--- comments: true --- # 11.4. 快速排序 「快速排序 Quick Sort」是一种基于“分治思想”的排序算法,速度很快、应用很广。 快速排序的核心操作为「哨兵划分」,其目标为:选取数组某个元素为 **基准数**,将所有小于基准数的元素移动至其左边,大于基准数的元素移动至其右边。「哨兵划分」的实现流程为: 1. 以数组最左端元素作为基准数,初始化两个指针 `i` , `j` 指向数组两端; 2. 设置一个循环,每轮中使用 `i` / `j` 分别寻找首个比基准数大 / 小的元素,并交换此两元素; 3. 不断循环步骤 `2.` ,直至 `i` , `j` 相遇时跳出,最终把基准数交换至两个子数组的分界线; 「哨兵划分」执行完毕后,原数组被划分成两个部分,即 **左子数组** 和 **右子数组**,且满足 **左子数组任意元素 < 基准数 < 右子数组任意元素**。因此,接下来我们只需要排序两个子数组即可。 === "Step 1" ![pivot_division_step1](quick_sort.assets/pivot_division_step1.png) === "Step 2" ![pivot_division_step2](quick_sort.assets/pivot_division_step2.png) === "Step 3" ![pivot_division_step3](quick_sort.assets/pivot_division_step3.png) === "Step 4" ![pivot_division_step4](quick_sort.assets/pivot_division_step4.png) === "Step 5" ![pivot_division_step5](quick_sort.assets/pivot_division_step5.png) === "Step 6" ![pivot_division_step6](quick_sort.assets/pivot_division_step6.png) === "Step 7" ![pivot_division_step7](quick_sort.assets/pivot_division_step7.png) === "Step 8" ![pivot_division_step8](quick_sort.assets/pivot_division_step8.png) === "Step 9" ![pivot_division_step9](quick_sort.assets/pivot_division_step9.png)

Fig. 哨兵划分

=== "Java" ``` java title="quick_sort.java" /* 元素交换 */ void swap(int[] nums, int i, int j) { int tmp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = tmp; } /* 哨兵划分 */ int partition(int[] nums, int left, int right) { // 以 nums[left] 作为基准数 int i = left, j = right; while (i < j) { while (i < j && nums[j] >= nums[left]) j--; // 从右向左找首个小于基准数的元素 while (i < j && nums[i] <= nums[left]) i++; // 从左向右找首个大于基准数的元素 swap(nums, i, j); // 交换这两个元素 } swap(nums, i, left); // 将基准数交换至两子数组的分界线 return i; // 返回基准数的索引 } ``` === "C++" ```cpp title="quick_sort.cpp" /* 元素交换 */ void swap(vector& nums, int i, int j) { int tmp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = tmp; } /* 哨兵划分 */ int partition(vector& nums, int left, int right) { // 以 nums[left] 作为基准数 int i = left, j = right; while (i < j) { while (i < j && nums[j] >= nums[left]) j--; // 从右向左找首个小于基准数的元素 while (i < j && nums[i] <= nums[left]) i++; // 从左向右找首个大于基准数的元素 swap(nums, i, j); // 交换这两个元素 } swap(nums, i, left); // 将基准数交换至两子数组的分界线 return i; // 返回基准数的索引 } ``` === "Python" ```python title="quick_sort.py" """ 哨兵划分 """ def partition(self, nums, left, right): # 以 nums[left] 作为基准数 i, j = left, right while i < j: while i < j and nums[j] >= nums[left]: j -= 1 # 从右向左找首个小于基准数的元素 while i < j and nums[i] <= nums[left]: i += 1 # 从左向右找首个大于基准数的元素 # 元素交换 nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i] # 将基准数交换至两子数组的分界线 nums[i], nums[left] = nums[left], nums[i] return i # 返回基准数的索引 ``` === "Go" ```go