前言排序算法非常多，大多数人最先学习的排序算法是泡沫算法，但泡沫算法的时间复杂度非常高，是效率低下的算法。 目前快速排序是一种比较好的算法。 实施难度低，时间复杂度低。 但是，在某些情况下，快速排序可能会退化到与冒泡算法相同的时间复杂性，需要读者注意。 以下进行说明。 现在让我们来看看这个算法。
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算法的想法递归算法的想法其实很简单：
从数据中取出一个数。 也就是说，将mid小于mid的数放在左边，将大于mid的数放在右边，最后将mid放在中间，对左右两侧的子数组进行递归排序。 如果只剩下一个要素，则全部排序完成。 举一个具体的实现构想：
有数组：
这里细心的读者会注意到，呃，第三个数为什么后面有一点，这不是手滑打的。 为了证明在排序过程中，两个3的顺序是否会逆转，要得到这是否是稳定的排序。
首先，作为哨兵提取数量。 这里以最初的数5为哨兵。 然后和这个数交换最后的数。 为什么需要更换呢？ 这样，就不需要添加存储哨兵的变量。 图：
然后，min和max们分别设置两个变量：表示小于mid的数量的最大下标和大于mid的数量最小的坐标。
举个例子如下图所示。
接下来从左边开始吧。 如果min指向的数量小于哨兵，则min=min 1，否则停止。 运行后如下图所示。
然后从右边开始，如果max指向哨兵以上，则max=max-1，否则停止，执行完成后如下图所示。
然后，交换min和max指向的数字。 ()这里可以看到两个3的顺序颠倒了，所以这是不稳定的排序。)
重复3、4、5个步骤直到min==max
下标为min的数字和哨兵交换，至此的回合排序完成：
递归排序前后子数组。 完成排序。
快速排序的核心是利用递归分割统治的思路降低时间的复杂性。 每次选择中值时，递归树的高度为logn (其中n表示元素的个数。 如果需要遍历递归的每一层数组，则时间复杂度最高的情况如下：
o(logn ) )。
但是，如果每次取最小或最大的数，则快速序列递归树的高度为n，其他时间复杂度退化如下。
o (n (2) ) ) )。
因为只需要常数空间，所以空间的复杂性如下。
o(1) )。
代码演示使用java语言创建规范。 接口参数是整数数组、数组的开始下标和数组的结束下标。 因为有可能是子数组，所以需要下标参数)
privatevoidfastsort(int[]nums，int start，int end )//退出条件： start=endif(start=end ) return； //记录原下标int startRow=start的int endRow=end； //通过随机数获取下标，可以降低退化到n^2的概率int random=new Random ().nextint(end-start ) start；//交换两个swap (编号、随机、结束)； //上述3，4，5步while({ startend ) ) /这里的每一步start end while nums [ start ] nums [ endrow ] startend ) ) start； } while (nums [ end ]=nums [ endrow ] startend ) end----； (//如果相同，将哨兵放在中间，排序结束)//否则start和end调换位置，继续循环if ) start==end ) swap(nums，start，endRow ) else{swap(nums，start，end )； }//最后递归排序子数组的paixu(NUMS，startRow，start-1 )； Paixu(NUMS，start 1，endRow )； //数组中的两个专用vatevoidswap (int [ ] nums，int one，int two ) { int temp=nums[one]； nums[one]=nums[two]； nums[two]=temp； }