快速排序非递归算法（快速排序非递归算法有哪些）

快速排序是一种常见且高效的排序算法，它的排序速度快，适用于大规模数据的排序。快速排序的基本思想是通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字比另一部分记录的关键字小，然后再分别对这两部分记录进行排序，以达到整个序列有序的目的。

一、快速排序的步骤

快速排序的步骤可以概括为以下几个步骤：

1.选择一个枢轴元素，一般选择第一个元素或者随机选择一个元素作为枢轴。

2.通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字比枢轴记录的关键字小，另一部分记录的关键字比枢轴记录的关键字大。

3.对这两部分记录分别进行快速排序。

二、快速排序的非递归算法实现

快速排序的非递归算法实现可以使用栈来模拟递归过程。具体步骤如下：

1.首先将待排记录的初始下标入栈。

2.当栈非空时，循环执行以下步骤：

a.出栈得到当前待排序记录的下标范围。

b.根据当前待排序记录的下标范围选择一个枢轴元素。

c.通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，并得到枢轴元素的最终位置。

d.将划分后的两部分待排记录的下标范围分别入栈。

3.重复执行步骤2，直到栈为空。

三、快速排序的代码实现

下面是使用非递归算法实现快速排序的示例代码：

```python

def quick_sort(arr):

stack = [] # 使用栈来保存待排记录的下标范围

stack.append((0, len(arr) - 1)) # 初始下标范围入栈

while stack:

low, high = stack.pop() # 出栈得到当前待排序记录的下标范围

if low < high:

pivot_index = partition(arr, low, high) # 通过一趟排序得到枢轴元素的最终位置

stack.append((low, pivot_index - 1)) # 将划分后的两部分待排记录的下标范围分别入栈

stack.append((pivot_index + 1, high))

def partition(arr, low, high):

pivot = arr[low] # 选择第一个元素作为枢轴

while low < high:

while low < high and arr[high] >= pivot:

high -= 1

arr[low] = arr[high]

while low < high and arr[low] <= pivot:

low += 1

arr[high] = arr[low]

arr[low] = pivot # 枢轴元素放到最终位置

return low

arr = [6, 2, 8, 1, 4, 7, 9, 3, 5]

quick_sort(arr)

print(arr) # 输出[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

```

通过以上的代码实现，可以看出快速排序的非递归算法能够对数组进行排序，并且具有高效的排序速度。这种非递归的实现方式可以避免递归造成的额外空间开销，使得排序算法更为简洁和高效。

快速排序非递归算法是一种常见的排序算法，它通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，并对这两部分记录分别进行排序，以达到整个序列有序的目的。通过使用栈来模拟递归过程，可以实现快速排序的非递归算法。这种非递归的实现方式具有高效的排序速度，并且避免了递归造成的额外空间开销。