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快速排序
历史：
基本思想：
主框架：
下面解释实现单次排序的几种版本：
1.Hoare版本
2. 挖坑法
3. 前后指针法
快速排序的实现包括递归与非递归：
1. 递归实现：（即开头的基本框架）
2. 非递归：（迭代）
下面我们通过栈来演示非递归实现快速排序：
快速排序
历史：
快速排序是Hoare（霍尔）于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法
基本思想：
任取待排序元素序列中的一个元素作为基准值，按照该排序码将待排序集合分割成两子序列，左子序列中所有元素均小于基准值，右子序列中所有元素均大于基准值，然后在左右子序列重复该过程，直到所有元素都排序在相应位置上为止
主框架：
上述为快速排序递归实现的主框架，我们可以发现它和二叉树的前序遍历十分相似
下面解释实现单次排序的几种版本：
1.Hoare版本
单趟动图演示：
步骤:
选择基准值：通常选择序列的第一个元素或最后一个元素作为基准值。
设置两个int变量记录数组下标：一个记录序列的开始的下标（left），另一个记录序列的末尾的下标（right）。
开始分区：
- 先让right++，直到找到一个比基准值大的元素。
- 再让left--，直到找到一个比基准值小的元素。
- 交换这两个元素的位置，并继续right++。
- 重复上述步骤，直到left >= right。
- 注意：right先加，保证下一步骤与基准值交换的值小于基准值
交换基准值与right位置的值：此时，基准值左边的所有元素都比基准值小，基准值右边的所有元素都比基准值大。
代码实现：
int PartSort1(int* a, int left, int right) {int key = left;while (left < right) {while(a[right] >= a[key]&&left < right) {right--;}while(a[left] <= a[key]&&left < right) {left++;}swap(&a[left], &a[right]);}swap(&a[key], &a[right]);return left;
}2. 挖坑法
单趟动图演示：
步骤：
选择基准元素：在待排序的序列中，选择一个元素作为基准元素（key）。这个元素可以是序列的第一个元素、最后一个元素或者任意一个元素，甚至是随机选取的一个元素。
挖坑：将基准元素从原位置移除，形成一个“坑”（hole）。
填坑：从序列的一端开始（可以是左端或右端），将遇到的第一个比基准元素小（或大）的元素填入坑中，并形成一个新的坑。这里有两种情况：
- 如果从右向左遍历，遇到比基准元素小的元素，则将其填入坑中，并继续从左向右遍历。这里代码实现选择该情况
- 如果从左向右遍历，遇到比基准元素大的元素，则将其填入坑中，并继续从右向左遍历。
- 此时，基准元素左边的所有元素都小于基准元素，右边的所有元素都大于或等于基准元素。
代码实现：
int PartSort2(int* a, int left, int right) {int x = a[left];int key = left;while (left < right) {while (a[right] >= x && left < right) {right--;}a[key] = a[right];key = right;while (a[left] <= x && left < right) {left++;}a[key] = a[left];key = left;}a[key] = x;return key;
}3. 前后指针法
单趟动图演示：
基本步骤：
- 从待排序的数组中选择一个元素(key)作为基准。通常选择第一个或最后一个元素作为基准，但也可以随机选择。
- 设置两个下标，一个记录序列的开始的下标（pre），即pre=left，另一个记录pre下一个元素的下标的下标（cur），即cur=pre+1；
- 当（cur<=right）时，循环执行：cur找比key小的元素，如果a[cur]<=a[key]，交换a[cur]和a[pre]，否则pre++，每次循环cur++
代码实现：
int PartSort3(int* a, int left, int right) {int key = left;int pre = left;int cur = pre + 1;while (cur <= right) {if (a[cur] <= a[key] && ++pre != cur) {swap(&a[cur], &a[pre]);}cur++;}swap(&a[key], &a[pre]);return pre;
}快速排序的实现包括递归与非递归：
1. 递归实现：（即开头的基本框架）
void QuickSort(int* a, int left, int right) {if (left >= right) {return;}//int key = PartSort1(a, left, right);//int key = PartSort2(a, left, right);int key = PartSort3(a, left, right);QuickSort(a, left, key - 1);QuickSort(a, key + 1, right);
}2. 非递归：（迭代）
在非递归版本中，我们使用栈（或队列）来保存待排序的子数组的起始和结束索引，而不是直接递归调用；栈相当于前序遍历，而队列相当于层序遍历
下面我们通过栈来演示非递归实现快速排序：
思路与步骤：
循环处理栈：当栈不为空时，执行以下步骤：
- 弹出栈顶的两个元素，它们分别表示当前子数组的起始和结束索引。
- 如果起始索引等于结束索引（即子数组只有一个元素），那么直接跳过，不需要排序。
- 调用
PartSort3函数对当前子数组进行划分，并返回划分后的基准索引key。- 弹出之前压入的起始和结束索引（因为已经处理过这个子数组了）。
- 根据
key的位置，决定下一步的操作：
- 如果
key等于起始索引left，说明基准左边的元素都已经排好序，只需要对基准右边的元素进行排序，所以将key + 1和right压入栈中。- 如果
key等于结束索引right，说明基准右边的元素都已经排好序，只需要对基准左边的元素进行排序，所以将left和key - 1压入栈中。- 如果
key既不等于left也不等于right，说明基准左右两边都有需要排序的元素，所以将left到key-1和key+1到right的子数组分别压入栈中- 2.完成：当栈为空时，表示所有子数组都已排序完成，此时整个数组也已排序完成。
代码实现：
typedef int StackNode;
typedef struct Stack {StackNode* a;int real;int capacity;
}Stack;
void InitStack(Stack* p) {assert(p);p->a = NULL;p->capacity = p->real = 0;
}
//扩容
void expansion(Stack*p) {int newcapacity = p->capacity == 0 ? 4 : 2 * p->capacity;StackNode* tmp = (StackNode*)realloc(p->a, sizeof(StackNode) * newcapacity);if (tmp == NULL) {perror("expansion::realloc::NULL");exit(0);}p->a = tmp;p->capacity = newcapacity;
}
//入栈
void Push(Stack*p,int x) {assert(p);if (p->capacity == p->real) {expansion(p);}p->a[p->real++] = x;
}
//出栈
void Pop(Stack* p) {assert(p);p->real--;
}
void StackDestroy(Stack* p) {assert(p);free(p->a);p->a = NULL;p->capacity = p->real = 0;
}
//快排代码实现
void QuickSortNonR(int* a, int left, int right) {if (left >= right) {return;}Stack stack;InitStack(&stack);Push(&stack, left);Push(&stack, right);while (stack.real) {left = stack.a[stack.real - 2];right = stack.a[stack.real - 1];if (left == right) {Pop(&stack);Pop(&stack);continue;}int key = PartSort3(a, left, right);Pop(&stack);Pop(&stack);if (key == left) {Push(&stack, key + 1);Push(&stack, right);continue;}if (key == right) {Push(&stack, left);Push(&stack, key - 1);continue;}Push(&stack, key + 1);Push(&stack, right);Push(&stack, left);Push(&stack, key - 1);}StackDestroy(&stack);
}
