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算法相关——Java排序算法之快速排序（三）
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0. 前言
本系列文章将介绍一些常用的排序算法。排序是一个非常常见的应用场景，也是开发岗位面试必问的一道面试题，有人说，如果一个企业招聘开发人员的题目中没有排序算法题，那说明这个企业不是一个“正规”的企业，哈哈，虽然有点戏谑，但是也从侧面证明了排序算法的重要性。
本文将介绍的是常见排序算法中的快速排序。
3. 快速排序
3.1 基本思想
快速排序是一种比较快的排序算法，其基本思想为设置两个指针i和j分别指向第一个和最后一个待排元素，i向后移动，j向前移动，一般选第一个数为标准数，从后面开始，j向前移动时找到第一个比标准小的数，互换位置，然后再从前面，找到第一个比标准大的数，互换位置，第一趟的结果就是标准左边的所有数都小于标准数，右边的所有数都大于标准数，分成两拨后，再对左右两拨继续递归的使用上述方法，最终使整个序列有序。
3.2 代码实现
/*
*@author Calvin
*@blog http://blog.csdn.net/seu_calvin/article/details/55193059
*@date 2017/01/31
*/ public class Order {
private int[] array;
public Order(int[] array){
this.array = array;
} public void sort() {
if(array!=null){
quickSort(array,0,array.length-1);
}
} public void quickSort(int[] array, int begin, int end){
if(begin < end){
int key = array[begin];
int i = begin;
int j = end; while(i < j){
while(i < j && array[j]>key){
j--;
}
if(i < j){
array[i] = array[j];
i++;
}
while(i < j && array[i]<key){
i++;
}
if(i < j){
array[j] = array[i];
j--;
}
}
//循环完了把最后一个空位i赋值给key
array[i] = key;
//递归完成两个自序列排序
quickSort(array,begin,i-1);
quickSort(array,i+1,end); }
} public void print() {
for(int i = 0; i < array.length; i++)
System.out.println(array[i]);
} public static void main(String[] args) {
int[] array = new int[]{3,1,5,9,6,5,0};
Order order = new Order(array);
order.sort();
order.print();
} }
输出结果略。
3.3 性能特点
快速排序是冒泡排序的一种改进，后者是相邻元素的比较交换，前者是跳跃式交换，因此总得比较次数和交换次数少了很多，因此效率较高。快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(logn)。快排真正消耗空间是在递归调用上，因为每次递归都要保持一些数据。而且快速排序算法是不稳定的，因为相同值的元素在排序后的相对应的位置会改变。
3.4 可以优化的点
快速排序法在性能上有着很大优势，当然快排也会有一些优化方法，但是快排本身简单易用，因此大多数情况下使用快排就足够了。下面介绍几个快排的优化方法：
（1）标准数的选择一直是第一个可能会导致算法性能很差，可以考虑选头尾中间三个数取中间大小的数为标准数，这样就能对一些情况进行优化。
（2）快排在数据量较小时性能并不比其他算法好，因此可以考虑在待排序列为10左右时，选择其他排序算法继续进行排序。
（3）利用计算机的多线程并行处理来提高快排的执行效率。这不是对算法本身的优化，而是对算法使用上的优化。
3.5 和堆排序的比较
堆排序（后面会总结到）和快排哪个效率更好呢？两者时间复杂度相同，但是空间复杂度堆排序貌似更胜一筹，答案是快速排序比堆排序的效率高很多，并且随着数据规模的扩大，二者的差距不断扩大，快速排序的优势越来越明显。因此堆排比较少被使用。原因总结如下：
（1）首先要明确第一点，数学上的时间复杂度不代表实际运行时的情况。
（2）堆排比较的几乎都不是相邻元素，对cache极不友好，堆排中比较父节点和字节点的值大小的时候，虽然计算下标会很快完成，在大规模的数据中对数组指针寻址也需要一定的时间。而快速排序只需要将数组指针移动到相邻的区域即可。
（3）堆排序中删除堆顶后的将最后的元素放到堆顶，再让其自我调整。这样有很多比较将是被浪费的，因为被拿到堆顶的那个元素几乎肯定是很小/大的，而靠近堆顶的元素又几乎肯定是很小/大的，最后一个元素能留在堆顶的可能性微乎其微，而且很有可能最终再被移动到底部。
