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快排使用了分治策略的思想，所謂分治，顧名思義，就是分而治之，將一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題，分成兩個(gè)或多個(gè)相似的子問(wèn)題，在把子問(wèn)題分成更小的子問(wèn)題，直到更小的子問(wèn)題可以簡(jiǎn)單求解，求解子問(wèn)題，則原問(wèn)題的解則為子問(wèn)題解的合并。

快排的過(guò)程簡(jiǎn)單的說(shuō)只有三步：

• 首先從序列中選取一個(gè)數(shù)作為基準(zhǔn)數(shù)
• 將比這個(gè)數(shù)大的數(shù)全部放到它的右邊，把小于或者等于它的數(shù)全部放到它的左邊 (一次快排 partition)
• 然后分別對(duì)基準(zhǔn)的左右兩邊重復(fù)以上的操作，直到數(shù)組完全排序

具體按以下步驟實(shí)現(xiàn)：

• 1，創(chuàng)建兩個(gè)指針?lè)謩e指向數(shù)組的最左端以及最右端
• 2，在數(shù)組中任意取出一個(gè)元素作為基準(zhǔn)
• 3，左指針開(kāi)始向右移動(dòng)，遇到比基準(zhǔn)大的停止
• 4，右指針開(kāi)始向左移動(dòng)，遇到比基準(zhǔn)小的元素停止，交換左右指針?biāo)赶虻脑?/li>
• 5，重復(fù)3，4，直到左指針超過(guò)右指針，此時(shí)，比基準(zhǔn)小的值就都會(huì)放在基準(zhǔn)的左邊，比基準(zhǔn)大的值會(huì)出現(xiàn)在基準(zhǔn)的右邊
• 6，然后分別對(duì)基準(zhǔn)的左右兩邊重復(fù)以上的操作，直到數(shù)組完全排序

注意這里的基準(zhǔn)該如何選擇喃?最簡(jiǎn)單的一種做法是每次都是選擇最左邊的元素作為基準(zhǔn)：

但這對(duì)幾乎已經(jīng)有序的序列來(lái)說(shuō)，并不是最好的選擇，它將會(huì)導(dǎo)致算法的最壞表現(xiàn)。還有一種做法，就是選擇中間的數(shù)或通過(guò) Math.random() 來(lái)隨機(jī)選取一個(gè)數(shù)作為基準(zhǔn)，下面的代碼實(shí)現(xiàn)就是以隨機(jī)數(shù)作為基準(zhǔn)。

代碼實(shí)現(xiàn)

let quickSort = (arr) => { 
  quick(arr, 0 , arr.length - 1) 
} 
 
let quick = (arr, left, right) => { 
  let index 
  if(left < right) { 
    // 劃分?jǐn)?shù)組 
    index = partition(arr, left, right) 
    if(left < index - 1) { 
      quick(arr, left, index - 1) 
    } 
    if(index < right) { 
      quick(arr, index, right) 
    } 
  } 
} 
 
// 一次快排 
let partition = (arr, left, right) => { 
  // 取中間項(xiàng)為基準(zhǔn) 
  var datum = arr[Math.floor(Math.random() * (right - left + 1)) + left], 
      i = left, 
      j = right 
  // 開(kāi)始調(diào)整 
  while(i <= j) { 
     
    // 左指針右移 
    while(arr[i] < datum) { 
      i++ 
    } 
     
    // 右指針左移 
    while(arr[j] > datum) { 
      j-- 
    } 
     
    // 交換 
    if(i <= j) { 
      swap(arr, i, j) 
      i += 1 
      j -= 1 
    } 
  } 
  return i 
} 
 
// 交換 
let swap = (arr, i , j) => { 
    let temp = arr[i] 
    arr[i] = arr[j] 
    arr[j] = temp 
} 
 
// 測(cè)試 
let arr = [1, 3, 2, 5, 4] 
quickSort(arr) 
console.log(arr) // [1, 2, 3, 4, 5] 
// 第 2 個(gè)最大值 
console.log(arr[arr.length - 2])  // 4 

快排是從小到大排序，所以第 k 個(gè)最大值在 n-k 位置上

復(fù)雜度分析

• 時(shí)間復(fù)雜度：O(nlogn)
• 空間復(fù)雜度：O(nlogn)