前言

一直都想阅读一些比较深层次的东西，但是自己的水平还没有达到那个层次，所以从比较基础也是比较底层的Java源码下手。 排序应该是使用的比较多，性能比重比较大的算法之一，而快排更是排序中的经典。不论是C++的qsort还是Java的Arrays.sort都是快排实现，我一直很好奇这些语言设计者写出的快排是怎样的，不看不知道，一看吓一跳，果然跟我以前学的快排不一样，我们就来了解一下Java中的快排实现吧。

JAVA中不同的快排

Java在不同版本中对算法进行更改已经不是稀罕事了，对于sort方法也不例外。

Java1.7之前的快排

在Java1.7之前的快排只是普通的快排，跟我们今天要研究的快排不一样，性能也差了许多，但其中对快排所做的各种优化我们依然是可以学习的。

Java1.7的快排

Java1.7的快排是一种双轴快排，顾名思义：双轴快排是基于两个轴来进行比较，跟普通的选择一个点来作为轴点的快排是有很大的区别的。算法是由Vladimir Yaroslavskiy在2009年研究出来的，并在2011年发布在了Java1.7。由于Arrays.sort对于数组的排序做了各种各样的优化，并且大多数优化和我们今天要研究的双轴排序无关，所以我们暂且略过，以后有时间研究Arrays源码的时候我们再进行分析。

算法分析

既然这个算法比之前快排要快，那么肯定有它的巧妙之处，我们来仔细看看吧。

算法步骤

1.对于很小的数组（长度小于27），会使用插入排序。

2.选择两个点P1,P2作为轴心，比如我们可以使用第一个元素和最后一个元素。

3.P1必须比P2要小，否则将这两个元素交换，现在将整个数组分为四部分：

（1）第一部分：比P1小的元素。

（2）第二部分：比P1大但是比P2小的元素。

（3）第三部分：比P2大的元素。

（4）第四部分：尚未比较的部分。

在开始比较前，除了轴点，其余元素几乎都在第四部分，直到比较完之后第四部分没有元素。

4.从第四部分选出一个元素a[K]，与两个轴心比较，然后放到第一二三部分中的一个。

5.移动L，K，G指向。

6.重复 4 5 步，直到第四部分没有元素。

7.将P1与第一部分的最后一个元素交换。将P2与第三部分的第一个元素交换。

8.递归的将第一二三部分排序。

图表演示

注：图片来自Vladimir Yaroslavskiy的论文。

算法源码

//对外公开的两个sort方法
public static void sort(int[] a) {
	sort(a, 0, a.length);
}
public static void sort(int[] a, int fromIndex, int toIndex) {
	rangeCheck(a.length, fromIndex, toIndex);
	dualPivotQuicksort(a, fromIndex, toIndex - 1, 3);
}
//对数组的边界检测
private static void rangeCheck(int length, int fromIndex, int toIndex) {
	if (fromIndex > toIndex) {
		throw new IllegalArgumentException("fromIndex > toIndex");
	}
	if (fromIndex < 0) {
		throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(fromIndex);
	}
	if (toIndex > length) {
		throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(toIndex);
	}
}
//交换数组中两个元素
private static void swap(int[] a, int i, int j) {
	int temp = a[i];
	a[i] = a[j];
	a[j] = temp;
}
/**
 * 双轴快排的具体实现
 * @param a     待排序数组
 * @param left  数组需排序上界
 * @param right 数组需排序下界
 * @param div   理解为从何位置取轴
 */
private static void dualPivotQuicksort(int[] a, int left,int right, int div) {
	int len = right - left;
	//数组长度如果很小（27），则直接用插入排序对其排序
	if (len < 27) {
		for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
			for (int j = i; j > left && a[j] < a[j - 1]; j--) {
				swap(a, j, j - 1);
			}
		}
		return;
	}
	//取到位于1/div和div-1/div位置的点，并用他们来做轴
	int third = len / div;
	int m1 = left + third;
	int m2 = right - third;
	if (m1 <= left) {
		m1 = left + 1;
	}
	if (m2 >= right) {
		m2 = right - 1;
	}
	//确保left是小的，right是大的
	if (a[m1] < a[m2]) {
		swap(a, m1, left);
		swap(a, m2, right);
	}
	else {
		swap(a, m1, right);
		swap(a, m2, left);
	}
	// 两个轴
	int pivot1 = a[left];
	int pivot2 = a[right];
	// 代表比p1小和比p2大的两个指针
	int less = left + 1;
	int great = right - 1;
	// 开始取出less到great之间的未知大小数据，与两个轴比较
	// 并且将数据放入正确的区域后调整各个指针
	for (int k = less; k <= great; k++) {
		//如果取出的数比p1小，那么直接到less左侧，并且less右移
		if (a[k] < pivot1) {
			swap(a, k, less++);
		} 
		//如果取出的数比p2大，那么首先确定great左侧没有比p2大的数
		//然后与great位置的数字交换，great左移
		//此时，great交换的数字肯定是比p2小或者相等的（首先确定过）
		//那么此时再与p1相比，处理这个数的区间
		else if (a[k] > pivot2) {
			while (k < great && a[great] > pivot2) {
				great--;
			}
			swap(a, k, great--);
			if (a[k] < pivot1) {
				swap(a, k, less++);
			}
		}
		//如果这个数比p1大但是比p2小，则不需要交换，只需将k指针右移
	}
	//将p1与less左侧的第一个数交换
	swap(a, less - 1, left);
	//将p2与great右侧的第一个数交换
	swap(a, great + 1, right);
	// 计算出在两轴大小之间的个数
	int dist = great - less;
	//如果这个数很小（13），那么取轴的点向两边偏
	if (dist < 13) {
		div++;
	}
	// 对三个子区间分别排序，因为less-1和great+1是轴，已经排好了序
	// 所以不需要比较
	dualPivotQuicksort(a, left, less - 2, div);
	dualPivotQuicksort(a, great + 2, right, div);
	// 如果在中间区间的数字很多，那么排除掉一些相等的元素再进行排序
	if (dist > len - 13 && pivot1 != pivot2) {
		for (int k = less; k <= great; k++) {
			if (a[k] == pivot1) {
				swap(a, k, less++);
			}
			else if (a[k] == pivot2) {
				swap(a, k, great--);
				if (a[k] == pivot1) {
					swap(a, k, less++);
				}
			}
		}
	}
	// 对中间的区间排序
	if (pivot1 < pivot2) {
		dualPivotQuicksort(a, less, great, div);
	}
}

总结

双轴排序利用了区间相邻的特性，对原本的快排进行了效率上的提高，很大程度上是利用了数学的一些特性，果然，算法跟数学还是息息相关的吖。