java快速排序簡單代碼

.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px} 排序算法是《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分為內(nèi)部排序和外部排序，內(nèi)部排序是數(shù)據(jù)記錄在內(nèi)存中進行排序，而外部排序是因排序的數(shù)據(jù)很大，一次不能容納全部的排序記錄，在排序過程中需要訪問外存。常見的內(nèi)部排序算法有：插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數(shù)排序等。以下是快速排序算法：

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快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較，但這種狀況并不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因為它的內(nèi)部循環(huán)（inner loop）可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實現(xiàn)出來。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一個串行（list）分為兩個子串行（sub-lists）。

快速排序又是一種分而治之思想在排序算法上的典型應(yīng)用。本質(zhì)上來看，快速排序應(yīng)該算是在冒泡排序基礎(chǔ)上的遞歸分治法。

快速排序的名字起的是簡單粗暴，因為一聽到這個名字你就知道它存在的意義，就是快，而且效率高！它是處理大數(shù)據(jù)最快的排序算法之一了。雖然 Worst Case 的時間復(fù)雜度達到了 O(n?)，但是人家就是優(yōu)秀，在大多數(shù)情況下都比平均時間復(fù)雜度為 O(n logn) 的排序算法表現(xiàn)要更好，可是這是為什么呢，我也不知道。好在我的強迫癥又犯了，查了 N 多資料終于在《算法藝術(shù)與信息學(xué)競賽》上找到了滿意的答案：

快速排序的最壞運行情況是 O(n?)，比如說順序數(shù)列的快排。但它的平攤期望時間是 O(nlogn)，且 O(nlogn) 記號中隱含的常數(shù)因子很小，比復(fù)雜度穩(wěn)定等于 O(nlogn) 的歸并排序要小很多。所以，對絕大多數(shù)順序性較弱的隨機數(shù)列而言，快速排序總是優(yōu)于歸并排序。

1. 算法步驟

從數(shù)列中挑出一個元素，稱為 "基準"（pivot）;

重新排序數(shù)列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的后面（相同的數(shù)可以到任一邊）。在這個分區(qū)退出之后，該基準就處于數(shù)列的中間位置。這個稱為分區(qū)（partition）操作；

遞歸地（recursive）把小于基準值元素的子數(shù)列和大于基準值元素的子數(shù)列排序；

2. 動圖演示

代碼實現(xiàn) JavaScript 實例 function quickSort ( arr , left , right ) {

var len = arr. length ,

? ? partitionIndex ,

? ? left = typeof left != 'number' ? 0 : left ,

? ? right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right ;

if ( left

求使用java實現(xiàn)的快排算法

① 代碼：

public?class?quicksortdemo?{

private?int?array[];

private?int?length;

public?void?sort(int[]?inputArr)?{

if?(inputArr?==?null?||?inputArr.length?==?0)?{

return;

}

this.array?=?inputArr;

length?=?inputArr.length;

quickSort(0,?length?-?1);

}

private?void?quickSort(int?lowerIndex,?int?higherIndex)?{

int?i?=?lowerIndex;

int?j?=?higherIndex;

//?calculate?pivot?number

int?pivot?=?array[lowerIndex+(higherIndex-lowerIndex)/2];

//?Divide?into?two?arrays

while?(i?=?j)?{

while?(array[i]??pivot)?{

i++;

}

while?(array[j]??pivot)?{

j--;

}

if?(i?=?j)?{

swap(i,?j);????????????????

i++;

j--;

}

}

//?call?quickSort()?method?recursively

if?(lowerIndex??j)

quickSort(lowerIndex,?j);

if?(i??higherIndex)

quickSort(i,?higherIndex);

}

private?void?swap(int?i,?int?j)?{

int?temp?=?array[i];

array[i]?=?array[j];

array[j]?=?temp;

}

public?static?void?main(String?a[]){

quicksortdemo?sorter?=?new?quicksortdemo();

int[]?input?=?{24,2,45,20,56,75,2,56,99,53,12};

sorter.sort(input);

for(int?i:input){

System.out.print(i);

System.out.print("?");

}

}

}

② 運行：

c:\java?quicksortdemo

2?2?12?20?24?45?53?56?56?75?99

如何用JAVA實現(xiàn)快速排序算法？

本人特地給你編的代碼\x0d\x0a親測\x0d\x0a\x0d\x0apublicclassQuickSort{\x0d\x0a\x0d\x0apublicstaticintPartition(inta[],intp,intr){\x0d\x0aintx=a[r-1];\x0d\x0ainti=p-1;\x0d\x0ainttemp;\x0d\x0afor(intj=p;jif(a[j-1]//swap(a[j-1],a[i-1]);\x0d\x0ai++;\x0d\x0atemp=a[j-1];\x0d\x0aa[j-1]=a[i-1];\x0d\x0aa[i-1]=temp;\x0d\x0a\x0d\x0a}\x0d\x0a}\x0d\x0a//swap(a[r-1,a[i+1-1]);\x0d\x0atemp=a[r-1];\x0d\x0aa[r-1]=a[i+1-1];\x0d\x0aa[i+1-1]=temp;\x0d\x0a\x0d\x0areturni+1;\x0d\x0a\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0apublicstaticvoidQuickSort(inta[],intp,intr){\x0d\x0a\x0d\x0aif(p