快速排序可视化工具
动态演示快速排序算法，高亮 pivot 与分区过程，支持单步执行、速度调节、自定义输入数据，并实时显示比较/交换次数与伪代码。直接在浏览器中运行。
Code examples
Ready-to-copy reference implementations. Free to use in your own projects and assignments.
使用方法
- 1 点击 Play 观看每一次分区如何把 pivot 放到正确位置，并将数组围绕它一分为二。
- 2 使用 Step 逐次比较,同步跟踪分区指针的移动。
- 3 在 Custom input 中输入自定义数字,然后点击 Apply。
- 4 跟随高亮的伪代码,同时查看实时更新的比较/交换计数。
为什么使用此工具
- 了解围绕 pivot 的分区过程如何驱动分治（divide-and-conquer）式的递归排序。
- 理解为什么快速排序在实际应用中通常是最快的比较排序算法。
- 指标会展示 pivot 分区效果不佳时（例如数组已排序）出现的最坏情况 O(n²)。
- 完全在你的浏览器中运行。无需注册，无需上传文件。
常见问题
什么是快速排序？
快速排序选取一个 pivot，将数组分区,使较小的元素位于左侧、较大的元素位于右侧，然后对两侧子数组递归排序。该工具使用 Lomuto 分区方案，以数组末尾元素作为 pivot。
快速排序的时间复杂度是多少？
平均情况下为 O(n log n)，但当 pivot 每次都恰好选中最小或最大元素时，最坏情况会退化为 O(n²)。采用随机化选取或三数取中（median-of-three）的方式,可以在实际应用中有效避免这种情况。
快速排序是稳定排序吗？
不是。分区过程中的交换操作会将元素移动到数组各处，可能改变相等值之间的相对顺序。虽然存在稳定的快速排序变体，但它们需要额外的内存。
为什么快速排序如此流行？
它是原地（in place）排序，缓存性能好、常数因子小，因此在实际数据上通常比归并排序或堆排序更快，尽管它存在最坏情况的复杂度限制。
什么是 快速排序可视化工具？
快速排序可视化工具模拟快速排序算法的执行过程：选取一个 pivot，将数组中的元素围绕它分区，然后对两侧子数组递归排序。该工具采用 Lomuto 分区方案，直观展示了快速排序为何平均时间复杂度为 O(n log n)，但在 pivot 选择不佳时会退化为 O(n²)。
功能特性
逐步动画演示
查看每个子数组中基准选择、分区和递归的过程。
复杂度
时间复杂度:平均 O(n log n),最坏 O(n²)。空间复杂度:平均 O(log n)。原地排序(in-place);不稳定(not stable)。
100% 隐私保护
完全在浏览器中运行——不上传任何数据。
示例
Input
[5, 2, 8, 1]Output
choose pivot, partition into < and ≥, recurse → [1, 2, 5, 8] (sorted)常见使用场景
-
1
理解分区过程
查看元素如何被划分为 < 基准值 和 ≥ 基准值 两部分。
-
2
最坏情况的陷阱
查看对已排序输入使用朴素基准选择时,性能如何退化为 O(n²)。
-
3
为何在实践中很快
查看随机或三数取中基准选择如何避免最坏情况。
Zerethon 的快速排序可视化工具在浏览器中动态演示分治算法:选择一个基准值(pivot),围绕它对元素进行分区,然后递归处理。快速排序平均运行时间为 O(n log n),但在最坏情况下(例如对已排序输入使用朴素的基准选择)会退化为 O(n²);它平均使用 O(log n) 的栈空间,属于原地排序(in-place),且不稳定(not stable)。良好的基准选择方式(例如三数取中或随机选择)可在实践中保持较快的速度。
- 分类
- 算法
- 价格
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- 隐私
- 基于浏览器
- 注册
- 无需
参考资料
- MIT OCW 6.006 — 算法导论(CLRS) — MIT OpenCourseWare
- VisuAlgo — 排序 — VisuAlgo (NUS)
- 快速排序(C. A. R. Hoare, 1961) — Wikipedia
隐私
除非另有说明，否则你的数据永远不会离开浏览器。快速排序可视化工具 完全在客户端运行 — 无需上传服务器，不记录日志，不追踪你输入的内容。
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