写在前面：
你好，我是时候了。
今天给您排序算法的快速排序。
用图解说明，努力写得很彻底。 当然，开始吧！
思维导图：
1 )快速排序概念将待排序的记录分为两个单独的部分，一个记录的关键字小于另一个记录的关键字，可以继续分别对这两个记录进行排序，使整个序列排序主要采用分而治之和挖坑填补的方法，分而治之就是把大问题分解成小问题，把小问题堆积起来解决大问题。
2、算法思路我们先搞清楚这个积累的思路，先搞清楚逻辑，不着急写代码。
首先有无序的排列。 例如
int [ ] arr={ 4，2，8，0，5，7，1，3，9 }； 2.1、第一步取基准数基准数(轴心)，取数组的第一个元素。 此时，基准数： arr[0]=4
并且，定义为两个变量I和j分别指向无序排列的第一个要素start和最后的要素end。
//开始int i=start； int j=end； //取得基准数int temp=arr[start]； 2.2、第二步，分割过程的分割过程，大于基准数的数都放在其右边，小于或等于基准数的数都放在其左边。
首先，将第一个元素arr[0]=4定义为基准元素。 此时，数组的第一个位置是坑。 在中，从数组的右向左查找小于基准数的元素，并交换坑和位置。
while(ij ) (/从右向左小于基准数的while ) ijarr[j]=temp ) j----； (/)判断相等，基坑if(ij ) ) { arr[i]=arr[j]； I； }更改位置后，现在转换，从数组的左向右查找大于基准数的元素。
while(ij ) (/从右向左小于基准数的while ) ijarr[j]=temp ) j----； (/)判断相等，基坑if(ij ) ) { arr[i]=arr[j]； I； //从左到右大于基准数的while(IJarr[I]temp ) I； (/)判断相等，基坑if(ij ) ) { arr[j]=arr[i]； j----； }改变位置后，从数组的右向左，开始寻找小于基准数的元素。
将这些操作分为左右分区，重复进行直到将基准数填充到坑中，完成第一次排序。 如下所示。
//将基准数设定为i=j的位置arr[i]=temp； 2.3、步骤3、对两个区间重复分区操作，其中，对划分出的两个区间重复上述分区操作，直到各区间只有一个要素。
重复以上操作，直到左右分区排列有序，整个排序过程完成。
//左半部分快速排序快速排序(arr，start，i-1 )； //右半部分快速排序快速排序(arr，i 1，end )； 3、完整代码import java.util.Arrays； public class quick _ sort { publicstaticvoidmain (string [ ] args ) int [ ] arr=new int [ ] { 4，2，8，0，5，7，1，3 } }公共静态int [ ] quick sort (int [ ] arr，int start，int end )//开始int i=start； int j=end； //取得基准数int temp=arr[start]； //ij为循环条件if(ij ) ) while(ij ) ) /小于基准数的while ) IJARR[j]=temp ) j----； (/)判断相等，基坑if(ij ) ) { arr[i]=arr[j]； I； //从左到右大于基准数的while(IJarr[I]temp ) I； (/)判断相等，基坑if(ij ) ) { arr[j]=arr[i]； j----； //将基准数设定为i=j的位置arr[i]=temp； //左半部分快速排序快速排序(arr，start，i-1 )； //右半部分快速排序快速排序(arr，i 1，end )； }返回arr； ) 4、算法分析4.1、时间复杂度快速排序的最差时间复杂度为o(n^2)，最高时间复杂度为o ) nlogn，因此平均时间复杂度最终也计算为o ) nlogn。
4.2、空间复杂度空间复杂度为o(1)。 因为不使用额外开放的集合空间。
4.3、算法稳定性快速排序为不稳定的排序算法。 因为不能保证相同的数据会按顺序扫描并按顺序存储。
最差的时间复杂度是o(n^2)，最高的时间复杂度是o ) nlogn )，因此平均时间复杂度也最终被计算为o ) nlogn。
4.2、空间复杂度空间复杂度为o(1)。 因为不使用额外开放的集合空间。
4.3、算法稳定性快速排序为不稳定的排序算法。 因为不能保证相同的数据会按顺序扫描并按顺序存储。
5、其他排序算法的累计排序：全面图解累计排序
合并排序：全面图解合并排序
6、基本数据结构链表：
数组和链表
顺序表
单链表
堆栈：
堆栈的顺序存储、
堆栈的链式存储
二叉树：
二叉树递归扫描
二叉树的非递归遍历
混叠映射：
HashMap数据结构详细信息
Java收藏：
ArrayList详细信息