引言在日常研发的过程中，我们无时无刻都在考虑自己开发的程序是否高效，一段好的程序执行离不开对算法的深刻认识和熟练掌握。接下来的日子，我将带着大家一起重温一下常见
引言
在日常研发的过程中，我们无时无刻都在考虑自己开发的程序是否高效，一段好的程序执行离不开对算法的深刻认识和熟练掌握。接下来的日子，我将带着大家一起重温一下常见的几种算法。
先上大图：
下面我们一起来学习一下 快速排序算法 吧！
快速排序算法
维基百科介绍： 快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略來把一个序列（list）分为较小和较大的2个子序列，然后递归地排序两个子序列，最终合并得到一个从小到大的序列。
有聪明的小伙伴就会问了：什么是分治法策略呢？
分治法（Divide and conquer）
字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。
由此就可以引出我们今天讲的快速排序算法的实现步骤了：
- 从数据中随机获取一个值，按这个值的大小对比分成左右两个数据集合，左边数据集合的值小于此值，右边反之
- 将两边数据进行递归调用步骤1
- 将所有数据合并
快速排序算法实现
void main() {
List<int> quickSort(List<int> arr) {
// 处理边界问题
if (arr.length <= 1) {
return arr;
}
// 取出第一个值作为参考
int splitData = arr[0];
// 小于参考值的集合
List<int> low = [];
// 大于参考值的集合
List<int> hight = [];
// 与参考相等的集合
List<int> mid = [];
// 初次把参考值添加到mid中
mid.add(splitData);
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] < splitData) {
// 小于
low.add(arr[i]);
} else if (arr[i] > splitData) {
// 大于
hight.add(arr[i]);
} else {
// 等于
mid.add(arr[i]);
}
}
// 二分数据后，再继续递归整理
low = quickSort(low);
hight = quickSort(hight);
// 最后合并
return [...low, ...mid, ...hight];
}
const List<int> ary = [4, 5, 1, 3, 6, 2, 5, 6, 7, 2, 4];
print(quickSort(ary));
}至此，我们就重新温习了一下 快排算法 ！
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