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希望往后的日子，可以每天坚持一个算法，最近发现一个有意思的事情，LeetCode中等难度的题，也不简单，暴力算法固然能解决问题，但是从时间复杂度和空间复杂度上肯定达不到要求。

今天发现一个不是LeetCode上的题目在CodeTop的小程序上涨的很快，仔细一看居然是快排，难道现在对于排序都这么热衷了吗？

快速排序

题目

使用快速排序对数组排序

分析

取任意值(通常是数组第一位)作为关键数据，讲数组中比它小的值放在左边，比它大的值放在右面
第一轮直接就分成了两个部分，关键数据左边和右边
然后依照葫芦画瓢，把左右两边看做两个数组，进行循环迭代
直到左右两边数组没有值了。
整体思路这样。其实就是一个递归的方式，进行二分排序。

伪代码解析

设置关键数据key = A[0],设置两个变量i、j，排序开始的时候：i=1，j=list.count-1
从j开始向前搜索，即由后开始向前搜索(j--)，找到第一个小于key的值A[j]，将A[j]和A[i]的值交换
从i开始向后搜索，即由前开始向后搜索(i++)，找到第一个大于key的A[i]，将A[i]和A[j]的值交换
重复第2、3步，直到i==j；

图解

假设一开始序列[8,2,7,9,10,15,9,17],设定key=8,i=0,j=list.count - 1
此时，记录key=8，此时的i=8，j=17，从后往前找，j第一个17>8，因此j--继续比较，直到j=7,然后把j的值赋值给i的位置，然后轮到i和key进行比较，此时2<8因此不变，此时j--,不满足i < j的条件当前循环停止，把key保存的值赋值给i.....实际上就是完成三个数据的交换。快速排序.drawio (3).png
此时，把整个数组按照i的位置分割成了两个数组，一部分是[0...i-1]另一部分是[i+1...count-1]
左边部分按照2的思路很快就可以得出结果，右边部分因为9已经最小值，j--到最后也不能完成交换
下面几乎都是右半部分的排序了，因为9最小，所以还是只有右半部分的数组
还是步骤2的方式，j--到9的位置，比key=10小，于是a[i] = a[j]
之后i++,此时15 > 10,于是a[j] = a[i],此时j--不满足i < j的条件，停止循环
最后把key的值a[i] = key

快速排序.drawio (5).png

代码

func quickSort(a: inout [Int], low: Int, high: Int) {
    if low >= high { // 递归结束条件
        return
    }
    var i = low
    var j = high
    let key = a[i]
    while i < j {
        // 从右边开始比较，比key大的数位置不变
        while i < j && a[j] >= key {
            j -= 1
        }
        // 只要出现一个比key小的数，将这个数放入左边i的位置
        a[i] = a[j]
        // 从左边开始比较，比key小的数位置不变
        while i < j && a[i] <= key {
            i += 1
        }
        // 只要出现一个比key大的数，将这个数放入右边j的位置
        a[j] = a[i]
    }
    a[i] = key // 将key放入i的位置，则左侧数都比key小，右侧数都比key大
    quickSort(a: &a, low: low, high: i - 1) // 左递归
    quickSort(a: &a, low: i + 1, high: high) // 右递归
}
 
// 示例
var m = [2,7,9,10,15,9,17]
quickSort(a: &m, low: 0, high: m.count - 1)
print(m)

LeetCode.快速排序_图解（Swift）

快速排序

题目

分析

伪代码解析

图解

代码