1、快速排序穩定性
快速排序是不穩定的算法，它不滿足穩定算法的定義。
算法穩定性 -- 假設在數列中存在a[i]=a[j]，若在排序之前，a[i]在a[j]前面；並且排序之后，a[i]仍然在a[j]前面。則這個排序算法是穩定的！
2、快速排序時間復雜度
快速排序的時間復雜度在
最壞情況下是O(N²)，
平均的時間復雜度是O(N*lgN)。
這句話很好理解：假設被排序的數列中有N個數。遍歷一次的時間復雜度是O(N)，需要遍歷多少次呢？
至少lg(N+1)次，最多N次。
(01) 為什么最少是lg(N+1)次？快速排序是采用的分治法進行遍歷的，我們將它看作一棵二叉樹，它需要遍歷的次數就是二叉樹的深度，而根據完全二叉樹的定義，它的深度至少是lg(N+1)。因此，快速排序的遍歷次數最少是lg(N+1)次。
(02) 為什么最多是N次？這個應該非常簡單，還是將快速排序看作一棵二叉樹，它的深度最大是N。因此，快讀排序的遍歷次數最多是N次。
3、示例
// golang
func quickSort(arr []int, start, end int) {
if start < end {
i, j := start, end
key := arr[(start+end)/2]
for i <= j {
for arr[i] < key {
i++
}
for arr[j] > key {
j--
}
if i <= j {
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
i++
j--
}
}
if start < j {
quickSort(arr, start, j)
}
if end > i {
quickSort(arr, i, end)
}
}
}
4、算法流程分析
快速排序(Quick Sort)使用分治法策略。
它的基本思想是：
選擇一個基准數，通過一趟排序將要排序的數據
分割成獨立的兩部分；其中
一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小。然后，再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列。
快速排序流程：
- 從數列中挑出一個基准值。
- 將所有比基准值小的擺放在基准前面，所有比基准值大的擺在基准的后面(相同的數可以到任一邊)；在這個分區退出之后，該基准就處於數列的中間位置。
- 遞歸地把"基准值前面的子數列"和"基准值后面的子數列"進行排序。
下面以數列a={30,40,60,10,20,50}為例，演示它的快速排序過程(如下圖)。
上圖只是給出了第1趟快速排序的流程。在第1趟中，設置x=a[i]，即x=30。
(01) 從"右 --> 左"查找小於x的數：找到滿足條件的數a[j]=20，此時j=4；然后將a[j]賦值a[i]，此時i=0；接着從左往右遍歷。
(02) 從"左 --> 右"查找大於x的數：找到滿足條件的數a[i]=40，此時i=1；然后將a[i]賦值a[j]，此時j=4；接着從右往左遍歷。
(03) 從"右 --> 左"查找小於x的數：找到滿足條件的數a[j]=10，此時j=3；然后將a[j]賦值a[i]，此時i=1；接着從左往右遍歷。
(04) 從"左 --> 右"查找大於x的數：找到滿足條件的數a[i]=60，此時i=2；然后將a[i]賦值a[j]，此時j=3；接着從右往左遍歷。
(05) 從"右 --> 左"查找小於x的數：沒有找到滿足條件的數。當i>=j時，停止查找；然后將x賦值給a[i]。此趟遍歷結束！
按照同樣的方法，對子數列進行遞歸遍歷。最后得到有序數組！