title="quick_sort.go" /* 哨兵划分 */ func partition(nums []int, left, right int) int { // 以 nums[left] 作为基准数 i, j := left, right for i < j { for i < j && nums[j] >= nums[left] { j-- // 从右向左找首个小于基准数的元素 } for i < j && nums[i] <= nums[left] { i++ // 从左向右找首个大于基准数的元素 } //元素交换 nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i] } // 将基准数交换至两子数组的分界线 nums[i], nums[left] = nums[left], nums[i] return i // 返回基准数的索引 } ``` === "JavaScript" ``` js title="quick_sort.js" /* 元素交换 */ function swap(nums, i, j) { let tmp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = tmp; } /* 哨兵划分 */ function partition(nums, left, right) { // 以 nums[left] 作为基准数 let i = left, j = right; while (i < j) { while (i < j && nums[j] >= nums[left]) { j -= 1; // 从右向左找首个小于基准数的元素 } while (i < j && nums[i] <= nums[left]) { i += 1; // 从左向右找首个大于基准数的元素 } // 元素交换 swap(nums, i, j); // 交换这两个元素 } swap(nums, i, left); // 将基准数交换至两子数组的分界线 return i; // 返回基准数的索引 } ``` === "TypeScript" ```typescript title="quick_sort.ts" /* 元素交换 */ function swap(nums: number[], i: number, j: number): void { let tmp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = tmp; } /* 哨兵划分 */ function partition(nums: number[], left: number, right: number): number { // 以 nums[left] 作为基准数 let i = left, j = right; while (i < j) { while (i < j && nums[j] >= nums[left]) { j -= 1; // 从右向左找首个小于基准数的元素 } while (i < j && nums[i] <= nums[left]) { i += 1; // 从左向右找首个大于基准数的元素 } // 元素交换 swap(nums, i, j); // 交换这两个元素 } swap(nums, i, left); // 将基准数交换至两子数组的分界线 return i; // 返回基准数的索引 } ``` === "C" ```c title="quick_sort.c" ``` === "C#" ```csharp title="quick_sort.cs" /* 元素交换 */ void swap(int[] nums, int i, int j) { int tmp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = tmp; } /* 哨兵划分 */ int partition(int[] nums, int left, int right) { // 以 nums[left] 作为基准数 int i = left, j = right; while (i < j) { while (i < j && nums[j] >= nums[left]) j--; // 从右向左找首个小于基准数的元素 while (i < j && nums[i] <= nums[left]) i++; // 从左向右找首个大于基准数的元素 swap(nums, i, j); // 交换这两个元素 } swap(nums, i, left); // 将基准数交换至两子数组的分界线 return i; // 返回基准数的索引 } ``` === "Swift" ```swift title="quick_sort.swift" /* 元素交换 */ func swap(nums: inout [Int], i: Int, j: Int) { let tmp = nums[i] nums[i] = nums[j] nums[j] = tmp } /* 哨兵划分 */ func partition(nums: inout [Int], left: Int, right: Int) -> Int { // 以 nums[left] 作为基准数 var i = left var j = right while i < j { while i < j, nums[j] >= nums[left] { j -= 1 // 从右向左找首个小于基准数的元素 } while i < j, nums[i] <= nums[left] { i += 1 // 从左向右找首个大于基准数的元素 } swap(nums: &nums, i: i, j: j) // 交换这两个元素 } swap(nums: &nums, i: i, j: left) // 将基准数交换至两子数组的分界线 return i // 返回基准数的索引 } ``` === "Zig" ```zig title="quick_sort.zig" ``` !!! note "快速排序的分治思想" 哨兵划分的实质是将 **一个长数组的排序问题** 简化为 **两个短数组的排序问题**。 ## 11.4.1. 算法流程 1. 首先,对数组执行一次「哨兵划分」,得到待排序的 **左子数组** 和 **右子数组**; 2. 接下来,对 **左子数组** 和 **右子数组** 分别 **递归执行**「哨兵划分」…… 3. 直至子数组长度为 1 时 **终止递归**,即可完成对整个数组的排序; 观察发现,快速排序和「二分查找」的原理类似,都是以对数阶的时间复杂度来缩小处理区间。 ![quick_sort](quick_sort.assets/quick_sort.png)

