目次
一、快速排序基本思想
二、快速排序的实现
1.Hoare法找基准值
2.挖坑法
3.前后指针法(了解)
三、快速排序的优化
1.三数取中法
2.递归到小的子区间时,可以考虑使用插入排序
四、非递归的写法
五、时间空间复杂度
一、快速排序基本思想
快速排序是 Hoare 于 1962 年提出的一种二叉树布局的互换排序方法,其基本思想为: 任取待排序元素序列中的某元 素作为基准值,按照该排序码将待排序集合分割成两子序列,左子序列中全部元素均小于基准值,右子序列中全部 元素均大于基准值,然后最左右子序列重复该过程,直到全部元素都排列在相应位置上为止 。 我们此次实现拿数组的第一个元素做为基准值
right找到比tmp小的,left再找到比tmp大的就互换。如果交汇了就放入第一个元素,再把tmp放进来。 right必须先找left后找
把交汇处的下标给par,再分别从par两边重复之前的操纵。而且这不就是二叉树吗。那么就适适用递归来处理惩罚了
二、快速排序的实现
-
- public static void quickSort(int[] array) {
- quick(array,0,array.length-1);
- }
- private static void quick(int[] array,int start,int end) {
-
- //当start >= end了证明只有一个元素,或者没有左右树了也就不需要排序了
- if(start >= end) {
- return;
- }
- //按照基准值对array数组的 [start,end]区间中的元素进行划分
- //并返回当前基准值下标
- int par = partitionHoare(array,start,end);
- //遍历左边
- quick(array,start,par-1);
- //遍历右边
- quick(array,par+1,end);
- }
复制代码 1.Hoare法找基准值
从逻辑上已经构造好了,就差具体的操纵了:
- /**
- * Hoare法
- * @param array
- * @param left
- * @param right
- * @return
- */
- private static int partitionHoare(int[] array, int left,int right) {
- //用来保存基准值下标
- int i = left;
- //记录基准值的值
- int tmp = array[left];
- //没交汇就继续循环
- while (left < right) {
- //left < right 必须写前面,防止6 7 8 9这种情况
- //找到最右边小于基准值的值
- while (left < right && array[right] >= tmp){
- right--;
- }
- //找到左边大于基准值的值
- while (left < right && array[left] <= tmp) {
- left++;
- }
- //交换
- swap(array,left,right);
- }
- //此时 left 和 right 交汇
- swap(array,i,left);
-
- //返回新的基准值下标
- return left;
- }
- //交换函数
- private static void swap(int[] array, int i, int j) {
- int tmp = array[i];
- array[i] = array[j];
- array[j] = tmp;
- }
复制代码 测试代码:
- public static void main(String[] args) {
- int[] array = {10,9,7,2,3,8,1};
- Sort.bubbleSort(array);
- System.out.println(Arrays.toString(array));
- }
复制代码
出了刚才的Hoare法可以找基准值下面还有两种方法
2.挖坑法
先把基准值记录一下,再由right找到小于基准值的,然后left找到大于基准值的。两边来回填补。
最后tmp放入交汇处
仔细的就会发现,这和Hoare法的数据顺序是不一样的。但也同样到达了效果
绘图的时候内里有一些空,其实是保存了原来数据的,但是为了更好的明白就没有保存。但是在代码上原有的数据一定会被覆盖。
代码:
- /**
- * 挖坑法
- * @param array
- * @param left
- * @param right
- * @return
- */
- private static int partitionK(int[] array, int left,int right) {
- //记录第一个坑,做为基准值
- int tmp = array[left];
- while (left < right) {
- //找到最左边比基准值小的
- while (left < right && array[right] >= tmp) {
- right--;
- }
- //左边小的数据先放入,已经挖好了坑tmp
- array[left] = array[right];
- //找到最右边大于基准值的
- while (left < right && array[left] <= tmp) {
- left++;
- }
- //放入右边的新坑
- array[right] = array[left];
- }
- //left 和 right 交汇,填空
- array[left] = tmp;
- return left;
- }
复制代码 这是最紧张的一种方法,着重掌握
3.前后指针法(了解)
做选择题的时候可能会有。做题顺序: 挖坑法 > Hoare法 > 前后指针法
-
- /**
- * 前后指针法 (做为了解)
- * @param array
- * @param left
- * @param right
- * @return
- */
- private static int partitionPre(int[] array, int left, int right) {
- int prev = left ;
- int cur = left+1;
- while (cur <= right) {
- if(array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {
- swap(array,cur,prev);
- }
- cur++;
- }
- swap(array,prev,left);
