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标题：[数据结构] 基于交换的排序 冒泡排序&&快速排序
@水墨不写bug
（图片来源于网络）
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正文开始：
（一）冒泡排序
时间复杂度：O（N^2）
空间复杂度：O（1）
特点：数组接近有序时，可通过优化来提高效率。
稳定性：稳定
冒泡排序：
基本思想：大数下沉，小数上浮。
实现思路：从内循环到外循环，从一趟到多趟。
冒泡排序通过两层循环来实现，内层循环实现其中的一趟遍历，在一趟的遍历中，需要注意要控制好左右区间边界，冒泡排序的实现方式是多样的，无论用何种实现方式，最主要的是控制好边界，以及内外层循环的衔接；以下是一种冒泡排序的写法：
void BubbleSort(vector<int>& nums) { int n = nums.size(); for (int j = 0; j < n - 1; ++j) { for (int i = 0; i < n - 1 - j; ++i) { if (nums[i] > nums[i + 1]) { ::swap(nums[i], nums[i + 1]); } } } }优化：
如果在一次遍历的过程中，没有进入if（）交换，这已经说明数组已经有序，可以直接停止排序。
优化后实现：
void BubbleSort(vector<int>& nums) { int n = nums.size(); for (int j = 0; j < n - 1; ++j) { int ex = 0; for (int i = 0; i < n - 1 - j; ++i) { if (nums[i] > nums[i + 1]) { ex = 1; ::swap(nums[i], nums[i + 1]); } } if (ex == 0) break; } }
（二）快速排序
时间复杂度：O（NlogN）
空间复杂度：
特点：当数据接近有序，比如逆序的时候；或者选取的key在数据中大量存在时，快速排序时间复杂度会退化为O（N^2），这是相当严重的缺陷。
稳定性：不稳定。
快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法。
基本思想：任取待排序元素序列中的某元素（记为key）作为基准值，按照key值将待排序集合分割成两子序列，左子序列中所有元素均小于基准值key，右子序列中所有元素均大于基准值key。然后递归，左右子序列重复该过程，直到所有元素都排列在相应位置上为止。
本质就是将数组根据key值分为两部分，一部分比key大，一部分比key小。对于每一个部分，再次进行如上操作，直到数组不可再分为止。这就是递归实现的浅层次的直观理解。但是递归不是本文的重点，关于递归，我会在后面与你分享。
I、实现方法：
（1）hoare法
hoare法是快排的提出者hoare提供的方法，是一种经典的实现方法。
实现原理：
定义两个下标：左下标L 和 右下标R；
随机选取一个key值，习惯上我们选择区间的最左侧的元素为key；
让右下标先走，向左寻找比key小的值，找到后停下来：
停下来后：
左下标再向右寻找比key大的值，找到后停下来：
此时，交换两个下标对应的值：
接下来继续执行上述步骤（R先走），我展示关键步骤：
两下标找到要求目标并交换：
直到遇到特殊情况：两下标相遇
这时停止停止循环，将最左侧元素与相遇处的元素交换位置：
即可完成一次二分。接下来，对于左右区间再次进行上述操作，直到区间不可再分为止。
但是如何保证相遇处的值一定小于key呢？
对于相遇这个事件，有且仅有两种情况：
只可能是R向左移动遇到L；或者是L向右移动遇到R；
（1）R向左移动遇到L：有两种可能情况
a，第一次R由于没有找到比key小的值，直接一路向左遇到left，此时left就是key，然后执行自己与自己交换：此时相遇的位置的值就是key本身。
b，第一次之后R向左遇到L，你要想清楚，在此之前L停止的地方是被交换后的原先R的值（它是比key小的）；在这样的前提条件下，R向左移动与L相遇了，说明R没有找到小于key的元素，与L相遇后指向L的比key小的值。
（2）L向右移动遇到R
R先走，在找到比key小的位置停下，在此前提下，L向右移动与R相遇了，L指向R的比key小的值。
hoare法实现快排：
void QuickSort(vector<int>& nums,int left,int right) { //递归出口，此时区间不存在或者只有一个值 if (left >= right) return; //保存左右下标的值，便于在递归时找到原来的区间边界 int begin = left, end = right; //keyi来记录左区间的下标 int keyi = left; while (left < right) { //右下标先走，找小 while (left < right && nums[keyi] <= nums[right]) { --right; }//左区间再走，找大 while (left < right && nums[left] <= nums[keyi]) { ++left; } ::swap(nums[left], nums[right]); }//此时一趟完毕，将key与相遇位置交换 ::swap(nums[left], nums[keyi]); keyi = left;//更新keyi //递归左右区间 QuickSort(nums, begin, keyi); QuickSort(nums, keyi+1, end); }