Fig. 快速排序流程

=== "Java" ```java title="quick_sort.java" /* 快速排序 */ void quickSort(int[] nums, int left, int right) { // 子数组长度为 1 时终止递归 if (left >= right) return; // 哨兵划分 int pivot = partition(nums, left, right); // 递归左子数组、右子数组 quickSort(nums, left, pivot - 1); quickSort(nums, pivot + 1, right); } ``` === "C++" ```cpp title="quick_sort.cpp" /* 快速排序 */ void quickSort(vector& nums, int left, int right) { // 子数组长度为 1 时终止递归 if (left >= right) return; // 哨兵划分 int pivot = partition(nums, left, right); // 递归左子数组、右子数组 quickSort(nums, left, pivot - 1); quickSort(nums, pivot + 1, right); } ``` === "Python" ```python title="quick_sort.py" """ 快速排序 """ def quick_sort(self, nums, left, right): # 子数组长度为 1 时终止递归 if left >= right: return # 哨兵划分 pivot = self.partition(nums, left, right) # 递归左子数组、右子数组 self.quick_sort(nums, left, pivot - 1) self.quick_sort(nums, pivot + 1, right) ``` === "Go" ```go title="quick_sort.go" /* 快速排序 */ func quickSort(nums []int, left, right int) { // 子数组长度为 1 时终止递归 if left >= right { return } // 哨兵划分 pivot := partition(nums, left, right) // 递归左子数组、右子数组 quickSort(nums, left, pivot-1) quickSort(nums, pivot+1, right) } ``` === "JavaScript" ```js title="quick_sort.js" /* 快速排序 */ function quickSort(nums, left, right) { // 子数组长度为 1 时终止递归 if (left >= right) return; // 哨兵划分 const pivot = partition(nums, left, right); // 递归左子数组、右子数组 quickSort(nums, left, pivot - 1); quickSort(nums, pivot + 1, right); } ``` === "TypeScript" ```typescript title="quick_sort.ts" /* 快速排序 */ function quickSort(nums: number[], left: number, right: number): void { // 子数组长度为 1 时终止递归 if (left >= right) { return; } // 哨兵划分 const pivot = partition(nums, left, right); // 递归左子数组、右子数组 quickSort(nums, left, pivot - 1); quickSort(nums, pivot + 1, right); } ``` === "C" ```c title="quick_sort.c" ``` === "C#" ```csharp title="quick_sort.cs" /* 快速排序 */ void quickSort(int[] nums, int left, int right) { // 子数组长度为 1 时终止递归 if (left >= right) return; // 哨兵划分 int pivot = partition(nums, left, right); // 递归左子数组、右子数组 quickSort(nums, left, pivot - 1); quickSort(nums, pivot + 1, right); } ``` === "Swift" ```swift title="quick_sort.swift" /* 快速排序 */ func quickSort(nums: inout [Int], left: Int, right: Int) { // 子数组长度为 1 时终止递归 if left >= right { return } // 哨兵划分 let pivot = partition(nums: &nums, left: left, right: right) // 递归左子数组、右子数组 quickSort(nums: &nums, left: left, right: pivot - 1) quickSort(nums: &nums, left: pivot + 1, right: right) } ``` === "Zig" ```zig title="quick_sort.zig" ``` ## 11.4.2. 