还记得快速排序吗?面试必备

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写个快速排序看看:

还记得快速排序吗?面试必备

快速排序使用分治的思想,通过一趟排序将待排序列分割成两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小,另一部分比基准点。之后分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序的目的。

准备数据测一下:

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排序的结果:

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上面的操作是从右往左找到比基准小的,从左往右找到比基准大的,然后交换,最后交换基准位置。

还看到一种操作套路是把基准交换来换去,最后的效果也是一样的。我是觉得第一种好一点,没有那么多交换操作

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这边的选择基准点就是选第一个数据,如果在数据基本有序的情况下,你选择第一个数据是比较糟糕的,所以如果针对的都是这样的数据,那么可以考虑选择随机的位置作为基准点,总不至于那么倒霉吧,当然糟糕的时候还是糟糕的,你懂我说的糟糕的时间的复杂度。

最佳的划分是将待排序的序列分成等长的子序列,最佳的状态我们可以使用序列的中间的值。我们可是学过中位数的数,前人们总结了一个随机取三数(随机也可以直接取左边,右边,和中间,因为反正数据是随机的,再弄一个随机也没必要),然后取中位数作为基准,至少避开了那种最倒霉的情况哈哈。我们这边只是取了三个数,如果加大样本的数据,是方便了和加快了排序,但是前期就花了不少时间,具体还是要根据排序数据规模来处理,并不是放之四海皆准。

还有前辈们说对于很小和部分有序的数组,快排不如插排好。当待排序序列的长度分割到一定大小后,继续分割的效率比插入排序要差,此时可以使用插排而不是快排。我还不知道怎么分析出来的,但是这样有个地方,看排序的后面有个递归,如果待排序的序列划分极端不平衡,递归的深度将趋近于n,而栈的大小是很有限的,每次递归调用都会耗费一定的栈空间,函数的参数越多,每次递归耗费的空间也越多。所以这边还可以改成尾递归,优化后,可以缩减堆栈深度,据说可以由原来的O(n)缩减为O(logn),将会提高性能,但是用java编写的话,就是编译器没对尾递归这种做过多的优化,所以......不知道之后的版本有没有更好支持。


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