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，分治法是建基於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，直到最後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並。（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後面，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：
選基准：在數據結構中選擇一個元素作為基准(pivot)
劃分區：參照基准元素值的大小，劃分無序區，所有小於基准元素的數據放入一個區間，所有大於基准元素的數據放入另一區間，分區操作結束後，基准元素所處的位置就是最終排序後它應該所處的位置
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准，奇數與偶數取值不同，但不印象，當然，你可以選取第一個，或者最後一個數為基准，這裡不作過多描述
var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2);
var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0];
//左右區間，用於存放排序後的數
var left = [];
var right = [];
console.log('基准為：' + pivot + ' 時');
for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
console.log('分區操作的第 ' + (i + 1) + ' 次循環：');
//小於基准，放於左區間，大於基准，放於右區間
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]))
}
}
//這裡使用concat操作符，將左區間，基准，右區間拼接為一個新數組
//然後遞歸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));
/*
* 基准為7時，第一次分區得到左右兩個子集[ 3, 2,] 7 [14, 15, 76, 11];
* 以基准為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
* 以基准為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]以基准為15再進行劃分區排序， [14, 11] 15
* 此時對上面的[14, 11]以基准為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，跟歸並排序一樣不好。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
有關於原地算法可參考維基百科，被牆的同學，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，一部分小於pivot，另一部分大於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交換到後面去
* 這裡直接定義最右邊的元素為基准
*/
var pivot = arr[right];
/**
* 存放小於pivot的元素時，是緊挨著上一元素的，否則空隙裡存放的可能是大於pivot的元素，
* 故聲明一個storeIndex變量，並初始化為left來依次緊挨著存放小於pivot的元素。
*/
var storeIndex = left;
for (var i = left; i < right; i++) {
if (arr[i] < pivot) {
/**
* 遍歷數組，找到小於的pivot的元素，（大於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，
* 並對storeIndex遞增1，表示下一個可能要交換的位置
*/
swap(arr, storeIndex, i);
storeIndex++;
}
}
// 最後： 將pivot交換到storeIndex處，基准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
這裡細心的同學可能會提出，選取不同的基准時，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.
https://github.com/LYZ0106/
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網站的支持！