这是一篇对快速排序分析得比较细的文章，转之学习学习
提示：
看此文之前请将快速排序的思想和过程基本搞清楚，否则光看程序理解起来是比较困难的，因为违反了循序渐进的学习法则。
下面是对这段程序的分析:
“pivot=data[low];”表示将最低端即第一个元素作为枢轴记录，暂存到pivot中去，“while(i”表示当高低指针相遇时循环终止，否则继续。“while (i=pivot) j--;”表示从高端（即数组后面）开始搜索，直到搜索到一个比枢轴值小的某个元素，条件“data[j]>=pivot”用的是大于或等于号，可见，在搜索过程中若遇到相等的则跳过并继续搜索，条件“i”不可少，因为在搜索过程中，low与high可能相遇，此“i”跟外层while的条件“i”无关，作用各不相同，外层while的条件“i”是判断在进行从高端向低端搜索一趟、从低端向高端搜索一趟之后高低指针是否相遇，而前者却是在单向的搜索过程中为防止高低指针相遇。
当经过“while (i=pivot) j--;”的搜索之后，搜索到一个比枢轴小的元素，因为在搜索完之后i、j可能相等，若相等，就没有交换的必要，因此紧接下面设置了一个判断“if(i”，若成立，那么就要将比枢轴记录小的记录移到低端“data[i++]=data[j];”，这里的“data[i++]”表示先使用了data[i]之后才加1，相当于“data[i]=data[j]; i++;”两句的效果。为什么要i++？是因为刚交换的记录肯定比枢轴小，那么紧接下面的语句“while (i”就少了一次不必要的比较（因为：data[i]<=pivot必定成立，而i在前面的if语句中已成立，则“i”必成立，若没有i++，while中的““i””在肯定成立的情况下执行了一次），提高了效率。执行“data[i++]=data[j];”之后，高端的data[j]覆盖了data[i]的值，第一次覆盖时，覆盖的是data[low]的值，因为最开始时，“pivot=data[low];”将最低端即第一个元素作为枢轴记录暂存到pivot中去了，所以不必担心，会丢失信息，由于data[j]的值赋给了data[i]，那么data[j]原来的位置j就可以看做一个空白，下一次覆盖时，就将低端的data[i]复制到这个位置。
紧接下来的“while (i i++;”是从低端向高端搜索，直到找到一个比枢轴大的元素，先进行判断“if(i”，若成立，如前所述，执行“data[j--]=data[i];”就将低端的data[i]复制到上次赋值后空出的j位置。
如此反复，直到外层while的条件不成立，即i==j，即高低指针相遇，表示已经找到了枢轴记录pivot的最终位置i，执行“data[i]=pivot;”于是，枢轴记录移到最终位置。接下来的“quick_sort(data,low,i-1); quick_sort(data,i+1,high);”表示，对被pivot分开的左右子序列进行递归的快速排序。
这便是整个的排序过程，建议各位备考者以此为例，对其他所有的排序源程序进行调试便于深度剖析理解。
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＃i nclude <iostream.h>
int data[9] = {54,38,96,23,15,72,60,45,83};
void quick_sort(int data[], int low, int high)
{
int i, j, pivot;
if (low < high)
{
pivot=data[low];
i=low;
j=high;
while(i<j)
{
while (i<j && data[j]>=pivot)
j--;
if(i<j)
data[i++]=data[j]; //将比枢轴记录小的记录移到低端
while (i<j && data[i]<=pivot)
i++;
if(i<j)
data[j--]=data[i]; //将比枢轴记录大的记录移到高端
}
data[i]=pivot; //枢轴记录移到最终位置
quick_sort(data,low,i-1);
quick_sort(data,i+1,high);
}
}
void main()
{
quick_sort(data, 0, 8);
}
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