排序算法 - 快速排序

news2024/11/26 22:22:32

文章目录

  • 快速排序介绍
  • 快速排序实现
  • 快速排序时间复杂度和稳定性
    • 快速排序稳定性
    • 快速排序时间复杂度
  • 代码实现
  • 核心&总结

每日一道算法,提高脑力。第二天,快速排序。

快速排序介绍

它的基本思想是: 选择一个基准数,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。

快速排序实现

  • 从数列中挑出一个基准值。
  • 将所有比基准值小的摆放在基准前面,所有比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边);在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。
  • 递归地把"基准值前面的子数列"和"基准值后面的子数列"进行排序。

下面以数列a={30,40,60,10,20,50}为例,演示它的快速排序过程(如下图)。

在这里插入图片描述

上图只是给出了第1趟快速排序的流程。在第1趟中,设置x=a[i],即x=30。

  • 从"右 --> 左"查找小于x的数: 找到满足条件的数a[j]=20,此时j=4;然后将a[j]赋值a[i],此时i=0;接着从左往右遍历。
  • 从"左 --> 右"查找大于x的数: 找到满足条件的数a[i]=40,此时i=1;然后将a[i]赋值a[j],此时j=4;接着从右往左遍历。
  • 从"右 --> 左"查找小于x的数: 找到满足条件的数a[j]=10,此时j=3;然后将a[j]赋值a[i],此时i=1;接着从左往右遍历。
  • 从"左 --> 右"查找大于x的数: 找到满足条件的数a[i]=60,此时i=2;然后将a[i]赋值a[j],此时j=3;接着从右往左遍历。
  • 从"右 --> 左"查找小于x的数: 没有找到满足条件的数。当i>=j时,停止查找;然后将x赋值给a[i]。此趟遍历结束!

按照同样的方法,对子数列进行递归遍历。最后得到有序数组!

快速排序时间复杂度和稳定性

快速排序稳定性

快速排序是不稳定的算法,它不满足稳定算法的定义。

算法稳定性 – 假设在数列中存在a[i]=a[j],若在排序之前,a[i]在a[j]前面;并且排序之后,a[i]仍然在a[j]前面。则这个排序算法是稳定的!

快速排序时间复杂度

快速排序的时间复杂度在最坏情况下是O(N2),平均的时间复杂度是O(N*lgN)。

这句话很好理解: 假设被排序的数列中有N个数。遍历一次的时间复杂度是O(N),需要遍历多少次呢? 至少lg(N+1)次,最多N次。

  • 为什么最少是lg(N+1)次? 快速排序是采用的分治法进行遍历的,我们将它看作一棵二叉树,它需要遍历的次数就是二叉树的深度,而根据完全二叉树的定义,它的深度至少是lg(N+1)。因此,快速排序的遍历次数最少是lg(N+1)次。
  • 为什么最多是N次? 这个应该非常简单,还是将快速排序看作一棵二叉树,它的深度最大是N。因此,快读排序的遍历次数最多是N次。

代码实现


package com.zxn;

import java.util.Arrays;

/**
 * @author zxn
 * @ClassName QuickSort
 * @Description
 * @createTime 2023年04月25日 13:04:00
 */
public class QuickSort {
    public static void sort(int a[], int low, int hight) {
        int l, r, pivot,temp;
        if (low > hight) {
            return;
        }
        l = low;
        r = hight;
        pivot = a[low]; // 用子表的第一个记录做基准
        while (l < r) { 
            // 从表的两端交替向中间扫描
            while (l < r && a[r] >= pivot){
                r--;
            }
            if(l<r){
            a[i++]=a[r];
            }
            
            while (l < r && a[l] < pivot){
                l++;
             }
             if(l < r){
                    a[r--] = a[l];
             }
        }
        
        a[i] = x;
        quickSort(a, low, l-1); /* 递归调用 */
        quickSort(a, l+1, hight); /* 递归调用 */

    }

    public static void quickSort(int a[]) {
        sort(a, 0, a.length - 1);
    }

    public static void main(String[] args) {

        int a[] = {30,40,60,10,20,50};
        quickSort(a);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }

}


核心&总结

  • 1、确认基准数
  • 2、确认左右指针退出条件
  • 3、确认while退出条件

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