随机化快排

procedure qs(l,r:integer);
var i,j,x,t:integer;
begin
    i:=l; j:=r;
    x:=a[l+random(r-l)+1];
    repeat
        while (a[i]<x) do inc(i);
        while (a[j]>x) do dec(j);
        if i<=j then
        begin
            t:=a[i];a[i]:=a[j];a[j]:=t;
            inc(i); dec(j);
        end;
    until i>j;
    if l<j then qs(l,j);
    if i<r then qs(i,r);
end;

时间： 2024-08-05 14:28:32

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关于快排与随机化快排

快排是我们比较熟悉的排序算法,时间复杂度最佳为O(nlogn),最坏为O(n2)随机化快排只是通过换轴将产生最坏情况可能性降低 1 #include<stdio.h> 2 #include<math.h> 3 #include<stdlib.h> 4 #include<iostream> 5 #include<time.h> 6 using namespace std; 7 8 int a[1000000]; 9 int Partition(in

随机化快排和决策树

1.随机化快速排序算法 (1).快速排序的坏处:完全顺序/完全逆序时时间复杂度为:O(n^2),其余的情况时间复杂度为:O(nlogn),算法的效率与输入顺序有关: (2).随机选择主元,好处:其运行时间不依赖于输入序列的顺序,算法的效率与输入的顺序无关: (3).最差的情况由随机数产生器决定,随机化快速排序的时间复杂度为:O(nlogn): 2.比较排序的算法模型该模型中,只能做的操作:< <= > .......,来决定元素的相对顺序: 局限性:该模型只能用于可以比较大小的数据

快排变种

随机化快排快速排序的最坏情况基于每次划分对主元的选择.基本的快速排序选取第一个元素作为主元.这样在数组已经有序的情况下,每次划分将得到最坏的结果.一种比较常见的优化方法是随机化算法,即随机选取一个元素作为主元.这种情况下虽然最坏情况仍然是O(n^2),但最坏情况不再依赖于输入数据,而是由于随机函数取值不佳.实际上,随机化快速排序得到理论最坏情况的可能性仅为1/(2^n).所以随机化快速排序可以对于绝大多数输入数据达到O(nlogn)的期望时间复杂度.一位前辈做出了一个精辟的总结:“随机化快速排

初探快排

学了数据结构,实现下快排, public void QuickSort1(float[] seq,int low,int hight){int i = low;//记录最左值索引int j = hight;//记录最右值索引float temp = seq[low];//记录比较值(此处是最左值)while (low < hight)//每轮比较{while (low < hight && temp >= seq[hight]){hight--;}seq[low] = s

快排，随机快排，双路快排，三路快排的理解

再讲快排之前,首先对于任何一个数组,无论之前是多么杂乱,排完之后是不是一定存在一个数作为分界点(也就是所谓的支点),在支点左边全是小于等于这个支点的,然后在这个支点右边的全是大于等于这个支点的,快排过程就是寻找这个支点过程先看普通的快排(普通单路快排) 代码如下 let findIndex = (arr, l, len) => { let par = arr[l], j = l for (let i = l + 1; i <= len; i++) { if (arr[i] < par)

算法学习——单链表快排

/** * 以p为轴对start-end间的节点进行快排(包括start && 不包括end): * 思路: * 1.将头节点作为轴节点start,从start.next开始遍历,如果节点小于轴start的值,将该节点插入到轴节点后面: * 2.将轴节点插入合适位置,即找到最后一个小于轴的节点,将该节点与轴节点值互换,此时就链表分为两部分,小于轴节点和大于轴节点: * 3.递归的遍历2中两部分节点. * * @param p * @param start * @para

快排的递归和非递归

常用的快排都是用递归写的,因为比较简单,但是可以用栈来实现非递归的快排. 第一种是递归的快排 #include<stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> int quick(int a[],int i ,int j) { int tmp=0,key,b=0; int im,jm; im=i; jm=j; key=a[i]; if(i>j) retur

Quick Sort(快排）

这是挖坑填补法的演示快排之挖坑填补法: 1 void Quick(int top/*起始位置*/,int end/*末尾位置*/,int arr[])//挖坑填补法 2 { 3 int i=top,j=end,mark;//i是记住前面的坑 j记住后面的坑 mark记住标准值 4 5 mark=arr[top];//以起始位置作为标准值,同时起始点成为第一个坑 6 if(top>=end)return; 7 while(i<j) 8 { 9 while(i<j)//从后向前找比标准值小

冒泡，快排代码＋注释

冒泡: package Sort; public class BubbleSort { public static void main(String[] args) { int[] list = new int[]{12,14,3,24,1,33}; int[] nums = bubbleSort(list); for(int i = 0;i< list.length;i++){ System.out.println(nums[i]); } } public static int[] bubbl