核心代码⭐️

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public static void quickSort(int[] arr, int L, int R) {

int i = L;
int j = R;
//支点
int pivot = arr[(L + R) / 2];
//左右两端进行扫描 只要两端还没有交替 就一直扫描
while (i <= j) {
while (pivot > arr[i]) {
i++;
}
while (pivot < arr[j]) {
j--;
}
//此时已经分别找到了比支点小的数(右边)、比支点大的数(左边),它们进行交换
if (i <= j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
i++;
j--;
}
}
//上面一个while保证了第一趟排序支点的左边比支点小,支点的右边比支点大了。

//“左边”再做排序,直到左边剩下一个数(递归出口)
if (L < j) {
quickSort(arr, L, j);
}
//“右边”再做排序,直到右边剩下一个数(递归出口)
if (i < R) {
quickSort(arr, i, R);
}
}
}

快速排序

它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。

一、第一趟快速排序

通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小

⭐️在数组中找一个支点(任意),经过一趟排序后,支点左边的数都要比支点小,支点右边的数都要比支点大!

现在我们有一个数组:int arr[]={1,4,5,67,2,7,8,6,9,44};

经过一趟排序之后,如果我选择数组中间的数作为支点:7(任意的),那么第一趟排序后的结果是这样的:{1,4,5,6,2, 7, 8,67,9,44}

那么就实现了支点左边的数比支点小,支点右边的数比支点大

二、递归分析与代码实现

现在我们的数组是这样的:{1,4,5,6,2,7,8,67,9,44},既然我们比7小的在左边,比7大的在右边,那么我们只要将”左边“的排好顺序,又将”右边“的排好序,那整个数组是不是就有序了?想一想,是不是?

又回顾一下递归:”左边“的排好顺序,”右边“的排好序,跟我们第一趟排序的做法是不是一致的?

只不过是参数不一样:第一趟排序是任选了一个支点,比支点小的在左边,比支点大的在右边。那么,我们想要”左边“的排好顺序,只要在”左边“部分找一个支点,比支点小的在左边,比支点大的在右边。

…………..

在数组中使用递归依照我的惯性,往往定义两个变量:LRL指向第一个数组元素,R指向在最后一个数组元素

递归出口也很容易找到:如果数组只有一个元素时,那么就不用排序

所以,我们可以写出这样的代码:

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public class quickSortDemo {

public static void main(String[] args) {
int arr[] = {1, 4, 5, 62, 2, 7, 8, 9, 77, 4};
quickSort(arr, 0, 9);
System.out.println(arr);
}

public static void quickSort(int[] arr, int L, int R) {

int i = L;
int j = R;
//支点
int pivot = arr[(L + R) / 2];
//左右两端进行扫描 只要两端还没有交替 就一直扫描
while (i <= j) {
while (pivot > arr[i]) {
i++;
}
while (pivot < arr[j]) {
j--;
}
//此时已经分别找到了比支点小的数(右边)、比支点大的数(左边),它们进行交换
if (i <= j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
i++;
j--;
}
}
//上面一个while保证了第一趟排序支点的左边比支点小,支点的右边比支点大了。

//“左边”再做排序,直到左边剩下一个数(递归出口)
if (L < j) {
quickSort(arr, L, j);
}
//“右边”再做排序,直到右边剩下一个数(递归出口)
if (i < R) {
quickSort(arr, i, R);
}
}
}