一、前言

1.1、概念

   快速排序：用数组的第一个数作为基准数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到它右边，这个过程称为一趟快速排序。值得注意的是，快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。

1.2、算法过程

1. 数组为arr，设置两个变量left、right，排序开始的时候：left=0，right=arr.length-1
2. 以第一个数组元素作为关键数据，赋值给key，即key=A[left]
3. 从right开始向前搜索，即从后向前搜索(right–)，找到第一个小于key的值 arr[right]，将 arr[right] 和 arr[left] 的值交换，如果不满足（即3中arr[right]不小于key），则right=right-1
4. 从left开始向后搜索，即从前向后搜索(left++)，找到第一个大于key的 arr[left]，将arr[left] 和 arr[right] 的值交换，如果不满足（即4中arr[left]不大于key），则left=left+1
5. 重复第3、4步，直到left==right (3,4步中，找到符合条件的值，进行交换的时候left， right指针位置不变。另外，left==right 时循环结束）

二、maven依赖

pom.xml

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        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.6.0</version>
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    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <version>1.16.14</version>
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三、流程解析

  假设我们要排序的数据是：19, 28, 8, 23, 10, 21, 9

3.1、全部数据分区

  先看看全部数据分区是怎么做的，后续递归过程和这个是一样的。

  我们找的基准值是要分区的数组的首个元素：arr[left]=arr[0]=19，你也可以选其他的位置，比如中间，或者尾部，因为我们选的是首部，那么开始遍历的位置就是从右边开始，这个很重要哦。经过我们的分区之后，19左边的元素都比19要小，19右边的数据都比19要大。

3.2、左边数据分区

  左边部分分区过程如下：

  左边分区的数据都是全部数据分区的基准值19左边的元素，不涉及到19右边的元素，找的基准值是分区的数组的首个元素：9。经过我们的分区之后，9左边的元素都比9要小，9右边的数据都比9要大。

3.3、右边数据分区

  右边部分分区过程如下：

  右边分区的数据都是全部数据分区后的基准值19右边的元素，不涉及到19左边的元素，同样找的基准值是要分区的数组的首个元素：23。经过我们的分区之后，23左边的元素都比23要小，23右边的数据都比23要大。实际以为我们目前的数据来说，数组已经是有序的了。

四、编码实现

  上面我们演示了一个基本的流程，如果数据更多，就继续按照左边和右边继续分区，实际上就是一个递归。我们看看具体的实现就懂了。

    public static void quickSort(int[] arr, int left, int right) {
        if (left < right) {
            log.info("开始排从【arr[{}]】到【arr[{}]】数据", left, right);
            int pivot = partition(arr, left, right);
            log.info("返回的基准位置是：{},分区排序后的结果：{}", pivot, arr);
            // 基准元素一定比左边的数大，所以左边分区最大值是：pivot - 1，分区范围是[left, pivot - 1]
            quickSort(arr, left, pivot - 1);
            // 基准元素一定比右边的数小，所以右边分区最小值是：pivot + 1，分区范围是[pivot + 1, right]
            quickSort(arr, pivot + 1, right);
        }
    }

    public static int partition(int[] arr, int left, int right) {
        // 定义基准元素
        int pivotValue = arr[left];
        // 遍历（条件就是分区左边索引小于右边索引）
        while (left < right) {
            // 从右边right开始遍历，找到一个数比基准数小
            while (left < right && arr[right] >= pivotValue) {
                // 未找到，继续往前找
                right--;
            }
            // 找到了，则把找到小值放到此时左边索引的位置
            // 第一次进入时,基准元素已存放到临时值pivotValue了，第一次就相当于放到基准位置了，同时，arr[right]也腾出了一个位置
            arr[left] = arr[right];
            // 从左边left开始遍历，找到一个数比基准数大
            while (left < right && arr[left] <= pivotValue) {
                // 未找到，继续往后找
                left++;
            }
            // 找到了，则把找到大值放到此时右边索引的位置（也就是腾出的位置）
            // 同时，arr[left]也腾出了一个位置
            arr[right] = arr[left];
        }
        // left等于right说明遍历结束了，把基准元素插入到腾出的位置，也就是arr[left]或者arr[right]
        arr[left] = pivotValue;
        // 返回基准元素插入的位置
        return left;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = new int[]{19, 28, 8, 23, 10, 21, 9};
        log.info("要排序的初始化数据：{}", arr);
        //从小到大排序
        quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
        log.info("最后排序后的结果：{}", arr);
    }

运行结果：

要排序的初始化数据：[19, 28, 8, 23, 10, 21, 9]
开始排从【arr[0]】到【arr[6]】数据
返回的基准位置是：3,分区排序后的结果：[9, 10, 8, 19, 23, 21, 28]
开始排从【arr[0]】到【arr[2]】数据
返回的基准位置是：1,分区排序后的结果：[8, 9, 10, 19, 23, 21, 28]
开始排从【arr[4]】到【arr[6]】数据
返回的基准位置是：5,分区排序后的结果：[8, 9, 10, 19, 21, 23, 28]
最后排序后的结果：[8, 9, 10, 19, 21, 23, 28]

结语

  只要懂了前面三个部分的分区，那么你理解这个快速排序就容易了，相信我的图已经给你很好的启示了。