算法知识详解快速排序算法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了算法知识详解快速排序算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

基本思想

已发布:

本文的思路是以从小到大为例讲的。
快速排序的基本思想是任取待排序序列的一个元素作为中心元素(可以用第一个,最后一个,也可以是中间任何一个),习惯将其称为pivot,枢轴元素;
将所有比枢轴元素小的放在其左边;
将所有比它大的放在其右边;
形成左右两个子表;
然后对左右两个子表再按照前面的算法进行排序,直到每个子表的元素只剩下一个。

可见快速排序用到了分而治之的思想。
将一个数组分成两个数组的方法为:
先从数组右边找到一个比枢轴元素小的元素,将数组的第一个位置赋值为该元素;
再从数组的左边找到一个比枢轴元素大的元素,将从上面取元素的位置赋值为该值;
依次进行,直到左右相遇,把枢轴元素赋值到相遇位置。

例子

输入数组
arr 为 [39 , 28  , 55 ,  87 , 66 , 3 ,17 ,39*]
为了区别两个相同元素,将最后一个加上 * ;
初始状态如下图:

初始状态

定义一枢轴元素pivot,初始化为第一个元素的值,即39;
查询左边的元素的变量为left,初始值为第一个元素的索引,0;
查询右边的元素的变量为right,初始值为第一个元素的索引,7。
如下图:

【算法知识】详解快速排序算法
初始化

演示第一轮排序过程
从右边开始,从右边找到一个比枢轴元素小的,如果没找到right一直自减1;

【算法知识】详解快速排序算法
第一轮排序状态1

然后把当前left所在元素赋值为该值;
这里right所指元素并没有空,只是为了好演示,设置为空(下同);

【算法知识】详解快速排序算法
第一轮排序状态2

然后从左边开始找一个比枢轴元素pivot大的元素;如果没找到left一直自增1;

【算法知识】详解快速排序算法
第一轮排序状态3

将当前right所指元素设为该值;

【算法知识】详解快速排序算法
第一轮排序状态4

然后从右边找到一个比枢轴元素小的,如果没找到right一直自减1;

【算法知识】详解快速排序算法
第一轮排序状态5

将当前left所指元素设为该值;

【算法知识】详解快速排序算法
第一轮排序状态6

然后从左边开始找一个比枢轴元素pivot大的元素;如果没找到left一直自增1;

【算法知识】详解快速排序算法
第一轮排序状态7

将当前right所指元素设为该值;

【算法知识】详解快速排序算法
第一轮排序状态8

然后从右边找到一个比枢轴元素小的,如果没找到right一直自减1;

【算法知识】详解快速排序算法
第一轮排序状态9

这时left和right相遇了,将枢轴元素赋值给当前位置。

【算法知识】详解快速排序算法
第一轮排序状态10

第一轮排序动态过程:

【算法知识】详解快速排序算法
第一轮排序动态过程

然后将数组分成了

[17,28,3]  与  [66, 87, 55, 39*]两部分;
再对这两部分进行上述环节即可。
反反复复,直到只剩下一个元素。

排序全过程

【算法知识】详解快速排序算法
排序全过程

代码

对每一个数组进行分化的代码如下:
初始化pivot为数组第一个元素;
只要left还小于right就进行循环;
外层循环内部如下:
先从右边找一个比枢轴元素小的元素;
将当前left所指元素赋值为找到的元素;
再从左边找一个比枢轴元素大的元素;
将当前right所指元素赋值为找到的元素;
当left和right相等将枢轴元素赋值在此。
最后返回中间元素的索引。

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;
    }

快排代码:
第一个是快排的重载,直接传数组;
然后调用另一个重载函数,传数组,left为第一个元素索引0,right为最后一个元素索引数组长度减去1;
主要介绍传三个参数的快排函数:
定义一个将来划分为两个数组的中间元素的索引;
如果left比right小,进行一次划分,将返回来的值赋值给middle;
对left到middle - 1的部分进行一次快排(递归进行);
对middle + 1到right的部分进行一次快排(递归进行)。

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);
        }
    }

完整代码:

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;
    }
}

时间复杂度

理想的情况:
每次划分所选择的中轴元素恰好将当前序列几乎等分,经过 趟划分,便可以排序完毕。这样,所以理想状态下整个算法的时间复杂度为
最坏的情况是,每次所选的中间数是当前序列中的最值元素,这时每次划分的两个子表一个长度是0,一个是当前数组长度减去1。这样的话,长度为n的数组需要经过n趟划分,这时的时间复杂度为
为改善最坏情况下的时间性能,可以在最枢轴元素的原则中进行优化,选第一个元素,最后一个元素,中间元素中的中位数即可。
这时,快速排序的时间复杂度即为

稳定性

如下面的数组
相同元素用 *  标出 [ 2 , 3  , 1, 1* ]
第一次排序为
[1* , 1, 2, 3]
第二次为
[1* , 1 , 2 , 3] 相对顺序发生了变化,所以是不稳定的。

 
   
   
 

   
     
     
   

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