快速排序(Quicksort)

快速排序法介绍:

快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。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

快速排序法示意图:

                             

快速排序法应用实例

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;

public class QuickSort {

	public static void main(String[] args) {
		//int[] arr = {-9,78,0,23,-567,70, -1,900, 4561};
		
		//测试快排的执行速度
		// 创建要给80000个的随机的数组
		int[] arr = new int[8000000];
		for (int i = 0; i < 8000000; i++) {
			arr[i] = (int) (Math.random() * 8000000); // 生成一个[0, 8000000) 数
		}
		
		System.out.println("排序前");
		Date data1 = new Date();
		SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
		String date1Str = simpleDateFormat.format(data1);
		System.out.println("排序前的时间是=" + date1Str);
		
		quickSort(arr, 0, arr.length-1);
		
		Date data2 = new Date();
		String date2Str = simpleDateFormat.format(data2);
		System.out.println("排序前的时间是=" + date2Str);
		//System.out.println("arr=" + Arrays.toString(arr));
	}

	public static void quickSort(int[] arr,int left, int right) {
		int l = left; //左下标
		int r = right; //右下标
		//pivot 中轴值
		int pivot = arr[(left + right) / 2];
		int temp = 0; //临时变量,作为交换时使用
		//while循环的目的是让比pivot 值小放到左边
		//比pivot 值大放到右边
		while( l < r) { 
			//在pivot的左边一直找,找到大于等于pivot值,才退出
			while( arr[l] < pivot) {
				l += 1;
			}
			//在pivot的右边一直找,找到小于等于pivot值,才退出
			while(arr[r] > pivot) {
				r -= 1;
			}
			//如果l >= r说明pivot 的左右两的值,已经按照左边全部是
			//小于等于pivot值,右边全部是大于等于pivot值
			if( l >= r) {
				break;
			}
			
			//交换
			temp = arr[l];
			arr[l] = arr[r];
			arr[r] = temp;
			
			//如果交换完后,发现这个arr[l] == pivot值 相等 r--, 前移
			if(arr[l] == pivot) {
				r -= 1;
			}
			//如果交换完后,发现这个arr[r] == pivot值 相等 l++, 后移
			if(arr[r] == pivot) {
				l += 1;
			}
		}
		
		// 如果 l == r, 必须l++, r--, 否则为出现栈溢出
		if (l == r) {
			l += 1;
			r -= 1;
		}
		//向左递归
		if(left < r) {
			quickSort(arr, left, r);
		}
		//向右递归
		if(right > l) {
			quickSort(arr, l, right);
		}
		
		
	}
}
原文地址:https://www.cnblogs.com/conglingkaishi/p/15023367.html