快排**的第一句便是選取基準點，此後資料的移動根據這個基準點的大小進行調整，如果基準點選取的不好，將會導致快排的效率低下，經過測試，普通的快排演算法針對（1）近乎有序的數列；（2）含有大量重複資料的數列；這兩種情況時效率將會變得非常低，針對這些情況，經過適當的優化可以使快排達到很高的效率。
快排將選取的基準點經過調整放到合適的位置，之後將這個基準點左右兩邊的區間分別遞迴的進行快排，如果基準點的資料比較小，將會導致調整後基準點處於靠近兩側的位置，那麼兩邊的區間長度將會嚴重失去平衡
對於乙個近乎有序的數列，當直接使用第乙個元素作為基準點的時候，將會導致下圖的情況
如果數列非常接近有序
可以看到此時快排的遞迴過程生成的遞迴樹的平衡性非常差，不能保證高度是logn，進而導致了效率變低，針對這種情況，只需改變選取基準點的方式就可以提高演算法的效率。
三數取中法：指的是選取基準點之前我們可以拿出數列中間位置元素的值，將它和首尾的元素進行比較，之後將這三個數中的中間大的數交換到數列首位的位置，之後將這個數作為基準點，盡量減小之後的分割槽後左右兩邊的區間長度之差。
隨機交換法：指的是選取基準點之前設計隨機種子，通過隨機函式得到乙個在數列長度內的數，將這個隨機數作為索引所指的數和第乙個元素進行交換，之後將首位元素作為基準點。即隨機選乙個數放到首位的地方。這樣一來，第一次就將最小的數交換到首位的概率是非常小的，第二次將次小的數交換到首位的概率依然非常的小。
比如隨機生成乙個含有15萬個資料的陣列，範圍是從0~10，那麼陣列中將含有非常多的重複資料，對這個陣列使用上述的快排排序時，時間幾乎又是回到了o(n^2)的級別，原因如下
在之前的分割槽演算法中，由於含有大量的重複資料，將會導致分出來的左右區間如圖所示，兩個區間的長度比例完全失衡，導致了演算法的時間複雜度上公升，針對這種情況，需要對分割槽操作做適當的修改，思路是將小於基準點的數全部放到左邊，大於基準點的數全部放到右邊，
具體操作：從右向左掃瞄時，如果元素值大於基準點，則繼續，否則停止，如圖j所指的位置，從左向右掃面時，當元素值小於基準點，則繼續，否則停止，如圖i所指的位置
經過上述掃瞄後，i和j停在了相應的位置，此時要做的是，交換i和j分別所指的元素即可，這樣一來，左邊的全部都是小於等於基準點的，右邊的全部都是大於等於基準點的，這樣做的好處是，對於等於基準點的元素，將他們分別放到了左右的兩個區間，而不是像之前那樣完全放在同一邊，導致區間長度不平衡。因此，通過將等於基準點的元素分配到不同區間，保證了左右區間長度盡可能平衡，提公升了演算法的效率
經過測試，對於含有大量重複資料的陣列，演算法的效率基本回到了o(nlogn)的級別。
3路法同樣是針對含有大量重複數列的優化，不同於之前的快排方法，3路法的思想是將數列分成3個區間，分別是小於、等於和大於基準點的區間，那麼分割槽之後，對於等於基準點的區間內的元素，我們就不需要對其做任何處理了，只需要遞迴的處理小於和大於基準點的元素即可。
如圖，需要多設定幾個索引，橙色部分全部是小於v的資料，紫色為大於v的資料，i所指的為待處理的資料。
（1）當待處理的資料小於v時，只需將i所指的元素和等於v的區間的第乙個元素交換即可，即將e換到lt之後的位置，lt++，i++
（2）i所指元素大於v時，將其換到大於基準點的區間的第乙個位置即可，即交換i和gt-1的元素，gt--,i不變
（3）i所指元素等於v時，直接i++
**
templatevoid qsort3ways(t k, int l, int r)
swap(k[l], k[rand() % (r - l + 1) + l]);
t temp = k[l];
int lt = l; // k[l+1...lt] < v
int gt = r + 1; // k[gt...r] > v
int i = l + 1; // k[lt+1...i) = v
while (i < gt) else if (k[i] > temp) else
}swap(k[l], k[lt]);
qsort3ways(k, l, lt - 1);
qsort3ways(k, gt, r);
}templatevoid quicksort3ways(t k, int len)
優化的快速排序
快速排序 void swap int a,int b int median3 int a,int left,int right if a left a right if a center a right 將中值放在倒數第二個位置並作為樞紐元返回 swap a center a right 1 ret...
快速排序的優化
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快速排序的優化
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