快速排序

数据结构 ——— 八大排序算法的思想及其实现目录冒泡排序（默认升序）冒泡排序代码实现冒泡排序算法思想冒泡排序的逻辑与原理（结合代码）示例过程：对 parr = [5,3,1,2,4]（升序）排序

排序算法：堆排序、快速排序、归并排序性能：时间复杂度 O(nlogn)，空间复杂度 O(1)，不稳定思路：把数组看做一个完全二叉树的结构，建立大顶堆（或小顶堆），排序就是把最顶层的根节点与末尾元素交换，然后继续从最顶层的根节点开始维护堆，循环往复就变成一个有序集合了。

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Java基础——常用算法4插入排序（Insertion Sort）是一种简单、直观且高效的比较类排序算法，其思想来源于我们打扑克牌时整理手牌的方式：

快速排序（Quick Sort）详解与图解快速排序（Quick Sort）是一种**分治思想（Divide and Conquer）**的经典算法，也是面试与嵌入式开发中最常用的排序算法之一。本文通过详细代码、逐步图解和运行示例，带你从零彻底理解快速排序。

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快速排序和交换排序详解（含三路划分）前言：快速排序和交换排序都属于交换排序，底层思想是根据序列中两个记录键值的比较结果来对换这两个记录在序列中的位置，将键值较⼤的记录向序列的尾部移动，键值较⼩的记录向序列的头部移动，从而达到排序的结果

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深入解析快速排序（Quicksort）：从原理到实践快速排序（Quicksort）是由计算机科学家 C.A.R. Hoare 在 1960 年提出的一种高效的、基于比较的排序算法。在计算机科学领域，快速排序以其出色的平均性能而闻名，是算法学习和实际应用中必须掌握的核心算法之一。本文将从其基本原理出发，深入探讨其实现、性能分析、优化策略以及在现代编程语言中的实际应用。

【数据结构】快速排序与归并排序的实现快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法，其基本思想为：任取待排序元素序列中的某元素作为基准值，按照该排序码将待排序集合分割成两子序列，左子序列中所有元素均小于基准值，右子序列中所有元素均大于基准值，然后最左右子序列重复该过程，直到所有元素都排列在相应位置上为止。

Java的Arrays.sort()：排序算法与优化分析在Java中，Arrays.sort()是开发者最常用的排序方法之一。但你是否思考过它的底层实现？本文将基于OpenJDK 17源码，深入分析其使用的排序算法和优化策略，涵盖基本类型与对象数组的不同实现。

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【LeetCode Hot100 | 每日刷题】排序数组912. 排序数组 - 力扣（LeetCode）题目：给你一个整数数组 nums，请你将该数组升序排列。

排序算法-快速排序快速排序是一种高效的分治算法，其核心思想是通过一次分区（Partition）操作将序列分为两部分，其中一部分的所有元素均小于另一部分，然后递归地对子序列排序。

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【数据结构初阶第十九节】八大排序系列(下篇)—[详细动态图解+代码解析]hello，好久不见！云边有个稻草人-CSDN博客上篇内容，回顾一下吧【数据结构初阶第十八节】八大排序系列(上篇)—[详细动态图解+代码解析]-CSDN博客

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【初阶数据结构】星河中的光影 “排” 象：排序（下）接上一篇，解决掉剩余的排序方法，本篇有些许难度，建议巩固好上一篇再来进行本篇的学习传送门：【初阶数据结构】星河中的光影 “排” 象：排序（上）

C语言实现的常见排序算法冒泡排序是最简单的排序算法之一。它通过重复交换相邻的元素，将最大或最小的元素逐渐“冒泡”到序列的一端。虽然实现简单，但其时间复杂度较高，通常不适用于大规模数据的排序。

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Go语言实现十大排序算法超细节图片讲解将序列中的元素进行两两比较，将大的元素移动到序列的末尾。平均时间复杂度是O(n^2)，最坏时间复杂度是O(n^2)，最好时间复杂度是O(n)，排序结果具有稳定性，空间复杂度是O(1)。

排序算法——快速排序代码仓库： 1037827920/AlgorithmZoo平均情况： O(N logN)假设每次分区操作都能把数组划分成大约两半，这样递归的深度大概就是logN（以2为底，每次除以2，直到除到1，就是递归深度，如log8=3，如果每次对半分，8个元素递归深度为3），所以时间复杂度为O(logN)

两种交换排序算法--冒泡，快速目录1.冒泡排序原理2.快速排序原理3.冒泡代码实现4.快速排序代码实现冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法，基本思想是通过反复交换相邻的元素，直到整个序列有序。它的名字来源于较大的元素像气泡一样“浮”到序列的顶部。

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查找排序算法（系列）复习一下排序算法吧，数据结构有点难，虽然我已经看过一遍了，重温一遍还是很有收获！本文会出一系列（主讲算法排序），欢迎订阅！！！

【优选算法篇】化繁为简，见素抱朴：从乱象中重构秩序的艺术🚀 欢迎讨论：如果你有任何问题或见解，欢迎在评论区留言。👍 点赞、收藏与分享：如果觉得这篇文章对你有帮助，请点赞、收藏并分享给更多朋友。

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