算法特性 **平均时间复杂度 $O(n \log n)$** :平均情况下,哨兵划分的递归层数为 $\log n$ ,每层中的总循环数为 $n$ ,总体使用 $O(n \log n)$ 时间。 **最差时间复杂度 $O(n^2)$** :最差情况下,哨兵划分操作将长度为 $n$ 的数组划分为长度为 $0$ 和 $n - 1$ 的两个子数组,此时递归层数达到 $n$ 层,每层中的循环数为 $n$ ,总体使用 $O(n^2)$ 时间。 **空间复杂度 $O(n)$** :输入数组完全倒序下,达到最差递归深度 $n$ 。 **原地排序**:只在递归中使用 $O(\log n)$ 大小的栈帧空间。 **非稳定排序**:哨兵划分操作可能改变相等元素的相对位置。 **自适应排序**:最差情况下,时间复杂度劣化至 $O(n^2)$ 。 ## 11.4.3. 快排为什么快? 从命名能够看出,快速排序在效率方面一定“有两把刷子”。快速排序的平均时间复杂度虽然与「归并排序」和「堆排序」一致,但实际 **效率更高**,这是因为: - **出现最差情况的概率很低**:虽然快速排序的最差时间复杂度为 $O(n^2)$ ,不如归并排序,但绝大部分情况下,快速排序可以达到 $O(n \log n)$ 的复杂度。 - **缓存使用效率高**:哨兵划分操作时,将整个子数组加载入缓存中,访问元素效率很高。而诸如「堆排序」需要跳跃式访问元素,因此不具有此特性。 - **复杂度的常数系数低**:在提及的三种算法中,快速排序的 **比较**、**赋值**、**交换** 三种操作的总体数量最少(类似于「插入排序」快于「冒泡排序」的原因)。 ## 11.4.4. 基准数优化 **普通快速排序在某些输入下的时间效率变差**。举个极端例子,假设输入数组是完全倒序的,由于我们选取最左端元素为基准数,那么在哨兵划分完成后,基准数被交换至数组最右端,从而 **左子数组长度为 $n - 1$、右子数组长度为 $0$** 。这样进一步递归下去,**每轮哨兵划分后的右子数组长度都为 $0$** ,分治策略失效,快速排序退化为「冒泡排序」了。 为了尽量避免这种情况发生,我们可以优化一下基准数的选取策略。首先,在哨兵划分中,我们可以 **随机选取一个元素作为基准数**。但如果运气很差,每次都选择到比较差的基准数,那么效率依然不好。 进一步地,我们可以在数组中选取 3 个候选元素(一般为数组的首、尾、中点元素),**并将三个候选元素的中位数作为基准数**,这样基准数“既不大也不小”的概率就大大提升了。当然,如果数组很长的话,我们也可以选取更多候选元素,来进一步提升算法的稳健性。采取该方法后,时间复杂度劣化至 $O(n^2)$ 的概率极低。 === "Java" ```java title="quick_sort.java" /* 选取三个元素的中位数 */ int medianThree(int[] nums, int left, int mid, int right) { // 使用了异或操作来简化代码 // 异或规则为 0 ^ 0 = 1 ^ 1 = 0, 0 ^ 1 = 1 ^ 0 = 1 if ((nums[left] < nums[mid]) ^ (nums[left] < nums[right])) return left; else if ((nums[mid] < nums[left]) ^ (nums[mid] < nums[right])) return mid; else return right; } /* 哨兵划分(三数取中值) */ int partition(int[] nums, int left, int right) { // 选取三个候选元素的中位数 int med = medianThree(nums, left, (left + right) / 2, right); // 将中位数交换至数组最左端 swap(nums, left, med); // 以 nums[left] 作为基准数 // 下同省略... } ``` === "C++" ```cpp title="quick_sort.cpp" /* 选取三个元素的中位数 */ int medianThree(vector& nums, int left, int mid, int right) { // 使用了异或操作来简化代码 // 异或规则为 0 ^ 0 = 1 ^ 1 = 0, 0 ^ 1 = 1 ^ 0 = 1 if ((nums[left] < nums[mid]) ^ (nums[left] < nums[right])) return left; else if ((nums[mid] < nums[left]) ^ (nums[mid] < nums[right])) return mid; else return right; } /* 哨兵划分(三数取中值) */ int partition(vector& nums, int left, int right) { // 选取三个候选元素的中位数 int med = medianThree(nums, left, (left + right) / 2, right); // 将中位数交换至数组最左端 swap(nums, left, med); // 以 nums[left] 作为基准数 // 下同省略... } ``` === "Python" ```python title="quick_sort.py" """ 选取三个元素的中位数 """ def median_three(self, nums, left, mid, right): # 使用了异或操作来简化代码 # 