今天小玄为大家带来平时代码时常用的一种排序方法——快速排序
算法简介
快速排序(Quick Sort)是在冒泡排序的基础上演变而来的,实际上是冒泡排序的 递归分治法。
快速排序在每一轮挑选一个基准元素,并让其他比它大的元素移到数列的一边,比它小的元素移到数列的另一边,从而把数列拆解成了两个部分。
具体流程如下:
- 通过分割将对象局部数组分割成前后两个局部数组(Divide)
- 对前半部分数组执行quickSort(Solve)
- 对后半部分数组执行quickSort(Solve)
算法解析
我们实现要确定分界点x - 取q【(l + r) / 2】 或者是 随机值
然后使用双指针进行操作 -—— L R
我们确保在分界点左边的数都小于等于x
在分界点右边的数都大于x
L++ R--,直到发现L找到了>x的数,R找到了小于等于x的数,将两个数进行交换
持续这样的过程直到两个指针相遇为止 —— L >= R
接下来我们只要将这样的过程持续递归进行下去即可。
代码思路
一,“暴力处理”
- 创建两个数组 a[] b[]
- 创建存储数组 q[]
- q[l ~ r] (如果 q[i] <= x —— x -> a[])
- q[l ~ r] (如果 q[i] > x —— x -> b[])
- 结果输入
- a[] -> q[]
- b[] -> q[]
二,优美的解法(按上述思路在原数组进行操作)
大致思路如上图所示。
代码实现
C语言
#include <stdio.h> int arr[1000],n; //定义全局变量,这两个全局变量需要在函数中使用 void quicksort(int left,int right) { int i = 0; int j = 0; int t = 0; int temp = 0; if(left > right) return; temp = arr[left]; //temp中存的是基准数 i = left; j = right; while(i != j) { //顺序很重要,从右往左找 while(arr[j] >= temp && i < j) j--; while(arr[i] <= temp && i < j) i++; //交换两个数在数组中的位置 if(i < j) //当哨兵i和哨兵j没有相遇的时候 { t = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = t; } } //最终将基准数归位 arr[left] = arr[i]; arr[i] = temp; quicksort(left,i-1); quicksort(i+1,right); return; } int main() { int i = 0; int j = 0; scanf("%d",&n); for(i = 0;i < n ;i++) { scanf("%d",&arr[i]); } quicksort(0,n-1); for(i = 0;i < n - 1;i++) printf("%d ",arr[i]); printf("%d",arr[n - 1]); return 0; }
c++
#include <iostream> using namespace std; const int N = 1e6 + 10; int n; int q[N]; void quick_sort(int q[],int l,int r) { if(l >= r) return; int i = l - 1,j = r + 1, x = q[(l + r) >> 1]; while(i < j) { do i ++; while(q[i] < x); do j --; while(q[j] > x); if(i < j) swap(q[i],q[j]); } quick_sort(q, l, j); quick_sort(q, j + 1, r); } int main() { scanf("%d",&n); for(int i = 0;i < n;i++) scanf("%d",&q[i]); quick_sort(q,0,n - 1); for(int i = 0;i < n;i++) printf("%d ",q[i]); return 0; }
延伸讨论
快速排序和归并排序一样基于分治法。 但其执行partition进行分割时就已经在原数组中完成了排序,因此不需要归并排序中那样手动的合并处理。
快速排序在分割的过程中会交换不相邻元素,因此属于不稳定的算法。另一方面,归并排序需要O(n)的外部储存空间,快速排序并不需要用到额外内存。也就是说,快速排序是一种原地算法(内部排序)。
在分割时如果能恰好取到中间值,那么整个过程大致和归并排序一样分为log2n层。快速排序的时间复杂度是O(logn),是一般情况下最高效的排序算法。不过如果我们选择固定的方式来选择基准的话,在处理某些数据(例如已经排序完的数据)时效率会大打折扣,最复杂的情况甚至达到O(n2).不仅如此,某些顺序的数据可能会让递归深度过深,最终导致栈溢出。一般情况下,我们需要在选择基准的方式上多花费心思,比如随机选择,或者任选出几个之后取中间值也可。
今天的文章到此就结束啦,如果觉得对你有帮助的话,请给小玄: