快速排序（Quicksort）是一种分治策略的、递归式的、原地交换型比较排序算法。排序过程中可能会改变相同元素之间的顺序，应用场景快速排序广泛应用于各类编程语言和工具库中。
- 本文目录导读：
- 1、什么是快速排序？
- 2、优点和缺点
- 3、应用场景
在计算机科学中，排序是最基本的问题之一。为了解决这个问题，人们发明了许多不同的排序算法。其中，快速排序被认为是最常用、最高效的一种。
什么是快速排序？
快速排序（Quicksort）是一种分治策略的、递归式的、原地交换型比较排序算法。它通过将一个序列分成两个子序列来进行操作，并且每次都选取一个基准元素，在每次划分时将所有小于基准元素放到左侧，大于等于基准元素放到右侧。
因此，可以看出快排有三个核心步骤：
1. 选择一个“pivot”作为枢轴。
2. 将数组划分成两部分——小于等于 pivot 和大于 pivot 的。
3. 对两部分再做递归调用。
优点和缺点
相对其他经典算法而言，如堆排和归并排，在实际应用中，快速排具有以下优势：
1. 原址性：只需要很少量额外内存空间就能完成整个过程。
2. 高效性：平均情况下时间复杂度 O(nlogn)，最坏情况下时间复杂度 O(n²)。
3. 简单性：易于实现。
当然，快排也有一些缺点：
1. 不稳定性：排序过程中可能会改变相同元素之间的顺序，因此在某些场景下无法使用。
2. 最差情况下效率较低：如果选择的 pivot 恰好是数组中最大或者最小值，则划分出来的两个子序列一个为空，另一个包含 n-1 个元素，这样就需要递归调用 n-1 层才能完成排序。为了避免这种情况发生，在选取 pivot 时可以采用随机化策略。
应用场景
快速排序广泛应用于各类编程语言和工具库中。例如 C++ 中的 std::sort() 函数、Java 中 Arrays.sort() 方法等都采用了快速排序算法进行内部实现。
除此之外，在日常开发中也经常会遇到需要对数据进行排序的问题。比如对搜索引擎结果进行相关性排名、对电商网站商品按价格从高到低展示等都需要使用到排序算法。
作为计算机科学领域里面非常基础且重要的内容之一——“排序”，我们必须掌握其中每一种算法的特点、优缺点和适用场景。
快速排序作为一种高效的算法，其实现难度不大，并且在许多应用场合中都表现出色。因此，在我们日常编程开发中，需要灵活选择各类排序算法并加以运用。