异或规则为 0 ^ 0 = 1 ^ 1 = 0, 0 ^ 1 = 1 ^ 0 = 1 if (nums[left] < nums[mid]) ^ (nums[left] < nums[right]): return left elif (nums[mid] < nums[left]) ^ (nums[mid] > nums[right]): return mid return right """ 哨兵划分(三数取中值) """ def partition(self, nums, left, right): # 以 nums[left] 作为基准数 med = self.median_three(nums, left, (left + right) // 2, right) # 将中位数交换至数组最左端 nums[left], nums[med] = nums[med], nums[left] # 以 nums[left] 作为基准数 i, j = left, right while i < j: while i < j and nums[j] >= nums[left]: j -= 1 # 从右向左找首个小于基准数的元素 while i < j and nums[i] <= nums[left]: i += 1 # 从左向右找首个大于基准数的元素 # 元素交换 nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i] # 将基准数交换至两子数组的分界线 nums[i], nums[left] = nums[left], nums[i] return i # 返回基准数的索引 ``` === "Go" ```go title="quick_sort.go" /* 选取三个元素的中位数 */ func medianThree(nums []int, left, mid, right int) int { if (nums[left] < nums[mid]) != (nums[left] < nums[right]) { return left } else if (nums[mid] > nums[left]) != (nums[mid] > nums[right]) { return mid } return right } /* 哨兵划分(三数取中值)*/ func partition(nums []int, left, right int) int { // 以 nums[left] 作为基准数 med := medianThree(nums, left, (left+right)/2, right) // 将中位数交换至数组最左端 nums[left], nums[med] = nums[med], nums[left] // 以 nums[left] 作为基准数 // 下同省略... } ``` === "JavaScript" ```js title="quick_sort.js" /* 选取三个元素的中位数 */ function medianThree(nums, left, mid, right) { // 使用了异或操作来简化代码 // 异或规则为 0 ^ 0 = 1 ^ 1 = 0, 0 ^ 1 = 1 ^ 0 = 1 if ((nums[left] < nums[mid]) ^ (nums[left] < nums[right])) return left; else if ((nums[mid] < nums[left]) ^ (nums[mid] < nums[right])) return mid; else return right; } /* 哨兵划分(三数取中值) */ function partition(nums, left, right) { // 选取三个候选元素的中位数 let med = medianThree(nums, left, Math.floor((left + right) / 2), right); // 将中位数交换至数组最左端 swap(nums, left, med); // 以 nums[left] 作为基准数 // 下同省略... } ``` === "TypeScript" ```typescript title="quick_sort.ts" /* 选取三个元素的中位数 */ function medianThree(nums: number[], left: number, mid: number, right: number): number { // 使用了异或操作来简化代码 // 异或规则为 0 ^ 0 = 1 ^ 1 = 0, 0 ^ 1 = 1 ^ 0 = 1 if (Number(nums[left] < nums[mid]) ^ Number(nums[left] < nums[right])) { return left; } else if (Number(nums[mid] < nums[left]) ^ Number(nums[mid] < nums[right])) { return mid; } else { return right; } } /* 哨兵划分(三数取中值) */ function partition(nums: number[], left: number, right: number): number { // 选取三个候选元素的中位数 let med = medianThree(nums, left, Math.floor((left + right) / 2), right); // 将中位数交换至数组最左端 swap(nums, left, med); // 以 nums[left] 作为基准数 // 下同省略... ``` === "C" ```c title="quick_sort.c" ``` === "C#" ```csharp title="quick_sort.cs" /* 选取三个元素的中位数 */ int medianThree(int[] nums, int