【数据结构】快速排序（用递归）

news2024/9/29 9:20:41

大家好，我是苏貝，本篇博客带大家了解快速排序，如果你觉得我写的还不错的话，可以给我一个赞👍吗，感谢❤️
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目录

  • 一. 基本思想
  • 二. 快速排序
    • 2.1 hoare版本
    • 2.2 挖坑法
    • 2.3 前后指针法
    • 2.4 快速排序优化
      • 三数取中法取key（hoare版本）
      • 小区间优化

一. 基本思想

快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法，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，左子序列中所有元素均小于基准值，右子序列中所有元素均大于基准值，然后左右子序列重复该过程，直到所有元素都排列在相应位置上为止。

二. 快速排序

2.1 hoare版本

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思路:

1.让key==数组在特定区间的第一个元素的下标
2.定义变量left和right，它们分别初始化为数组在特定区间的首元素和最后一个元素的下标，right先向前走，找到比key小的位置后停下；left再走，找到比key大的位置后停下；交换下标为right和left数组元素的位置。这样大的值就被放在后面，小的值就被放在前面
3.等到left和right相遇时，将相遇位置a[left]和下标为key的元素a[key]交换位置（能保证a[left]<a[key]，具体原因下面会讲）
4.1-3步完成后，相遇位置即a[key]左边全是<=它的，右边都是>=它的
5.递归a[key]的左右子树，让它们经历1-3步

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上面这幅图展示了将一个元素排序的步骤，后面还要排序6的左边和右边，我们可以将它当成一个二叉树来处理。第二次我们先来排6的左子树
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第三次我们再来排3的左子树

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2的左右子树分别为一个元素和空，所以不需要再递归下去。这两种情况用代码实现为：

if (begin >= end)
		return;

再递归3的右子树和6的右子树，思路一样，就不再赘述了

相遇位置的值一定小于下标为key的数组元素的原因：
在这里插入图片描述

int PartSort1(int* a, int begin, int end)
{
	int key = begin;
	int left = begin;
	int right = end;

	//right先走，left后走，right找小，left找大
	while (left < right)
	{
		while (left < right && a[right] >= a[key])
			right--;
		while (left < right && a[left] <= a[key])
			left++;
		Swap(&a[left], &a[right]);
	}
	Swap(&a[key], &a[left]);
	return left;
}


void QuickSort(int* a, int begin, int end)
{
	if (begin >= end)
		return;

	int key = PartSort1(a, begin, end);
	QuickSort(a, begin, key - 1);
	QuickSort(a, key + 1, end);
}

2.2 挖坑法

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思路:

在这里插入图片描述

挖坑法实际上与hoare方法差不多，只是可能更好理解一些。接下来也是递归6的左右子树，不多说了

int PartSort2(int* a, int begin, int end)
{
	int left = begin;
	int right = end;
	int hole = begin;
	int key = a[hole];

	while (left < right)
	{
		while (left < right && a[right] >= key)
			right--;
		a[hole] = a[right];
		hole = right;

		while (left < right && a[left] <= key)
			left++;
		a[hole] = a[left];
		hole = left;
	}
	a[hole] = key;
	return hole;
}


void QuickSort(int* a, int begin, int end)
{
	if (begin >= end)
		return;

	int key = PartSort2(a, begin, end);
	QuickSort(a, begin, key - 1);
	QuickSort(a, key + 1, end);
}

2.3 前后指针法

在这里插入图片描述

思路:

1.定义3个变量key，prev和cur来表示数组的下标，prev和key置为第一个元素的下标，cur置为第二个元素的下标
2.当a[cur]>=a[key]时，cur++
3.当a[cur]<a[key]时，prev++，交换下标为prev和cur的元素，再cur++
4.如果cur>end（最后一个元素的下标），交换下标为prev和key的元素
5.递归a[key]的左右子树，让它们经历1-4步

在这里插入图片描述

接下来也是递归6的左右子树，不多说了

int PartSort3(int* a, int begin, int end)
{
	int key = begin;
	int prev = begin;
	int cur = begin + 1;

	while (cur <= end)
	{
		if(a[cur]<a[key])
		{
			prev++;
			Swap(&a[prev], &a[cur]);
		}
		cur++;
	}
	Swap(&a[prev], &a[key]);
	return prev;
}



void QuickSort(int* a, int begin, int end)
{
	if (begin >= end)
		return;

	int key = PartSort3(a, begin, end);
	QuickSort(a, begin, key - 1);
	QuickSort(a, key + 1, end);

}

2.4 快速排序优化

1

三数取中法取key（hoare版本）

当数组本来就是有序数组(如升序)时，hoare版本的排序后的key相当于只有右子树，没有左子树。这样在数组元素较多时（如10000个），在debug条件下可能会因为栈溢出而报错（在release条件下不会，因为release对递归建立栈帧的优化已经足够好了）

