1、快速排序的基本思想：

快速排序排序使用分治的思想，通过一趟排序将待排序列分割成两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小。之后分别对这两部分记录继续进行排序，递归地以达到整个序列有序的目

2、快速排序的三个步骤：

(1)选择基准：

在待排序列中，按照某种方式挑出一个元素，作为 “基准”

(2)分割操作：

以该基准在序列中的实际位置，把序列分成两个子序列。此时，在基准左边的元素都比该基准小，在基准右边的元素都比基准大

(3)递归地对两个序列进行快速排序，直到序列为空或者只有一个元素。

3、选择基准的方式

一般取序列的第一个或最后一个元素作为基准基本的快速排序

快排的代码实现：

//划分区间排序
template<typename T>
int partition(T arr[], int startindex, int endindex)
{
	T key = arr[startindex];
	while (startindex < endindex)
	{
		while (startindex < endindex && arr[endindex] >= key)endindex--;
		arr[startindex] = arr[endindex];
		while (startindex < endindex && arr[startindex] <= key) startindex++;
		arr[endindex] = arr[startindex];
	}
	arr[startindex] = key;
	return startindex;
}
template<typename T>
void Quick(T arr[], int s, int e)
{
	//递归算法
	if (s < e)
	{
		int boundindex = partition(arr, s, e);
		Quick(arr, s, boundindex - 1);
		Quick(arr, boundindex + 1, e);
	}
}

template<typename T>
void QuickSort(T arr[], int len)
{
	Quick(arr, 0, len - 1);
}

template<typename T>
void Show(T arr[], int len)
{
	for (int i = 0; i < len; i++)
	{
		std::cout << arr[i] << " ";
	}
	std::cout << std::endl;
}
int main()
{
	int arr[30];
	for (int i = 0; i < 30; i++)
	{
		arr[i] = rand() % 1000;
	}
	int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
	Show(arr, len);
	std::cout << "---------------------" << std::endl;
	QuickSort(arr, len);
	Show(arr, len);
	return 0;
}

4、快速排序的五种优化

（1）随机取基准点 ：

若待排序列是部分有序时，固定选取基准使快排效率底下，取待排序列中任意一个元素作为基准

代码实现：

    int arr[30];
    for (int i = 0; i < 30; i++)
    {
    	arr[i] = rand() % 1000;  //随机取基准值
     }
    int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);

（2）三数取中(优化有序的数据)：

对待排序序列中low、mid、high三个位置上数据进行排序，取中间的那个数据作为基准，并用0下标元素存储基准。

代码实现：

template<typename T>
//三数取中
void FindMiddleNumber(T arr[], int left, int mid, int right)
{
	if (arr[mid] > arr[right])
	{
		Swap(arr, mid, right);
	}
	if (arr[left] > arr[right])
	{
		Swap(arr, left, right);
	}
	if (arr[left] < arr[mid])
	{
		Swap(arr, left, mid);
	}
}

（3）小数据的优化 用插入排序 ，最优情况o(n)

对于很小和部分有序的数组，快排不如插排好。当待排序序列的长度分割到一定大小后，继续分割的效率比插入排序要差，此时可以使用插排而不是快排

代码实现：

template<typename T>
 //插入排序
void insertSort(T arr[], int startindex, int endindex)
{
	int tmp = 0;
	int i = startindex + 1;
	int j = i - 1;
	for (i; i <= endindex; ++i)
	{
		tmp = arr[i];
		for (j = i - 1; j >= startindex && arr[j] > tmp; --j)
		{
			arr[j + 1] = arr[j];
		}
		arr[j + 1] = tmp;
	}
}

（4）聚集优化

重复数据的优化(数据量大，数值小，离散程度小）

（5）非递归优化

没有开栈，清栈，开销小

代码实现：

//非递归快排
if (s < e)
	{
		Stack<int> st;
		int left = s;
		int right = e;
		st.push(right);
		st.push(left);
		while (!st.empty())
		{
			left = st.top(); st.pop();
			right = st.top(); st.pop();
			int boundindex = partition(arr, left, right);
			//left boundindex - 1   boundindex + 1 right;
			if (left < boundindex - 1)
			{
				st.push(boundindex - 1);
				st.push(left);
			}
			if (boundindex + 1 < right)
			{
				st.push(right);
				st.push(boundindex + 1);
			}
		}
	}
}