快速排序图解过程（快排流程简述）
快排流程简述
快速排序，是一种高效的排序算法，对于大规模数据的排序非常有效。它利用了分治思想，将一个大问题划分成若干同规模的小问题，通过递归方式一次解决这些小问题。快排的核心是一个分区操作，通过设定一个 pivot，将小于 pivot 的元素放到左边，大于 pivot 的元素放到右边，然后递归地处理左右两部分，直到整个数组都有序为止。
Partition 过程
快排的核心是 partition 过程，也就是将整个数组按照 pivot 分成两部分的过程。具体实现方式有多种，下面阐述一下一般的 partition 实现思路： 1. 初始化 pivot 元素，设定左右指针 l 和 r 指向数组两端 2. 将指针 r 向左移动，直到找到一个元素小于等于 pivot，停止移动 3. 将指针 l 向右移动，直到找到一个元素大于等于 pivot，停止移动 4. 交换指针 l 和 r 所指元素 5. 重复步骤 2-4，直到 l >= r，停止迭代 6. 将 pivot 元素与指针 l 所指元素交换位置，完成分区操作
快排过程
快排过程可以分为以下两个步骤： 1. 选取 pivot 元素，进行分区操作 2. 递归地处理左右两部分 下面给出一个具体的快排过程的伪代码实现： ``` algorithm quicksort(A, low, high) is if low < high then pivot_index := partition(A, low, high) quicksort(A, low, pivot_index - 1) quicksort(A, pivot_index + 1, high) algorithm partition(A, low, high) is pivot := A[high] i := low - 1 for j := low to high - 1 do if A[j] <= pivot then i := i + 1 swap A[i] and A[j] swap A[i + 1] and A[high] return i + 1 ```
时间复杂度
快速排序的时间复杂度为 O(nlogn) 或 O(n2)，具体取决于 pivot 的选取方式。如果 pivot 取到了中位数，则每次 partition 划分成的两部分大小大致相等，这时比较次数最少，时间复杂度就是 O(nlogn)；如果 pivot 总是选到最大或最小数，则每次只能将数组划分为一个元素和其他元素，这时比较次数最多，时间复杂度就是 O(n2)。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选取合适的 pivot 策略，以尽可能减少比较次数，提高快速排序的效率。
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