本文实例讲述了java数据结构与算法之快速排序。分享给大家供大家参考，具体如下：
交换类排序的另一个方法，即快速排序。
快速排序：改变了冒泡排序中一次交换仅能消除一个逆序的局限性，是冒泡排序的一种改进；实现了一次交换可消除多个逆序。通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
步骤:
1、从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot）；
2、重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
3、递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
算法实现代码如下：
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package exp_sort;
public class QuickSort {
public static void Qsort(int array[], int left, int right) {
int pos;
if (left < right) {
pos = quickSort(array, left, right);
//递归排序
Qsort(array, left, pos - 1);
Qsort(array, pos + 1, right);
}
}
/**
* 一趟快速排序
*
* @param array
* @param left
* @param right
* @return
*/
public static int quickSort(int array[], int left, int right) {
int low, high;
int temp = array[left]; // 选择基准记录（枢纽元）
low = left;
high = right;
while (low < high) {
// high从右到左找小于temp的记录
while (low < high && array[high] >= temp) {
high--;
}
// 找到小于temp的记录则交换
if (low < high) {
array[low] = array[high];
low++;
}
// low从左到右找到大于temp的记录
while (low < high && array[low] < temp) {
low++;
}
// 找到大于temp的记录，则交换
if (low < high) {
array[high] = array[low];
high--;
}
}
//将游标放在当前位置，此时low=high
array[low] = temp;
return low;
}
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
int array[] = { 38, 62, 35, 77, 55, 14, 35, 98 };
Qsort(array, 0, 7);
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
System.out.print(array[i] + " ");
}
System.out.println("\n");
}
}
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枢纽元的选取：
1、基本的快速排序：选取地一个元素作为枢纽元。实际中应尽量避免将第一个元素作为枢纽元（极端情况是：初始状态是已排好序或者反序的）。
2、随机化快排序 : 随机的选取枢纽元。
3、平衡快排 : 三数中值分割法：枢纽元的最好选择是数组中的中值，该中值，即左端、右端和中心位置上的三个元素的中值（推荐）。
算法分析：该算法是在实践中最快的一种排序算法，它的平均运行时间是O(N log N)，该算法之所以快，主要是由于非常精炼和高度优化的内部循环。它的最坏情况的性能是O(N^2)，但是这种情况可以改变。快速排序是一种分治的递归算法。该算法比归并排序算法排序快。
1、最坏情况的分析
当枢纽元是最小元素时，此时就相当于是对整个数组进行递归排序，时间复杂度为：O(N^2)
2、最好情况的分析
枢纽元正好位于中间，此时是对两个子数组进行递归排序，时间复杂度是：O(N log N)，这和归并排序的分析完全相同。
3、平均情况的分析
时间复杂度是：O( N log N)
希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。