C++实现快速排序功能：自定义数组高效排序

资源摘要信息:"快速排序（Quicksort）是一种高效的排序算法，由C. A. R. Hoare在1960年提出。快速排序的基本思想是通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，然后分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序的目的。快速排序算法在平均情况下的时间复杂度为O(n log n)，最坏情况下为O(n^2)，但由于其高效的平均性能，使得它在各种排序算法中表现突出。 在C++编程语言中实现快速排序时，通常会用到递归的方式。以下为快速排序的几个关键知识点： 1. 分治策略：快速排序采用了分治法策略，将一个数组分成两个子数组，一个包含小于基准值的元素，另一个包含大于基准值的元素，然后递归地对这两个子数组进行快速排序。 2. 基准值（Pivot）：在快速排序中，基准值是选择用于比较的一个元素，其选择方法有多种，例如选择第一个元素、最后一个元素、中间元素或者随机元素。基准值的选择对快速排序的效率有很大影响。 3. 分区过程（Partitioning）：分区是快速排序中的核心操作，其目的是重新排列数组，使得所有比基准值小的元素都位于基准值的左边，所有比基准值大的元素都位于基准值的右边。分区过程结束后，基准值所在的位置就是其最终排序后的位置。 4. 递归调用：在分区完成后，基准值的左右两边的子数组都有可能再次被分割，以实现更小部分的排序。这一过程通过递归实现，直到每个子数组只包含一个元素，此时排序完成。 5. 非原地排序与原地排序：非原地排序需要使用额外的存储空间，而原地排序则不需要。快速排序是一种原地排序算法，除了递归时的函数调用栈之外，它只需要一个很小的栈空间来支持递归。 6. 时间复杂度：快速排序的平均时间复杂度为O(n log n)，最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)，这种情况发生在每次分区操作都将序列分为两个极端不平衡的部分时，例如每次选取的基准值都是当前序列中的最大值或最小值。 7. 最优基准选择：为了优化快速排序的性能，可以采用三数取中法来选取基准值，即从首、中、尾三个位置选择一个元素作为基准值，或者采用随机取值的方式来避免在特定数据集上效率低下。 8. 实际应用中的优化：在实际应用中，当递归到一定深度时，快速排序的效率会降低，此时可以采用插入排序对小数组进行排序以提高效率。另外，还可以通过尾递归优化等技术来减少递归调用栈的深度。 9. 编程实现：在C++中实现快速排序，需要编写一个递归函数，该函数包含两个递归调用：一个用于处理基准值左侧的子数组，另一个用于处理基准值右侧的子数组。" 以上是关于快速排序的详细知识点。快速排序是一种被广泛应用的高效排序算法，其关键在于基准值的选择和分区操作。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的基准值选取策略，并考虑如何避免最坏情况的发生。在C++中实现快速排序是一个很好的练习，可以帮助学习者加深对递归、数组操作和算法性能优化的理解。