前天给大家分享了归并排序，但是它不是原地排序算法，需要消耗额外的内存空间，今天给大家分享的是江湖无人不知无人不晓的"快排"--快速排序。
快排是小生接触开发学会的第一个排序算法
快速排序原理
快排也用到了分治思想。快排的核心思想是：如果要排序的数组中下标从 p 到 r 之间的一组数据，我们选择 p 到 r 之间的任意一个数据作为分区点 pivot。
我们遍历p 到 r 之间的数据，将小于 pivot 的放到左边，将大于 pivot 的放到右边，将 pivot 放到中间。经过这一步之后，数组 p 到 r 之间的数据就被分成了三个部分，前面 p 到 q-1 之间都是小于 pivot 的，中间是 pivot ,后面的 q+1 到 r 之间都是大于 pivot 的。
如下图：
根据分治、递归的处理思想，我们可以用递归排序从下标 p 到 q-1 之间的数据和下标从 q+1 到 r 之间的数据，直到区间缩小为1，就说明所有的数据都有序了。快排不需要归并那样做合并，也不需要额外的存储空间，在时间复杂度一样的情况下有着比归并更好的空间复杂度表现。
快排首先找到分区点，一般我们会将数组第一个或最后一个元素作为 pivot，我们以最后一个作为分区点 pivot，然后通过两个变量 i 和 j 作为下标来循环数组，当下标 j 对应数据小于 pivot 时，交换 i 和 j 对应数据，并且将 i往前移动一位，否则 i 不动，下标 j 始终是往前移动的， j 到达终点后，将 pivot 如下标 i 对应数据交换，这样最终将 pivot 置于数组中间，[0...i-1]区间的数据都比 pivot 小，[i+1...j] 之间的数据都比 pivot 大，我们以递归的方式循环处理，最终整个数组都会变成有序的，如下图：
因为分区的过程涉及交换操作，如果数组中有两个相同的元素，比如序列 7， 9，5，7，3，6 经过第一次分区操作之后，两个 7的相对先后顺序会改变。所以，快速排序并不是一个稳定的排序算法。
代码示例
Go语言：
package mainimport "fmt"func main() { arr := []int{8, 3, 4, 5, 9, 2, 1} QuickSort(arr) fmt.Println(arr)}func QuickSort(arr []int) { separateSort(arr, 0, len(arr)-1)}func separateSort(arr []int, start, end int) { if start > end { return } i := partition(arr, start, end) separateSort(arr, start, i-1) separateSort(arr, i+1, end)}func partition(arr []int, start, end int) int { pivot := arr[end] var i = start for j := start; j < end; j++ { if arr[j] < pivot { if !(i == j) { arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] } i++ } } arr[i], arr[end] = arr[end], arr[i] return i}PHP示例：
function quick_sort($nums){ if (count($nums) <= 1) { return $nums; } quick_sort_c($nums, 0, count($nums) - 1); return $nums;}function quick_sort_c(&$nums, $p, $r){ if ($p >= $r) { return; } $q = partition($nums, $p, $r); quick_sort_c($nums, $p, $q - 1); quick_sort_c($nums, $q + 1, $r);}// 寻找pivotfunction partition(&$nums, $p, $r){ $pivot = $nums[$r]; $i = $p; for ($j = $p; $j < $r; $j++) { // 原理：将比$pivot小的数丢到[$p...$i-1]中，剩下的[$i..$j]区间都是比$pivot大的 if ($nums[$j] < $pivot) { $temp = $nums[$i]; $nums[$i] = $nums[$j]; $nums[$j] = $temp; $i++; } } // 最后将 $pivot 放到中间，并返回 $i $temp = $nums[$i]; $nums[$i] = $pivot; $nums[$r] = $temp; return $i; } $nums = [4, 5, 6, 3, 2, 1]; $nums = quick_sort($nums); print_r($nums);JS示例：
const swap = (arr, i, j) => { const temp = arr[i] arr[i] = arr[j] arr[j] = temp}// 获取 pivot 交换完后的indexconst partition = (arr, pivot, left, right) => { const pivotVal = arr[pivot] let startIndex = left for (let i = left; i < right; i++) { if (arr[i] < pivotVal) { swap(arr, i, startIndex) startIndex++ } } swap(arr, startIndex, pivot) return startIndex}const quickSort = (arr, left, right) => { if (left < right) { let pivot = right let partitionIndex = partition(arr, pivot, left, right) quickSort(arr, left, partitionIndex - 1 < left ? left : partitionIndex - 1) quickSort(arr, partitionIndex + 1 > right ? right : partitionIndex + 1, right) }}性能分析
最后我们看下快速排序的性能和稳定性：
- 时间复杂度：是O(nlogn)，同样要优于冒泡和插入排序
- 空间复杂度：不需要额外的空间存放排序的数据，是原地排序
- 算法稳定性：涉及数据交换，可能破坏原来相等元素的位置排序，所以是不稳定的排序算法
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