Java实现算法之快速排序

曾经终败给现在 2022-08-22 00:11 231阅读 0赞

本文参考了:http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/6684558

快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高,因此经常被采用,再加上快速排序思想——分治法也确实实用,因此很多软件公司的笔试面试,包括像腾讯,微软等知名IT公司都喜欢考这个,还有大大小的程序方面的考试如软考,考研中也常常出现快速排序的身影。

总的说来,要直接默写出快速排序还是有一定难度的,因为本人就自己的理解对快速排序作了下白话解释,希望对大家理解有帮助,达到快速排序,快速搞定。

快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。

该方法的基本思想是:

1.先从数列中取出一个数作为基准数。

2.分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边。

3.再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数。

虽然快速排序称为分治法,但分治法这三个字显然无法很好的概括快速排序的全部步骤。因此我的对快速排序作了进一步的说明:挖坑填数+分治法:

先来看实例吧,定义下面再给出(最好能用自己的话来总结定义,这样对实现代码会有帮助)。

以一个数组作为示例,取区间第一个数为基准数。




























0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

72

6

57

88

60

42

83

73

48

85





初始时,i = 0; j = 9; X = a[i] = 72

由于已经将a[0]中的数保存到X中,可以理解成在数组a[0]上挖了个坑,可以将其它数据填充到这来。

从j开始向前找一个比X小或等于X的数。当j=8,符合条件,将a[8]挖出再填到上一个坑a[0]中。a[0]=a[8]; i++; 这样一个坑a[0]就被搞定了,但又形成了一个新坑a[8],这怎么办了?简单,再找数字来填a[8]这个坑。这次从i开始向后找一个大于X的数,当i=3,符合条件,将a[3]挖出再填到上一个坑中a[8]=a[3]; j—;

数组变为:




























0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

48

6

57

88

60

42

83

73

88

85





i = 3; j = 7; X=72

再重复上面的步骤,先从后向前找,再从前向后找

从j开始向前找,当j=5,符合条件,将a[5]挖出填到上一个坑中,a[3] = a[5]; i++;

从i开始向后找,当i=5时,由于i==j退出。

此时,i = j = 5,而a[5]刚好又是上次挖的坑,因此将X填入a[5]。

数组变为:




























0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

48

6

57

42

60

72

83

73

88

85





可以 看出a[5]前面的数字都小于它,a[5]后面的数字都大于它 。因此再对a[0…4]和a[6…9]这二个子区间 重复 上述步骤就可以了。

对挖坑填数进行总结

1.i =L; j = R; 将基准数挖出形成第一个坑a[i]。

2.j—由后向前找比它小的数,找到后挖出此数填前一个坑a[i]中。

3.i++由前向后找比它大的数,找到后也挖出此数填到前一个坑a[j]中。

4.再重复执行2,3二步,直到i==j,将基准数填入a[i]中。

照着这个总结很容易实现挖坑填数的代码:

  1. static void quickSort(int[] a, int left, int right) {
  2. if (a == null || a.length <= 1) {
  3. return;
  4. }
  5. if (left < right) {
  6. int i = left, j = right;
  7. int pivot = a[left];// 选择第一个元素作为枢纽元
  8. /**
  9. * 分制
  10. */
  11. while (i < j) {
  12. while (i < j && a[j] >= pivot) {
  13. j--;
  14. }
  15. if (i < j) {
  16. a[i] = a[j];
  17. i++;
  18. }
  19. while (i < j && a[i] < pivot) {
  20. i++;
  21. }
  22. if (i < j) {
  23. a[j] = a[i];
  24. j--;
  25. }
  26. }
  27. a[i] = pivot;
  28. /**
  29. * 递归
  30. */
  31. quickSort(a, left, i - 1);
  32. quickSort(a, i + 1, right);
  33. }
  34. }

快速排序还有很多改进版本,如随机选择基准数,区间内数据较少时直接用另的方法排序以减小递归深度。

以下是参考《数据结构与算法分析》书上的分制和去枢纽数的实现:

  1. static void quickSort1(int[] a, int left, int right) {
  2. if (a == null || a.length <= 1) {
  3. return;
  4. }
  5. if (left < right) {
  6. int i = left, j = right, temp = 0;
  7. int pivot = median3(a, left, right);// 三數取中值作为枢纽元
  8. /**
  9. * 分制,與上面的分制有著區別
  10. */
  11. while (i < j) {
  12. while (i < j && a[i] < pivot) {
  13. i++;
  14. }
  15. while (i < j && a[j] >= pivot) {
  16. j--;
  17. }
  18. if (i < j) {
  19. temp = a[i];
  20. a[i] = a[j];
  21. a[j] = temp;
  22. }
  23. }
  24. //pivot與a[i]交換值
  25. temp = a[i];
  26. a[i] = a[right - 1];
  27. a[right - 1] = temp;
  28. /**
  29. * 递归
  30. */
  31. quickSort(a, left, i - 1);
  32. quickSort(a, i + 1, right);
  33. }
  34. }
  35. /**
  36. * 三數取中值
  37. * @param a
  38. * @param left
  39. * @param right
  40. * @return
  41. */
  42. private static int median3(int[] a, int left, int right) {
  43. int center = (left + right) / 2;
  44. int temp = 0;
  45. if (a[center] < a[left]) {
  46. temp = a[center];
  47. a[center] = a[left];
  48. a[left] = temp;
  49. }
  50. if (a[right] < a[left]) {
  51. temp = a[right];
  52. a[right] = a[left];
  53. a[left] = temp;
  54. }
  55. if (a[right] < a[center]) {
  56. temp = a[center];
  57. a[center] = a[right];
  58. a[right] = temp;
  59. }
  60. //place pivot at position right - 1 or left + 1,這樣left和right就不用移動
  61. temp = a[center];
  62. a[center] = a[right - 1];
  63. a[right - 1] = temp;
  64. return a[right - 1];
  65. }

书上注释:此处描述的分割策略已被证明能够给出好的结果。还有枢纽元的选取,推荐使用三数取中值法。

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