算法高频面试之:快速排序

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了算法高频面试之:快速排序相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


不点蓝字,我们哪来故事?



快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。

核心思想:

  • 在待排序的元素任取一个元素作为基准(通常选第一个元素,称为基准元素)

  • 将待排序的元素进行分块,比基准元素大的元素移动到基准元素的右侧,比基准元素小的移动到作左侧,从而一趟排序过程,就可以锁定基准元素的最终位置

  • 对左右两个分块重复以上步骤直到所有元素都是有序的(递归过程)


具体算法执行流程如下:


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把5拆出来作为与其他元素比较的基准元素,设两个“指针”:right和left


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right指针从右向左扫描,8 > 5,保持不变,right指针左移


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4和5比较,4 < 5,拆4,放到元素5的位置,左指针右移


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1和5比较,1 < 5,保持不变,左指针继续右移


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3和5比较,3 < 5,保持不变,左指针继续右移


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7和5比较,7 > 5,拆7,放到之前元素4的位置,右指针左移


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这时候左指针和右指针的位置重叠,则将基准元素补入到该位置,结束这一次的拆补流程。

通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小

为什么算法执行的时候需要左指针 left 和右指针 right 相互交换移动?

你仔细模拟一遍执行流程就会发现,快速排序每次移动都是相对于基准点的(a[left],a[right]相互交互的关键),只有这样才能使得比基准小的到左边,比基准大的到右边,从而确定基准元素的最终位置。


代码实现

public class FastSortDemo { public static void main(String[] args) { int[] nums = {5, 1, 3, 7, 4, 8}; int startIndex = 0; int endIndex = nums.length - 1; FastSortDemo fastSortDemo = new FastSortDemo(); fastSortDemo.quickSort(nums, startIndex, endIndex); System.out.println(Arrays.toString(nums)); }
public void quickSort(int[] nums, int startIndex, int endIndex) { int left = startIndex; int right = endIndex; // 基准元素 int pivot = nums[startIndex]; // 先根据基准元素,将元素分成两拨,比基准元素小的,放在基准元素的左边,大的在右边 while (left <= right) { // 寻找比基准元素大的元素 while (pivot > nums[left]) { left++; } // 寻找比基准元素小的元素 while (pivot < nums[right]) { right--; } if (left <= right) { swap(nums, left, right); left++; right--; } }
if (startIndex < right) { quickSort(nums, startIndex, right); }
if (left < endIndex) { quickSort(nums, left, endIndex); } }
// 两数交换 public void swap(int[] nums, int i, int j) { int temp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = temp; }}

复杂度分析:

  • 时间复杂度:O(N * logN)。这里的N代表数组长度。

  • 空间复杂度:O(N * logN)


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