（2）挖坑法
实现原理：
由于左边有坑，所以右下标先走。
找小，找到后停下来，将找到的值放在坑中，R的位置就成为了新的坑：
此时坑在右边，左边下标先走，找大：
找到后交换，左边又成为新的坑。
以此类推，直到左右相遇，相遇的位置一定是坑，此时将key放到坑中，完成单趟：
依然是左边都是比6小，右边都是比6大，说明没有错误。
挖坑法实现：
void QuickSort_(vector<int>& nums, int left, int right) { if (left >= right) return; int begin = left, end = right; int key = nums[left];//记住key的值 int hole = left;//开始挖坑 while (left < right) { //右先找比key大的 while (left < right && nums[right] >= key) right--; //找到后，填坑，然后挖新坑 nums[hole] = nums[right]; hole = right; //左找比key小的 while (left < right && nums[left] <= key) left++; //找到后，填坑，然后挖新坑 nums[hole] = nums[left]; hole = left; } //此时相遇了，把key值放在坑里 nums[hole] = key; QuickSort_(nums,begin,hole); QuickSort_(nums,hole + 1,end); }
（3）双指针法
// 设置前指针prev，指向首元素，遍历指针cur指向第二个元素，
// 接下来cur开始找小，如果没找到小，就一直往前走；//如果找到小的了，就先停下来，然后prev往前走一步，再和cur交换值，然后cur继续向后，重复上述步骤，
// 最后cur走出数组后，循环终止！此时prev指向的位置和keyi的位置交换。我们详细看一下过程：
双指针法实现：
void QuickSort__(vector<int>& nums, int left, int right) { if (left >= right) return; int begin = left, end = right; int prev = left; int cur = left + 1; int keyi = left; while (cur <= right)//cur走出数组循环停止 { //cur一直在走，如果遇到比keyi小的，就停下来等perv走一步后交换，再接着走 if (nums[cur] < nums[keyi] && ++prev != cur) swap(nums[prev], nums[cur]); cur++; } //cur出去后，prev的值和keyi交换 swap(nums[keyi], nums[prev]); QuickSort__(nums,left,keyi); QuickSort__(nums,keyi+1,end); }
II、快速排序复杂度分析：
传统的快速排序在处理一些极端问题时会显得无力，接下来我们就来讨论这些极端情况，并且给出应对极端情况的方法：
1.对于选择key不合适的问题：
在数组元素接近逆序的时候，由于我们总是在区间的最左侧选取key，如果数组接近逆序，这时选取的key无法有效的将数组分为两个等大的数组，这就导致一次只能排序一个元素，这导致快速排序的复杂度会退化为O（N^2）,这就需要我们不能随便取key。可以通过随机数法在区间内随机取一个元素作为key即可。
2.关于选择key大量出现的问题：
如果key大量出现，也会导致上述的情况，一次只能排序一个数，所以我们不能随便分区间，这就要求我们将数组分为三部分，左侧区间都小于key，中间区间则是数值等于key的元素，右侧区间是大于key的数值。
比较完备的快速排序实现如下：
class Solution { public: vector<int> sortArray(vector<int>& nums) { srand(time(NULL)); qsort(nums,0,nums.size()-1); return nums; } void qsort(vector<int>& nums,int l,int r){ //递归出口 if(l >= r) return; //数组分三块 int key = GetRandom(nums,l,r); int cur = l,left = l-1,right = r+1; while(cur < right){ if(nums[cur] < key) swap(nums[++left],nums[cur++]); else if(nums[cur] == key) cur++; else swap(nums[--right],nums[cur]); } //递归排序子区间 qsort(nums,l,left); qsort(nums,right,r); } int GetRandom(vector<int>& nums,int left,int right){ return nums[ rand() % ( right - left + 1 ) + left]; } };完~
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