【算法知识】详解快速排序算法
基本思想
已發布:
【算法知識】詳解選擇冒泡算法
【算法知識】詳解選擇排序算法
【算法知識】詳解插入排序算法
本文的思路是以從小到大為例講的。
快速排序的基本思想是任取待排序序列的一個元素作為中心元素(可以用第一個,最后一個,也可以是中間任何一個),習慣將其稱為pivot,樞軸元素;
將所有比樞軸元素小的放在其左邊;
將所有比它大的放在其右邊;
形成左右兩個子表;
然后對左右兩個子表再按照前面的算法進行排序,直到每個子表的元素只剩下一個。
可見快速排序用到了分而治之的思想。
將一個數組分成兩個數組的方法為:
先從數組右邊找到一個比樞軸元素小的元素,將數組的第一個位置賦值為該元素;
再從數組的左邊找到一個比樞軸元素大的元素,將從上面取元素的位置賦值為該值;
依次進行,直到左右相遇,把樞軸元素賦值到相遇位置。
例子
輸入數組
arr 為 [39 , 28 ?, 55 , ?87 , 66 , 3 ,17 ,39*]
為了區別兩個相同元素,將最后一個加上 * ;
初始狀態如下圖:
定義一樞軸元素pivot,初始化為第一個元素的值,即39;
查詢左邊的元素的變量為left,初始值為第一個元素的索引,0;
查詢右邊的元素的變量為right,初始值為第一個元素的索引,7。
如下圖:
演示第一輪排序過程
從右邊開始,從右邊找到一個比樞軸元素小的,如果沒找到right一直自減1;
然后把當前left所在元素賦值為該值;
這里right所指元素并沒有空,只是為了好演示,設置為空(下同);
然后從左邊開始找一個比樞軸元素pivot大的元素;如果沒找到left一直自增1;
第一輪排序狀態3將當前right所指元素設為該值;
第一輪排序狀態4然后從右邊找到一個比樞軸元素小的,如果沒找到right一直自減1;
第一輪排序狀態5將當前left所指元素設為該值;
第一輪排序狀態6然后從左邊開始找一個比樞軸元素pivot大的元素;如果沒找到left一直自增1;
第一輪排序狀態7將當前right所指元素設為該值;
第一輪排序狀態8然后從右邊找到一個比樞軸元素小的,如果沒找到right一直自減1;
第一輪排序狀態9這時left和right相遇了,將樞軸元素賦值給當前位置。
第一輪排序狀態10第一輪排序動態過程:
第一輪排序動態過程然后將數組分成了
[17,28,3] ?與 ?[66, 87, 55, 39*]兩部分;
再對這兩部分進行上述環節即可。
反反復復,直到只剩下一個元素。
排序全過程
排序全過程代碼
對每一個數組進行分化的代碼如下:
初始化pivot為數組第一個元素;
只要left還小于right就進行循環;
外層循環內部如下:
先從右邊找一個比樞軸元素小的元素;
將當前left所指元素賦值為找到的元素;
再從左邊找一個比樞軸元素大的元素;
將當前right所指元素賦值為找到的元素;
當left和right相等將樞軸元素賦值在此。
最后返回中間元素的索引。
快排代碼:
第一個是快排的重載,直接傳數組;
然后調用另一個重載函數,傳數組,left為第一個元素索引0,right為最后一個元素索引數組長度減去1;
主要介紹傳三個參數的快排函數:
定義一個將來劃分為兩個數組的中間元素的索引;
如果left比right小,進行一次劃分,將返回來的值賦值給middle;
對left到middle - 1的部分進行一次快排(遞歸進行);
對middle + 1到right的部分進行一次快排(遞歸進行)。
完整代碼:
import?java.util.Arrays;public?class?Solution?{public?static?void?main(String[]?args)?{quickSort(new?int[]{39,28,55,87,66,3,17,39});}public?static?void?quickSort(int[]?arr){quickSort(arr,0,arr.length-1);System.out.println(Arrays.toString(arr));}public?static?void?quickSort(int[]?arr,int?left,int?right){int?middle;if(left?<?right){middle?=?partition(arr,left,right);quickSort(arr,left,middle-1);quickSort(arr,middle+1,right);}}public?static?int?partition(int[]?arr,int?left,int?right){int?pivot?=?arr[left];while(left?<?right){while(left<right?&&?arr[right]?>=?pivot)right--;arr[left]?=?arr[right];while(left?<?right?&&?arr[left]<=?pivot)left++;arr[right]?=?arr[left];}arr[left]?=?pivot;return?left;} }時間復雜度
理想的情況:
每次劃分所選擇的中軸元素恰好將當前序列幾乎等分,經過趟劃分,便可以排序完畢。這樣,所以理想狀態下整個算法的時間復雜度為。
最壞的情況是,每次所選的中間數是當前序列中的最值元素,這時每次劃分的兩個子表一個長度是0,一個是當前數組長度減去1。這樣的話,長度為n的數組需要經過n趟劃分,這時的時間復雜度為;
為改善最壞情況下的時間性能,可以在最樞軸元素的原則中進行優化,選第一個元素,最后一個元素,中間元素中的中位數即可。
這時,快速排序的時間復雜度即為。
穩定性
如下面的數組
相同元素用 * ?標出 [ 2 , 3 ?, 1, 1* ]
第一次排序為
[1* , 1, 2, 3]
第二次為
[1* , 1 , 2 , 3] 相對順序發生了變化,所以是不穩定的。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的【算法知识】详解快速排序算法的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 解读:一种来自Facebook团队的大规
- 下一篇: 每天被远程办公支配的恐惧,你怕了吗?