left, int mid, int right) { // 使用了异或操作来简化代码 // 异或规则为 0 ^ 0 = 1 ^ 1 = 0, 0 ^ 1 = 1 ^ 0 = 1 if ((nums[left] < nums[mid]) ^ (nums[left] < nums[right])) return left; else if ((nums[mid] < nums[left]) ^ (nums[mid] < nums[right])) return mid; else return right; } /* 哨兵划分(三数取中值) */ int partition(int[] nums, int left, int right) { // 选取三个候选元素的中位数 int med = medianThree(nums, left, (left + right) / 2, right); // 将中位数交换至数组最左端 swap(nums, left, med); // 以 nums[left] 作为基准数 // 下同省略... } ``` === "Swift" ```swift title="quick_sort.swift" /* 选取三个元素的中位数 */ func medianThree(nums: [Int], left: Int, mid: Int, right: Int) -> Int { if (nums[left] < nums[mid]) != (nums[left] < nums[right]) { return left } else if (nums[mid] < nums[left]) != (nums[mid] < nums[right]) { return mid } else { return right } } /* 哨兵划分(三数取中值) */ func partition(nums: inout [Int], left: Int, right: Int) -> Int { // 选取三个候选元素的中位数 let med = medianThree(nums: nums, left: left, mid: (left + right) / 2, right: right) // 将中位数交换至数组最左端 swap(nums: &nums, i: left, j: med) // 以 nums[left] 作为基准数 // 下同省略... } ``` === "Zig" ```zig title="quick_sort.zig" ``` ## 11.4.5. 尾递归优化 **普通快速排序在某些输入下的空间效率变差**。仍然以完全倒序的输入数组为例,由于每轮哨兵划分后右子数组长度为 0 ,那么将形成一个高度为 $n - 1$ 的递归树,此时使用的栈帧空间大小劣化至 $O(n)$ 。 为了避免栈帧空间的累积,我们可以在每轮哨兵排序完成后,判断两个子数组的长度大小,仅递归排序较短的子数组。由于较短的子数组长度不会超过 $\frac{n}{2}$ ,因此这样做能保证递归深度不超过 $\log n$ ,即最差空间复杂度被优化至 $O(\log n)$ 。 === "Java" ```java title="quick_sort.java" /* 快速排序(尾递归优化) */ void quickSort(int[] nums, int left, int right) { // 子数组长度为 1 时终止 while (left < right) { // 哨兵划分操作 int pivot = partition(nums, left, right); // 对两个子数组中较短的那个执行快排 if (pivot - left < right - pivot) { quickSort(nums, left, pivot - 1); // 递归排序左子数组 left = pivot + 1; // 剩余待排序区间为 [pivot + 1, right] } else { quickSort(nums, pivot + 1, right); // 递归排序右子数组 right = pivot - 1; // 剩余待排序区间为 [left, pivot - 1] } } } ``` === "C++" ```cpp title="quick_sort.cpp" /* 快速排序(尾递归优化) */ void quickSort(vector& nums, int left, int right) { // 子数组长度为 1 时终止 while (left < right) { // 哨兵划分操作 int pivot = partition(nums, left, right); // 对两个子数组中较短的那个执行快排 if (pivot - left < right - pivot) { quickSort(nums, left, pivot - 1); // 递归排序左子数组 left = pivot + 1; // 剩余待排序区间为 [pivot + 1, right] } else { quickSort(nums, pivot + 1, right); // 递归排序右子数组 right = pivot - 1; // 剩余待排序区间为 [left, pivot - 1] } } } ``` === "Python" ```python title="quick_sort.py" """ 快速排序(尾递归优化) """ def quick_sort(self, nums, left, right): # 子数组长度为 1 时终止 while left < right: # 哨兵划分操作 pivot = self.partition(nums, left, right) # 对两个子数组中较短的那个执行快排 if pivot - left < right - pivot: self.quick_sort(nums, left, pivot - 1) # 递归排序左子数组 left = pivot + 1 # 剩余待排序区间为 [pivot + 1, right] else: self.quick_sort(nums, pivot + 1, right) # 递归排序右子数组 right = pivot - 1 # 剩余待排序区间为 [left, pivot - 1] ``` === "Go" ```go title="quick_sort.go" /* 快速排序(尾递归优化)*/ func quickSort(nums []int, left, right int) { // 子数组长度为 1 时终止 for left < right { // 哨兵划分操作 pivot := partition(nums, left, right) // 对两个子数组中较短的那个执行快排 if pivot-left < right-pivot { quickSort(nums, left, pivot-1) // 递归排序左子数组 left = pivot + 1 // 剩余待排序区间为 [pivot + 1, right] } else { quickSort(nums, pivot+1, right) // 递归排序右子数组 right = pivot - 1 // 剩余待排序区间为 [left, pivot - 1] } } } ``` === "JavaScript" ```js title="quick_sort.js" /* 快速排序(尾递归优化) */ function quickSort(nums, left, right) { // 子数组长度为 1 时终止 while (left < right) { // 哨兵划分操作 let pivot = partition(nums, left, right); // 对两个子数组中较短的那个执行快排 if (pivot - left < right - pivot) { quickSort(nums, left, pivot - 1); // 递归排序左子数组 left = pivot + 1; // 剩余待排序区间为 [pivot + 1, right] } else { quickSort(nums, pivot + 1, right); // 递归排序右子数组 right = pivot - 1; // 剩余待排序区间为 [left, pivot - 1] } } } ``` === "TypeScript" ```typescript title="quick_sort.ts" /* 快速排序(尾递归优化) */ function quickSort(nums: number[], left: number, right: number): void { // 子数组长度为 1 时终止 while (left < right) { // 哨兵划分操作 let pivot = partition(nums, left, right); // 对两个子数组中较短的那个执行快排 if (pivot - left < right - pivot) { quickSort(nums, left, pivot - 1); // 递归排序左子数组 left = pivot + 1; // 剩余待排序区间为 [pivot + 1, right] } else { quickSort(nums, pivot + 1, right); // 递归排序右子数组 right = pivot - 1; // 剩余待排序区间为 [left, pivot - 1] } } } ``` === "C" ```c title="quick_sort.c" ``` === "C#" ```csharp title="quick_sort.cs" /* 快速排序(尾递归优化) */ void quickSort(int[] nums, int left, int right) { // 子数组长度为 1 时终止 while (left < right) { // 哨兵划分操作 int pivot = partition(nums, left, right); // 对两个子数组中较短的那个执行快排 if (pivot - left < right - pivot) { quickSort(nums, left, pivot - 1); // 递归排序左子数组 left = pivot + 1; // 剩余待排序区间为 [pivot + 1, right] } else { quickSort(nums, pivot + 1, right); // 递归排序右子数组 right = pivot - 1; // 剩余待排序区间为 [left, pivot - 1] } } } ``` === "Swift" ```swift title="quick_sort.swift" /* 快速排序(尾递归优化) */ func quickSort(nums: inout [Int], left: Int, right: Int) { var left = left var right = right // 子数组长度为 1 时终止 while left < right { // 哨兵划分操作 let pivot = partition(nums: &nums, left: left, right: right) // 对两个子数组中较短的那个执行快排 if (pivot - left) < (right - pivot) { quickSort(nums: &nums, left: left, right: pivot - 1) // 递归排序左子数组 left = pivot + 1 // 剩余待排序区间为 [pivot + 1, right] } else { quickSort(nums: &nums, left: pivot + 1, right: right) // 递归排序右子数组 right = pivot - 1 // 剩余待排序区间为 [left, pivot - 1] } } } ``` === "Zig" ```zig title="quick_sort.zig" ```