定义
快速排序（英语：Quicksort），又称分区交换排序（英语：partition-exchange sort），简称「快排」，是一种被广泛运用的排序算法。
基本原理与实现
快速排序的工作原理是通过 分治 的方式来将一个数组排序。
快速排序分为三个过程：
- 将数列划分为两部分（要求保证相对大小关系）；
- 递归到两个子序列中分别进行快速排序；
- 不用合并，因为此时数列已经完全有序。
和归并排序不同，第一步并不是直接分成前后两个序列，而是在分的过程中要保证相对大小关系。具体来说，第一步要是要把数列分成两个部分，然后保证前一个子数列中的数都小于后一个子数列中的数。为了保证平均时间复杂度，一般是随机选择一个数 \(m\) 来当做两个子数列的分界。
之后，维护一前一后两个指针 \(p\) 和 \(q\) ，依次考虑当前的数是否放在了应该放的位置（前还是后）。如果当前的数没放对，比如说如果后面的指针 \(q\) 遇到了一个比 \(m\) 小的数，那么可以交换 \(p\) 和 \(q\) 位置上的数，再把 \(p\) 向后移一位。当前的数的位置全放对后，再移动指针继续处理，直到两个指针相遇。
其实，快速排序没有指定应如何具体实现第一步，不论是选择 \(m\) 的过程还是划分的过程，都有不止一种实现方法。
第三步中的序列已经分别有序且第一个序列中的数都小于第二个数，所以直接拼接起来就好了。
c++STL：
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a[100010];
int main() {
int n;
cin >> n;
for (int i = 1; i <= n; i++)
cin >> a[i];
sort(a + 1, a + n + 1);
for (int i = 1; i <= n; i++)
cout << a[i] << ' ';
return 0;
}
真正的实现
struct Range {
int start, end;
Range(int s = 0, int e = 0) { start = s, end = e; }
};
template <typename T>
void quick_sort(T arr[], const int len) {
if (len <= 0) return;
Range r[len];
int p = 0;
r[p++] = Range(0, len - 1);
while (p) {
Range range = r[--p];
if (range.start >= range.end) continue;
T mid = arr[range.end];
int left = range.start, right = range.end - 1;
while (left < right) {
while (arr[left] < mid && left < right) left++;
while (arr[right] >= mid && left < right) right--;
std::swap(arr[left], arr[right]);
}
if (arr[left] >= arr[range.end])
std::swap(arr[left], arr[range.end]);
else
left++;
r[p++] = Range(range.start, left - 1);
r[p++] = Range(left + 1, range.end);
}
}
快速排序的最优时间复杂度和平均时间复杂度为 \(O(n\log n)\) ，最坏时间复杂度为 \(O(n^2)\) 。
对于最优情况，每一次选择的分界值都是序列的中位数，此时算法时间复杂度满足的递推式为
\(T(n) = 2T(\dfrac{n}{2}) + \Theta(n)\) ，由主定理， \(T(n) = \Theta(n\log n)\) 。
对于最坏情况，每一次选择的分界值都是序列的最值，此时算法时间复杂度满足的递推式为 \(T(n) = T(n - 1) + \Theta(n)\) ，累加可得 \(T(n) = \Theta(n^2)\) 。
对于平均情况，每一次选择的分界值可以看作是等概率随机的。
下面我们来证明这种情况下算法的时间复杂度是 \(O(n\log n)\) 。
引理 1： 当对 \(n\) 个元素的数组进行快速排序时，假设在划分元素时总共的比较次数为 \(X\) ，则快速排序的时间复杂度是 \(O(n + X)\) 。
由于在每次划分元素的过程中，都会选择一个元素作为分界，所以划分元素的过程至多发生 \(n\) 次。又由于划分元素的过程中比较的次数和其他基础操作的次数在一个数量级，所以总时间复杂度是 \(O(n + X)\) 的。
设 \(a_i\) 为原数组中第 \(i\) 小的数，定义 \(A_{i,j}\) 为 \(\{ a_i, a_{i+1}, \dots, a_j \}\) ， \(X_{i,j}\) 是一个取值为 \(0\) 或者 \(1\) 的离散随机变量表示在排序过程中 \(a_i\) 是否和 \(a_j\) 发生比较。
显然每次选取的分界值是不同的，而元素只会和分界值比较，所以总比较次数
\[\begin{aligned} X = \sum \limits _ {i = 1} ^ {n - 1} \sum \limits _ {j = i + 1} ^ n X_{i,j} \end{aligned} \]由期望的线性性，
和比较 $$ \begin{aligned} E[X] & = E \left[ \sum \limits _ {i = 1} ^ {n - 1} \sum \limits _ {j = i + 1} ^ n X_{i,j} \right] \ & = \sum \limits _ {i = 1} ^ {n - 1} \sum \limits _ {j = i + 1} ^ n E[X_{i,j}] \ & = \sum \limits _ {i = 1} ^ {n - 1} \sum \limits _ {j = i + 1} ^ n P(a_i\ \text{和}\ a_j\ \text{比较}) \end{aligned} $$
引理 2： \(a_i\) 和 \(a_j\) 比较的充要条件是 \(a_i\) 或 \(a_j\) 是集合 \(A_{i,j}\) 中第一个被选中的分界值。
先证必要性，即若 \(a_i\) 和 \(a_j\) 都不是集合\(A_{i,j}\) 中第一个被选中的分界值，则 \(a_i\) 不和 \(a_j\) 比较。
考虑计算 和比较 \(P(a_i\ \text{和}\ a_j\ \text{比较})\) 。在 \(A_{i,j}\) 中某个元素被选为分界值之前， $A_{i,j}] 中的元素都在数组的同一子序列中。所以 \(A_{i,j}\) 中每个元素都会被等可能地第一个被选为分界值。由于 \(A_{i,j}\) 中有 \(j - i + 1\) 个元素，由引理 2，
和比较或是集合中第一个被选中的分界值
所以
和比较
由此，快速排序的期望时间复杂度为 \(O(n \log n)\) 。
标签：end,limits,text,sum,排序,快速,left From： https://www.cnblogs.com/devdede/p/17422047.html