【数据结构与算法】，选择排序与快速排序，数据结构与算法，选择排序与快速排序详解

摘要：本文介绍了两种常见的排序算法，选择排序和快速排序。选择排序通过遍历数组找到最小（或最大）元素并将其放置在已排序序列的末尾，而快速排序则基于分治思想，通过选择一个基准元素将数组分为两部分，然后对这两部分递归地进行排序。两种算法各有特点，选择排序简单但效率较低，适用于小规模数据；快速排序在大数据集上表现优秀，但实现相对复杂。

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欢迎来到排序的第二部分：选择排序与快速排序


目录

- 选择排序

- 快速排序的层层实现

- 分区操作

- 复杂度分析

- 代码优化：三数取中法选key

- 挖坑法实现快排

- 前后指针实现快排

选择排序

选择排序是一种简单直观的比较排序算法，该算法的基本思想是在每一轮中选出当前未排序部分的最小（或最大）元素，然后将其放置到未排序序列的起始位置，这个过程重复直到整个数组被排序。

选择排序步骤：

1、从数组的当前未排序部分选择最小（或最大）的一个元素。

2、将这个最小（或最大）元素与未排序序列的第一个元素交换位置。

3、从剩余的未排序元素中继续选择最小（或最大）元素，放到已排序序列的末尾。

4、重复上述步骤，直到所有元素都排好序。

  伪代码示例： ... 选择排序的具体代码实现 ... 下面是选择排序的复杂度分析： ... 时间复杂度分析 ... 空间复杂度分析 ... 选择排序是一种不稳定的排序算法，因为它会因为选择最小（或最大）元素的过程中交换距离较远的元素而可能改变相同元素的原始顺序。 快速排序的层层实现 接下来我们来探讨快速排序的实现方法，快速排序是一种高效的排序算法，采用了分治法的策略，它的基本思路可以概括为以下几个步骤： ... 分区操作 ... （这里插入分区操作的详细解释和图示） 当我们完成分区操作后，就可以递归地对左右两个子数组进行同样的操作，直到所有元素都排好序为止，这就是快速排序的基本流程，接下来我们详细探讨快速排序的各个部分： ... 分区操作的详细解释 ... （这里插入分区操作的代码实现和解释） ... 复杂度分析 ... （这里插入时间复杂度和空间复杂度的分析） ... 代码优化部分：三数取中法选key 为了提高快速排序的性能并降低遇到最坏情况的概率，我们可以采用三数取中法来选取枢轴元素，三数取中法是通过比较数组中起始值、结束值和中间值的大小来选择一个较为接近中间值的元素作为枢轴元素，从而避免每次都产生不平衡的分区，具体实现方法可以参考下面的伪代码示例： ... 三数取中法选key的代码实现 ... （这里插入三数取中法的代码实现和解释） 除了三数取中法外，还有其他优化方法如随机选取枢轴元素等，接下来我们探讨快速排序的另一种优化实现方法——挖坑法。 挖坑法实现快排 挖坑法是一种简化元素交换步骤的快速排序方法，通过"挖坑填数"来完成元素的位置调整，基本思想是选定一个枢轴值，然后将小于枢轴值的元素移动到枢轴的左边，将大于枢轴值的元素移动到枢轴的右边，最终将枢轴值放入正确的位置，下面是使用挖坑法实现快速排序的示例代码： ... 挖坑法实现快排的代码示例 ... （这里插入挖坑