news 2026/6/23 2:04:40

Java算法——排序篇之快速排序,零基础小白到精通,收藏这篇就够了

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
Java算法——排序篇之快速排序,零基础小白到精通,收藏这篇就够了
快速排序(Quick sort)

核心思路:

  1. 从数列中挑出一个元素,一般都是左边第一个数字,称为 “基准数”;
  2. 创建两个指针,一个从前往后走,一个从后往前走。
  3. 先执行后面的指针,找出第一个比基准数小的数字
  4. 再执行前面的指针,找出第一个比基准数大的数字
  5. 交换两个指针指向的数字
  6. 直到两个指针相遇
  7. 将基准数跟指针指向位置的数字交换位置,称之为:基准数归位。
  8. 第一轮结束之后,基准数左边的数字都是比基准数小的,基准数右边的数字都是比基准数大的。
  9. 把基准数左边看做一个序列,把基准数右边看做一个序列,按照刚刚的规则递归排序

下面详细讲解,附有图形演示:

1.从数列中挑出一个元素,一般都是左边第一个数字,称为 “基准数”;

2.创建两个指针,一个从前往后走,一个从后往前走。

3.先执行后面的指针,找出第一个比基准数小的数字
4.再执行前面的指针,找出第一个比基准数大的数字


5. 交换两个指针指向的数字**

5.1交换后继续移动 start 和 end,继续查找start指向比基准数大的,end指向比基准数小的,然后交换…依次类推…

6. 直到两个指针相遇

7. 将基准数跟指针指向位置的数字交换位置,称之为:基准数归位。

9. 第一轮结束之后,基准数左边的数字都是比基准数小的,基准数右边的数字都是比基准数大的。
10. 把基准数左边看做一个序列,把基准数右边看做一个序列,按照刚刚的规则递归排序


代码实现:

public class QuickSortTest02 { public static void main(String[] args) { int[] arr = {6,1,2,7,9,3,4,5,10,8}; System.out.println("排序前:"); for (int i : arr) { System.out.print(i+" "); } System.out.println(); // 调用方法进行排序 quickSort(arr,0,arr.length-1); System.out.println("排序后:"); for (int i = 0; i < arr.length; i++) { System.out.print(arr[i]+" "); } } //定义方法 public static void quickSort(int[] arr,int i,int j){ // 定义两个变量记录起始索引和结束索引 int start = i; int end = j; if (start>end){ // 递归出口 return; } // 定义基准数为起始索引 int baserNum = arr[i]; while (start != end){ // end从后往前,找基准数小的 while (true){ if(end <= start || arr[end]<baserNum){ break; } end--; } // star 从前往后,找比基准数大的 while (true){ if(end <= start || arr[start] > baserNum){ break; } start++; } // 此时,start指向了比基准数大的数,end指向了比基准数小的数 // 然后将start指向的数和end指向的数交换 int temp = arr[start]; arr[start] = arr[end]; arr[end] = temp; } // 当start和end指向同一个元素,则上面的循环结束 //表示已经找到了基准数应存入的位置 //然后 将这个范围中的第一个数和start(或者end)指向的元素进行交换 //基准数归位 int temp = arr[start]; arr[start] = arr[i]; arr[i] = temp; // 利用递归思想,重复上面步骤 // 上述将基准数放到了该放的位置,即3 1 2 5 4 6 9 7 10 8 //确定6左边的范围,重复刚刚所做的事情 quickSort(arr,i,end-1); //确定6右边的范围,重复刚刚所做的事情 quickSort(arr,start+1,j); } }

说真的,这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型,挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis,稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后,整条线上的人都开始有点慌了,大家都在想:“我是不是要学大模型,不然这饭碗还能保多久?”

先给出最直接的答案:一定要把现有的技术和大模型结合起来,而不是抛弃你们现有技术!掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地!大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇!

如何学习AGI大模型?

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始,按照什么顺序学习,以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛,没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫,不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理,关键技术,以及大模型应用场景;通过理论原理结合多个项目实战,从提示工程基础到提示工程进阶,掌握Prompt提示工程。

L2级别:AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别:大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体;同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别:大模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调;并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握;而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发,针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程,和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的,我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档,它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础(书籍含电子版PDF)

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说,书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解,因此,我们提供了丰富的大模型视频教程,以动态、形象的方式展示技术概念,帮助你更快、更轻松地掌握核心知识

四、大模型项目实战

学以致用,当你的理论知识积累到一定程度,就需要通过项目实战,在实际操作中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我们将提供精心整理的大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余。


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