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老规矩，还是先回顾下排序算法的种类
- 冒泡排序
- 选择排序
- 插入排序
- 希尔排序
- 桶排序
- 归并排序
- 快速排序
- 计数排序
本篇文章准备聊聊其中的 快速排序，废话不多说，开搞！
快速排序的简述
从这个算法的名字我们就可以知道它的特点就是 快，效率高，因此它的平均时间复杂度只有 O(nlogn)，但空间复杂度为 O(logn)，且 不是 一种稳定的算法
由于其高性能，因此实际开发中应该使用此法解决数据排序的相关问题，所以一定要掌握
算法的稳定性指的是如果在某一无序集合中a=b，且a在b前面，经过排序后，如果a依旧在b前面，那么可以认为使用的排序算法是稳定的，反之，就是不稳定的
快速排序的实现过程
快速排序是利用 分治 的思想对数据进行排序的，以升序为例，实现的关键点如下
- 首先需要确定一个 基准元素，通常可以选择 最后 一个元素、
- 以基准元素为依据，所有比它小的元素放左边，所有比它大的元素放右边
- 然后 递归地 对左右两边的数据序列重复2步骤
- 直到最后待排序的序列的元素个数为1时，证明子序列排序完毕，跳出递归
- 所有子序列排序完毕，就代表整个序列排序完毕，就此完成排序过程
下面给出代码示例
function sort(arr,left,right) {
if(right - left < 1) {
return
}
let p = left -1
let stand = arr[right]
for(let i = left;i<=right;i++) {
if(arr[i] <= stand) {
p++
if(p !== i) {
let tmp = arr[i]
arr[i] = arr[p]
arr[p] = tmp
}
}
}
sort(arr,left,p-1)
sort(arr,p+1,right)
return arr
}
上面给出的示例是 不占用 额外空间的方案，下面再给出一个 需要占用 额外空间的例子
function quickSort(arr) {
if(arr.length < 2) {
return arr
}
let index = arr.length - 1
let base = arr[index]
let left = arr.filter((item,indexInner)=>{
return item <= base && index !== indexInner
})
let right = arr.filter((item,indexInner)=>{
return item > base && index !== indexInner
})
return [...quickSort(left),base,...quickSort(right)]
}
结语
快速排序是一种高效的算法，在遇到数据排序的场景时，应该优先想到使用此法进行解决，好啦，就到这啦，over！
