快速排序到底是什么？
写在前面：
大家好，我是时光。 今天给大家带来的是排序算法中的快速排序。我采用图解方式讲解，争取写透彻。话不多说，开始！
思维导图：
思维导图
1，快速排序概念
通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。主要采用分治法和挖坑填数等方法，分治法就是大问题分解成各个小问题，对小问题求解，使得大问题得以解决。
2，算法思路
我们先搞清楚这个堆排序思想，先把逻辑搞清楚，不着急写代码。
我们首先有一个无序数组，比方说
int[] arr={4,2,8,0,5,7,1,3,9};
2.1，第一步，取基准数
基准数（枢轴），取数组的第一个元素，此时基准数：arr[0]=4
基准数图
并定义两个变量i和j分别指向无序数组的第一个元素start和最后一个元素end。
//起始
int i=start;
int j=end;
//获取基准数
int temp=arr[start];
2.2，第二步，分区过程
分区过程，将比基准数大的数全放到它的右边，比基准数小的或者相等的数全放到它的左边。
我们首先把第一个元素arr[0]=4定义为基准元素，此时数组第一个位置就是坑，那么我们要从数组的右边向左开始查找小于基准数的元素，并与坑互换位置。
从右至左查找
while(i<j){
//从右向左去找比基准数小的
while(i<j&&arr[j]>=temp){
j--;
}
//填坑
if(i<j){
arr[i]=arr[j];
i++;
}
}
换好位置之后，现在转换，从数组的左边向右边查找比基准数大的元素：
从左至右查找
while(i<j){
//从右向左去找比基准数小的
while(i<j&&arr[j]>=temp){
j--;
}
//填坑
if(i<j){
arr[i]=arr[j];
i++;
}
//从左向右去找比基准数大的
while(i<j&&arr[i]<temp){
i++;
}
//填坑
if(i<j){
arr[j]=arr[i];
j--;
}
}
换好位置之后，现在又重新开始从数组右边向左边开始查找，比基准数小的元素：
从右至左查找
不断重复此类操作，直到分成左右两个分区，再把基准数填入坑中，这样第一趟排序完成。如下：
重复操作
//把基准数放到i=j的位置
arr[i]=temp;
2.3，第三步，对两个区间重复进行分区操作
这里，我们对分好的两个区间重复进行上述分区操作，直到每个区间只有一个元素为止。
对分区进行重复操作
重复进行以上操作，直到左右两边分区都是有序排列，整个排序过程也就完成了：
//对左半边部分进行快排
QuickSort(arr,start,i-1);
//对右半边部分进行快排
QuickSort(arr,i+1,end);
3，完整代码
import java.util.Arrays;
public class Quick_Sort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr=new int[]{4,2,8,0,5,7,1,3,9};
System.out.println(Arrays.toString(QuickSort(arr,0,arr.length-1)));
}
public static int[] QuickSort(int[] arr,int start,int end){
//起始
int i=start;
int j=end;
//获取基准数
int temp=arr[start];
//i<j为循环条件
if(i<j){
while(i<j){
//从右向左去找比基准数小的
while(i<j&&arr[j]>=temp){
j--;
}
//判断，填坑
if(i<j){
arr[i]=arr[j];
i++;
}
//从左向右去找比基准数大的
while(i<j&&arr[i]<temp){
i++;
}
//判断，填坑
if(i<j){
arr[j]=arr[i];
j--;
}
}
//把基准数放到i=j的位置
arr[i]=temp;
//对左半边部分进行快排
QuickSort(arr,start,i-1);
//对右半边部分进行快排
QuickSort(arr,i+1,end);
}
return arr;
}
}
4，算法分析
4.1，时间复杂度
快速排序最坏时间复杂度是O(n^2)，最好的时间复杂度为O(nlogn)，从而平均时间复杂度最后算出来也是O(nlogn)。
4.2，空间复杂度
空间复杂度是O(1)，因为没有用到额外开辟的集合空间。
4.3，算法稳定性
快速排序是不稳定的排序算法。因为我们无法保证相等的数据按顺序被扫描到和按顺序存放。