快速排序，又稱劃分交換排序。以分治法為策略實現的快速排序算法。
本文主要要談的是利用javascript實現in-place思想的快速排序
分治法：
在計算機科學中，分治法是建基于多項分支遞歸的一種很重要的算法范式。字面上的解釋是“分而治之”，就是把一個復雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題，直到最后子問題可以簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合并。（摘自維基百科）
快速排序的思想
數組中指定一個元素作為標尺，比它大的放到該元素后面，比它小的放到該元素前面，如此重復直至全部正序排列。
快速排序分三步：
選基準：在數據結構中選擇一個元素作為基準(pivot)
劃分區：參照基準元素值的大小，劃分無序區，所有小于基準元素的數據放入一個區間，所有大于基準元素的數據放入另一區間，分區操作結束后，基準元素所處的位置就是最終排序后它應該所處的位置
遞歸：對初次劃分出來的兩個無序區間，遞歸調用第 1步和第 2步的算法，直到所有無序區間都只剩下一個元素為止。
現在先說說普遍的實現方法（沒有用到原地算法）
function quickSort(arr) {if (arr.length <= 1) return ;//取數組最接近中間的數位基準，奇數與偶數取值不同，但不印象，當然，你可以選取第一個，或者最后一個數為基準，這里不作過多描述var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2);var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0];//左右區間，用于存放排序后的數var left = [];var right = [];console.log('基準為：' + pivot + ' 時');for (var i = 0; i < arr.length; i++) {console.log('分區操作的第 ' + (i + 1) + ' 次循環：');//小于基準，放于左區間，大于基準，放于右區間if (arr[i] < pivot) {left.push(arr[i]);console.log('左邊：' + (arr[i]))} else {right.push(arr[i]);console.log('右邊：' + (arr[i]))}}//這里使用concat操作符，將左區間，基準，右區間拼接為一個新數組//然后遞歸1，2步驟，直至所有無序區間都 只剩下一個元素 ，遞歸結束return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right));}var arr = [14, 3, 15, 7, 2, 76, 11];console.log(quickSort(arr));/** 基準為7時，第一次分區得到左右兩個子集[ 3, 2,] 7 [14, 15, 76, 11];* 以基準為2，對左邊的子集[3,2]進行劃分區排序,得到[2] 3。左子集排序全部結束* 以基準為76，對右邊的子集進行劃分區排序,得到[14, 15, 11] 76* 此時對上面的[14, 15, 11]以基準為15再進行劃分區排序， [14, 11] 15* 此時對上面的[14, 11]以基準為11再進行劃分區排序， 11 [14]* 所有無序區間都只剩下一個元素，遞歸結束**/通過斷點調試，可得出結果。
弊端：
它需要Ω(n)的額外存儲空間，跟歸并排序一樣不好。在生產環境中，需要額外的內存空間，影響性能。
同時，很多人認為上邊的就是真正的快速排序了。 所以，在下面，很有必要的推薦in-place算法的快速排序
有關于原地算法可參考維基百科，被墻的同學，百度也差不多。
in-place
快速排序一般是用遞歸實現，最關鍵是partition分割函數，它將數組劃分為兩部分，一部分小于pivot，另一部分大于pivot。具體原理上邊提過
function quickSort(arr) {// 交換function swap(arr, a, b) {var temp = arr[a];arr[a] = arr[b];arr[b] = temp;}// 分區function partition(arr, left, right) {/*** 開始時不知最終pivot的存放位置，可以先將pivot交換到后面去* 這里直接定義最右邊的元素為基準*/var pivot = arr[right];/*** 存放小于pivot的元素時，是緊挨著上一元素的，否則空隙里存放的可能是大于pivot的元素，* 故聲明一個storeIndex變量，并初始化為left來依次緊挨著存放小于pivot的元素。*/var storeIndex = left;for (var i = left; i < right; i++) {if (arr[i] < pivot) {/*** 遍歷數組，找到小于的pivot的元素，（大于pivot的元素會跳過）* 將循環i次時得到的元素，通過swap交換放到storeIndex處，* 并對storeIndex遞增1，表示下一個可能要交換的位置*/swap(arr, storeIndex, i);storeIndex++;}}// 最后： 將pivot交換到storeIndex處，基準元素放置到最終正確位置上swap(arr, right, storeIndex);return storeIndex;}function sort(arr, left, right) {if (left > right) return;var storeIndex = partition(arr, left, right);sort(arr, left, storeIndex - 1);sort(arr, storeIndex + 1, right);}sort(arr, 0, arr.length - 1);return arr;}console.log(quickSort([8, 4, 90, 8, 34, 67, 1, 26, 17]));分區的優化
這里細心的同學可能會提出，選取不同的基準時，是否會有不同性能表現，答案是肯定的，但，因為，我是搞前端的，對算法不是很了解，所以，這個坑留給厲害的人來填補。
復雜度
快速排序是排序速度最快的算法，它的時間復雜度是O(log n)
在平均狀況下，排序n個項目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較.
以上所述是小編給大家介紹的JavaScript實現in-place思想的快速排序方法，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問歡迎給我留言，小編會及時回復大家的，在此也非常感謝大家對武林網網站的支持！
新聞熱點
疑難解答
