序

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原文链接：http://www.cnblogs.com/fengze/p/8465953.html

快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。

该方法的基本思想是：

1．先从数列中取出一个数作为基准数。

2．分区过程，将比这个数大的数全放到它的右边，小于或等于它的数全放到它的左边。

3．再对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数。

虽然快速排序称为分治法，但分治法这三个字显然无法很好的概括快速排序的全部步骤。因此我的对快速排序作了进一步的说明：挖坑填数+分治法：

先来看实例吧，定义下面再给出（最好能用自己的话来总结定义，这样对实现代码会有帮助）。

以一个数组作为示例，取区间第一个数为基准数。

初始时，i = 0; j = 9; X = a[i] = 72

由于已经将a[0]中的数保存到X中，可以理解成在数组a[0]上挖了个坑，可以将其它数据填充到这来。

从j开始向前找一个比X小或等于X的数。当j=8，符合条件，将a[8]挖出再填到上一个坑a[0]中。a[0]=a[8]; i++; 这样一个坑a[0]就被搞定了，但又形成了一个新坑a[8]，这怎么办了？简单，再找数字来填a[8]这个坑。这次从i开始向后找一个大于X的数，当i=3，符合条件，将a[3]挖出再填到上一个坑中a[8]=a[3]; j--;

数组变为：

i = 3; j = 7; X=72

再重复上面的步骤，先从后向前找，再从前向后找。

从j开始向前找，当j=5，符合条件，将a[5]挖出填到上一个坑中，a[3] = a[5]; i++;

从i开始向后找，当i=5时，由于i==j退出。

此时，i = j = 5，而a[5]刚好又是上次挖的坑，因此将X填入a[5]。

数组变为：

可以看出a[5]前面的数字都小于它，a[5]后面的数字都大于它。因此再对a[0…4]和a[6…9]这二个子区间重复上述步骤就可以了。

对挖坑填数进行总结

1．i =L; j = R; 将基准数挖出形成第一个坑a[i]。

2．j--由后向前找比它小的数，找到后挖出此数填前一个坑a[i]中。

3．i++由前向后找比它大的数，找到后也挖出此数填到前一个坑a[j]中。

4．再重复执行2，3二步，直到i==j，将基准数填入a[i]中。

import java.util.Arrays;

public class MyQuickSort {

    public static void main(String[] args) {
        // int [] a = new int [] {50,0,100,10,90,20,80,30,70,40,50,60,100};
        int[] a = new int[] { 10, 9, 8, 7, 6, 5, 10, 4, 3, 2, 1 };
        // int [] a = new int [] {1,2,3,4,5,1,6,7,8,9,10};

        System.out.println("排序前: " + Arrays.toString(a));

        sort(a, 0, a.length - 1);

        System.out.println("排序后: " + Arrays.toString(a));
    }

    private static void sort(int[] a, int start, int end) {

        if (start < end) {
            int i = start;
            int j = end;
            int key = a[i];

            while (i < j) {
                while (i < j && a[j] >= key) {
                    j--;
                }
                a[i] = a[j];
                while (i < j && a[i] <= key) {
                    i++;
                }
                a[j] = a[i];
            }

            a[i] = key;

            sort(a, start, i - 1);
            sort(a, i + 1, end);
        }
    }

}

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