下面是测试排序性能的函数，将用希尔排序排序好的数组a1再用快速排序，发现会报错，原因：栈溢出

void TestOP()
{
	srand(time(0));
	const int N = 10000;
	int* a1 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);

	for (int i = 0; i < N; ++i)
	{
		a1[i] = rand();
	}

	int begin1 = clock();
	ShellSort(a1, N);
	int end1 = clock();

	int begin2 = clock();
	QuickSort(a1, 0, N-1);
	int end2 = clock();

	printf("InsertSort:%d\n", end1 - begin1);
	printf("ShellSort:%d\n", end2 - begin2);

	free(a1);
}

在这里插入图片描述

那下面我们来优化hoare版本的快速排序。我们不再取数组第一个元素为key，而是取a[begin]，a[end]和a[midi]（midi是中间元素的下标）三者中的中位数。如何实现呢？先找到中位数的下标，再交换第一个元素和中位数的位置，再让key==begin，此时a[key]就不会是最小的元素了

int GetMidi(int* a, int begin, int end)
{
	int midi = (begin + end) / 2;
	if (a[begin] > a[midi])
	{
		if (a[midi] > a[end])
			return midi;
		else if (a[end] > a[begin])
			return begin;
		else
			return end;
	}
	else
	{
		if (a[end] > a[midi])
			return midi;
		else if (a[begin] > a[end])
			return begin;
		else
			return end;
	}
}


int PartSort1(int* a, int begin, int end)
{
	int midi = GetMidi(a, begin, end);
	Swap(&a[begin], &a[midi]);

	int key = begin;
	int left = begin;
	int right = end;

	//right先走，left后走，right找小，left找大
	while (left < right)
	{
		while (left < right && a[right] >= a[key])
			right--;
		while (left < right && a[left] <= a[key])
			left++;
		Swap(&a[left], &a[right]);
	}
	Swap(&a[key], &a[left]);
	return left;
}

2

小区间优化

假设每次的key的最终位置都是中间位置，那么为了将最后7个数排好序，总共要递归7次，这种代价还是有些大的，所以我们选择当要排列的数组的元素比较少时，采用直接插入排序
在这里插入图片描述
那当要排列的数组的元素小于多少时用直接插入排序呢？我们一般选择在树的倒数前3排开始，因为这3排（如果是满二叉树），那么会占据整个树的将近90%的元素。因为最后一层的元素个数为2^(h-1)，总元素个数为2 ^h-1，所以将近占了一半的元素，倒数第二排是倒数第一排的一半，所以是25%……基于这种原因，我们最后选择当要排列的数组的元素小于10时用直接插入排序，当然，你也可以选择其他的值
在这里插入图片描述

代码如下，你能发现有什么问题吗？

void QuickSort1(int* a, int begin, int end)
{
	if (begin >= end)
		return;

	if (end - begin + 1 < 10)
		InsertSort(a, end - begin + 1);
	else
	{
		int key = PartSort1(a, begin, end);
		QuickSort1(a, begin, key - 1);
		QuickSort1(a, key + 1, end);
	}
}

直接插入排序本来是从begin的位置开始到往后的end - begin + 1个元素结束，但是上面的代码是从下标为0的位置开始，所以将它改正

void QuickSort1(int* a, int begin, int end)
{
	if (begin >= end)
		return;

	if (end - begin + 1 < 10)
		InsertSort(a + begin, end - begin + 1);
	else
	{
		int key = PartSort1(a, begin, end);
		QuickSort1(a, begin, key - 1);
		QuickSort1(a, key + 1, end);
	}
}

void QuickSort2(int* a, int begin, int end)
{
	if (begin >= end)
		return;

	int key = PartSort1(a, begin, end);
	QuickSort2(a, begin, key - 1);		
	QuickSort2(a, key + 1, end);
}

再使用测试排序性能的函数看看优化后与优化前的差别

void TestOP()
{
	srand(time(0));
	const int N = 10000;
	int* a1 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
	int* a2 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);

	for (int i = 0; i < N; ++i)
	{
		a1[i] = rand();
		a2[i] = a1[i];
	}

	int begin1 = clock();
	QuickSort1(a1, 0, N - 1);
	int end1 = clock();

	int begin2 = clock();
	QuickSort2(a2, 0, N - 1);
	int end2 = clock();
	
	printf("QuickSort1（优化后）:%d\n", end1 - begin1);
	printf("QuickSort2:%d\n", end2 - begin2);

	free(a1);
	free(a2);
}

在debug条件下的结果：

我们发现，优化后只是比没有优化快了2毫秒，好像并没有很优秀。这也是正常的，毕竟快速排序本身就是一个较好的排序，相当于你本身就靠了93分，再让你提高5分，是不是也不容易呢？

好了，那么本篇博客就到此结束了，如果你觉得本篇博客对你有些帮助，可以给个大大的赞👍吗，感谢看到这里，我们下篇博客见❤️

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