- return prev;
- }
-
复制代码
快速排序如果不做优化,数据量大了以后他是很有可能会栈溢出的。
三、快速排序的优化
1.三数取中法
快排在能取到中间值时,最快。
如果数组是一个有序的,那么就会开辟很多没必要的空间。浪费时间空间
那么三树取中就是:
用left 和 right 与 mid(数组中间下标的值) ,内里选居中的一个。做为基准值,并将他和left换一下
此时3做为基准值
那么最后基准值就在中间位置
写一个函数找到三个数之间中间的谁人数的下标:
- //返回的是中间值小标
- private static int midTreeNum(int[] array,int left,int right) {
- int mid = left + right / 2;
- if(array[left] < array[right]) {
- if(array[mid] < array[left]) {
- return left;
- }else if(array[right] < array[mid]) {
- return right;
- }else {
- return mid;
- }
- }else {
- if(array[mid] < array[right]) {
- return right;
- }else if(array[left] < array[mid]) {
- return left;
- }else {
- return mid;
- }
- }
- }
复制代码 边看图边看代码,假设array[left] < array[right] 假设array[left] >= array[right]
- public static void quickSort(int[] array) {
- quick(array,0,array.length-1);
- }
- private static void quick(int[] array,int start,int end) {
- if(start >= end) {
- return;
- }
-
- //三数取中法
- int index = midTreeNum(array,start,end);
- swap(array,index,start);
- int par = partitionK(array,start,end);
- quick(array,start,par-1);
- quick(array,par+1,end);
- }
复制代码 结果:
2.递归到小的子区间时,可以考虑使用插入排序
我们知道在趋于有序的时候插入排序最快,可以到达O(n)
- public static void insertSortRange(int[] array,int left ,int right) {
- for (int i = left+1; i <= right; i++) {
- int tmp = array[i];
- int j = i-1;
- for (; j >= left; j--) {
- // if(array[j] > tmp) { 不稳定的写法
- if(array[j] > tmp) {
- array[j+1] = array[j];
- }else {
- //防止第一次array[j]>tmp,从而j--到-1,执行不到这条语句
- // array[j+1] = tmp;
- break;
- }
- }
- array[j+1] = tmp;
- }
- }
复制代码
- public static void quickSort(int[] array) {
- quick(array,0,array.length-1);
- }
- private static void quick(int[] array,int start,int end) {
- if(start >= end) {
- return;
- }
- //当分出来的,数组越小。递归的次数就越多了,但是趋于有序了就可以用插入排序
- if(end - start + 1 <= 10) {
- insertSortRange(array,start,end);
- return;
- }
- //三数取中法
- int index = midTreeNum(array,start,end);
- swap(array,index,start);
- int par = partitionK(array,start,end);
- quick(array,start,par-1);
- quick(array,par+1,end);
- }
复制代码
四、非递归的写法
- public static void quickSortNot(int[] array) {
- Stack<Integer> stack = new Stack<>();
- int left = 0;
- int right = array.length-1;
- int par = partitionK(array,left,right);
- if(par > left+1) {
- stack.push(left);
- stack.push(par-1);
- }
- if(par < right-1) {
- stack.push(par+1);
- stack.push(right);
- }
- while (!stack.isEmpty()) {
- right = stack.pop();
- left = stack.pop();
- par = partitionK(array,left,right);
- //保证左边至少有两个元素
- if(par > left+1) {
- stack.push(left);
- stack.push(par-1);
- }
- //保证右边至少有两个元素
- if(par < right-1) {
- stack.push(par+1);
- stack.push(right);
- }
- }
- }
复制代码 用栈来模仿,用栈后进先出的原理来模仿实现。
快速排序最好还是用递归来实现
五、时间空间复杂度
优化后的
- <u><strong>时间复杂度:O(n*log2n)
- 空间复杂度:O(log2n)
- 稳定性:不稳定</strong></u>
复制代码 免责声明:如果侵犯了您的权益,请联系站长,我们会及时删除侵权内容,谢谢合作!更多信息从访问主页:qidao123.com:ToB企服之家,中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |