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快排，面试题中出现概率最高的一道，甚至没有之一。python实现，直接上代码
1.python代码 def getMiddle(list,low,high): tmp = list[low] while(low < high): while(low < high and list[high] > tmp): high -= 1 list[low] = list[high] while(low < high and list[low] < tmp): low += 1 list[high] = list[low] list[low] = tmp return lowdef quickSort1(list,low,high): if low < high: middle = getMiddle(list, low, high) quickSort1(list, low, middle-1) quickSort1(list, middle+1, high)if __name__ == '__main__': list = [7,4,3,1,9,8,6,5] getMiddle(list, 0, len(list)-1) print list quickSort1(list, 0, len(list)-1) print list 2.快排的相关优化思路如下： 1. 合理选择pivot你就直接选择分区的第一个或最后一个元素做pivot肯定是不合适的。对于已经排好序，或者接近排好序的情况，会进入最差情况，时间复杂度衰退到O(N^{2} )。
pivot选取的理想情况是：让分区中比pivot小的元素数量和比pivot大的元素数量差不多。较常用的做法是三数取中（midian of three），即从第一项、最后一项、中间一项中取中位数作为pivot。当然这并不能完全避免最差情况的发生。所以很多时候会采取更小心、更严谨的pivot选择方案（对于大数组特别重要）。比如先把大数组平均切分成左中右三个部分，每个部分用三数取中得到一个中位数，再从得到的三个中位数中找出中位数。
我在javascript v8引擎中看到了另外一种选择pivot的方式：认为超过1000项的数组是大数组，每隔200左右（不固定）选出一个元素，从这些元素中找出中位数，再加入首尾两个元素，从这个三个元素中找出中位数作为pivot。
By the way，现实环境中，你要对一个预先有一定顺序的数组做排序的需求太太太普遍了，这个优化必须要有。
假如一个数组里的元素全部一样大（或者存在大量相同元素），会怎么样？这是一个边界case，但是会令快速排序进入最差情况，因为不管怎么选pivot，都会使分区结果一边很大一边很小。那怎么解决这个问题呢？还是修改分区过程，思路跟上面说的双向分区类似，但是会更复杂，我们需要小于pivot、等于pivot、大于pivot三个分区。既然说了不贴代码，那就点到为止吧，有兴趣可以自己找别人实现看看。
3.优化小数组效率这一点很多人都提到了。为什么要优化小数组？因为对于规模很小的情况，快速排序的优势并不明显（可能没有优势），而递归型的算法还会带来额外的开销。于是对于这类情况可以选择非递归型的算法来替代。好，那就有两个问题：多小的数组算小数组？替换的算法是什么？
通常这个阈值设定为16（v8中设定的是10），替换的算法一般是选择排序。据说阈值的设定是要考虑更好地利用cpu缓存，这个问题我就不是很清楚了，不深入。同样，对于分区得到的小数组是要立刻进行选择排序，还是等分区全部结束了之后，再统一进行选择排序，这个问题也会存在一定的缓存命中的区别，我也不懂，不深入。
非递归实现快排本质就是用栈实现递归的操作。具体步骤如下：
申请一个栈，存放排序数组的起始位置和终点位置。2.将整个数组的起始位置start和终点位置end进栈
3.出栈数据，对出栈的数据进行排序，查找基准数据所在最终的位置 pivot。
4.判断起始位置start是否小于基准位置pivot-1，如果小于则将起始位置和pivot-1为终点位置进栈
5.判断基准位置pivot+1 是否小于终点位置end,如果小于则将 pivot+1作为起始位置，end作为终点位置进栈
6.判断栈是否为空，如果不为空则重复第三步，否则退出操作。
按惯例，talk is cheap，show me the code
package leilei.bit.edu.stacktest;import java.util.Stack;public class Quick {public static int partition(int[] a, int start, int end) {int pivot = a[start];while (start < end) {while (start < end && a[end] >= pivot) {end--;}a[start] = a[end];while (start < end && a[start] <= pivot) {start++;}a[end] = a[start];}a[start] = pivot;return start; }public static void recursiveQucikSort(int[] a, int start, int end) {if (start < end) {int position = partition(a, start, end);recursiveQucikSort(a, start, position-1);recursiveQucikSort(a, position+1, end);}}public static void nonRecursiveQuickSort(int[] a) {//存放开始与结束索引Stack<Integer> s = new Stack<Integer>();//压栈s.push(0);s.push(a.length - 1);//利用循环里实现while(!s.empty()) {int right = s.pop();int left = s.pop();if(right < left) {continue;}int i = partition(a,left,right);if(left < i-1) {s.push(left);s.push(i-1);}if(i+1 < right) {s.push(i+1);s.push(right);}}}public static void printArray(int[] a) {for(int i=0; i<a.length; i++) {System.out.print(a[i] + " ");}System.out.println();}public static void main(String[] args) {int[] a = {1,3,5,7,9,2,4,6,8};nonRecursiveQuickSort(a);printArray(a);}}代码运行结果
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