快速排序一般采用递归方法（详见快速排序及其优化），但递归方法一般都可以用循环代替。本文实现了java版的非递归快速排序。
更多：数据结构与算法合集
思路分析
采用非递归的方法，首先要想到栈的使用，通过阅读递归调用部分的代码，思考如何用栈来代替。递归调用的核心代码是 pivot = partition(a, low, high); 每次循环都必须包含这句核心代码，可以想到，如果要对该行代码实现循环，只能对low和high采取操作，所以我们在栈中压入low和high，每个循环弹出一对low和high，用于核心代码的实现，当栈空后就说明没有需要排序的部分了，结束循环。
下面是递归代码和根据递归代码修改成的非递归代码。
递归部分代码：
/**
* 递归调用
*/
public void qSort(int[] a, int low, int high) {
int pivot;
if (low >= high)
return;//原始递归操作
// pivot = partition(a, low, high); // 将数列一分为二
// qSort(a, low, pivot - 1); // 对低子表排序
// qSort(a, pivot + 1, high); // 对高子表排序// 优化递归操作
while (low < high) {
pivot = partition(a, low, high); // 将数列一分为二
qSort(a, low, pivot - 1); // 对低子表排序
low = pivot + 1;
}
}
修改成的非递归代码：
/**
* 非递归
*/
public void qSort2(int[] a, int low, int high) {
int pivot;
if (low >= high)
return;
Stack<Integer> stack = new Stack<Integer>();
stack.push(low);
stack.push(high);
while (!stack.empty()) {
// 先弹出high,再弹出low
high = stack.pop();
low = stack.pop();
pivot = partition(a, low, high);
// 先压low,再压high
if (low < pivot - 1) {
stack.push(low);
stack.push(pivot - 1);
}
if (pivot + 1 < high) {
stack.push(pivot + 1);
stack.push(high);
}
}
}
注意点：栈弹出的顺序与压入的顺序相反，要小心栈的压入与弹出操作。
完整Java代码
（含测试代码）
import java.util.Arrays;
import java.util.Stack;/**
*
* @Description 快速排序的递归与非递归实现
*
* @author yongh
* @date 2018年9月14日 下午2:39:00
*/
public class QuickSort {
public void quickSort(int[] a) {
if (a == null)
return;
qSort(a, 0, a.length - 1);
}
/**
* 递归
*/
public void qSort(int[] a, int low, int high) {
int pivot;
if (low >= high)
return;//原始递归操作
// pivot = partition(a, low, high); // 将数列一分为二
// qSort(a, low, pivot - 1); // 对低子表排序
// qSort(a, pivot + 1, high); // 对高子表排序// 优化递归操作
while (low < high) {
pivot = partition(a, low, high); // 将数列一分为二
qSort(a, low, pivot - 1); // 对低子表排序
low = pivot + 1;
}
}public void quickSort2(int[] a) {
if (a == null)
return;
qSort2(a, 0, a.length - 1);
}
/**
* 非递归
*/
public void qSort2(int[] a, int low, int high) {
int pivot;
if (low >= high)
return;
Stack<Integer> stack = new Stack<Integer>();
stack.push(low);
stack.push(high);
while (!stack.empty()) {
// 先弹出high,再弹出low
high = stack.pop();
low = stack.pop();
pivot = partition(a, low, high);
// 先压low,再压high
if (low < pivot - 1) {
stack.push(low);
stack.push(pivot - 1);
}
if (pivot + 1 < high) {
stack.push(pivot + 1);
stack.push(high);
}
}
}/**
* 对数组a中下标从low到high的元素，选取基准元素pivotKey，
* 根据与基准比较的大小，将各个元素排到基准元素的两端。
* 返回值为最后基准元素的位置
*/
public int partition(int[] a, int low, int high) {// 三数取中,将中间元素放在第一个位置
if (a[low] > a[high])
swap(a, low, high);
if (a[(low + high) / 2] > a[high])
swap(a, (low + high) / 2, high);
if (a[low] < a[(low + high) / 2])
swap(a, (low + high) / 2, low);int pivotKey = a[low]; // 用第一个元素作为基准元素
while (low < high) { // 两侧交替向中间扫描
while (low < high && a[high] >= pivotKey)
high--;
a[low] = a[high];
// swap(a, low, high); //比基准小的元素放到低端
while (low < high && a[low] <= pivotKey)
low++;
a[high] = a[low];
// swap(a, low, high); //比基准大的元素放到高端
}
a[low] = pivotKey; // 在中间位置放回基准值
return low; // 返回基准元素所在位置
}public void swap(int[] a, int i, int j) {
int temp;
temp = a[j];
a[j] = a[i];
a[i] = temp;
}// =========测试代码=======
//测试的为非递归方法quickSort2()
public void test1() {
int[] a = null;
quickSort2(a);
System.out.println(Arrays.toString(a));
}public void test2() {
int[] a = {};
quickSort2(a);
System.out.println(Arrays.toString(a));
}public void test3() {
int[] a = { 1 };
quickSort2(a);
System.out.println(Arrays.toString(a));
}public void test4() {
int[] a = { 3, 3, 3, 3, 3 };
quickSort2(a);
System.out.println(Arrays.toString(a));
}public void test5() {
int[] a = { -3, 6, 3, 1, 3, 7, 5, 6, 2 };
quickSort2(a);
System.out.println(Arrays.toString(a));
}public static void main(String[] args) {
QuickSort demo = new QuickSort();
demo.test1();
demo.test2();
demo.test3();
demo.test4();
demo.test5();
}
}
null
[]
[]
[, , , , ]
[-, , , , , , , , ]
QuickSort
收获
递归改为非递归，联想到栈的使用，根据对核心代码的循环，确定栈中存储什么数据。
更多：数据结构与算法合集
