关于快排算法的学习

写在前面:

算法设计与分析,这门课其实在大学都学习过,也受到了很多启发,只是隔了很久,大多已经忘记了,想趁这个机会重新学习一下。

因为刚开始学习,可能初期的博客内容大多是跟着前辈们学习的,后面可能会尝试总结一些笔记和心得,看看能不能启发一些其他的方面。

下面是找的关于快排的一些资料,这篇觉得确实不错,原地址:https://blog.csdn.net/yzllz001/article/details/50982841

高快省的排序算法

有没有既不浪费空间又可以快一点的排序算法呢?那就是“快速排序”啦!光听这个名字是不是就觉得很高端呢。

假设我们现在对“6  1  2 7  9  3  4  5 10  8”这个10个数进行排序。首先在这个序列中随便找一个数作为基准数(不要被这个名词吓到了,就是一个用来参照的数,待会你就知道它用来做啥的了)。为了方便,就让第一个数6作为基准数吧。接下来,需要将这个序列中所有比基准数大的数放在6的右边,比基准数小的数放在6的左边,类似下面这种排列:

3  1  2 5  4  6  9 7  10  8

在初始状态下,数字6在序列的第1位。我们的目标是将6挪到序列中间的某个位置,假设这个位置是k。现在就需要寻找这个k,并且以第k位为分界点,左边的数都小于等于6,右边的数都大于等于6。想一想,你有办法可以做到这点吗?

排序算法显神威

方法其实很简单:分别从初始序列“6  1  2 7  9  3  4  5 10  8”两端开始“探测”。先从右往左找一个小于6的数,再从左往右找一个大于6的数,然后交换他们。这里可以用两个变量i和j,分别指向序列最左边和最右边。我们为这两个变量起个好听的名字“哨兵i”和“哨兵j”。刚开始的时候让哨兵i指向序列的最左边(即i=1),指向数字6。让哨兵j指向序列的最右边(即=10),指向数字。

首先哨兵j开始出动。因为此处设置的基准数是最左边的数,所以需要让哨兵j先出动,这一点非常重要(请自己想一想为什么)。哨兵j一步一步地向左挪动(即j--),直到找到一个小于6的数停下来。接下来哨兵i再一步一步向右挪动(即i++),直到找到一个数大于6的数停下来。最后哨兵j停在了数字5面前,哨兵i停在了数字7面前。

现在交换哨兵i和哨兵j所指向的元素的值。交换之后的序列如下:

6  1  2  5  9 3  4  7  10  8

到此,第一次交换结束。接下来开始哨兵j继续向左挪动(再友情提醒,每次必须是哨兵j先出发)。他发现了4(比基准数6要小,满足要求)之后停了下来。哨兵i也继续向右挪动的,他发现了9(比基准数6要大,满足要求)之后停了下来。此时再次进行交换,交换之后的序列如下:

6  1  2 5  4  3  9  7 10  8

第二次交换结束,“探测”继续。哨兵j继续向左挪动,他发现了3(比基准数6要小,满足要求)之后又停了下来。哨兵i继续向右移动,糟啦!此时哨兵i和哨兵j相遇了,哨兵i和哨兵j都走到3面前。说明此时“探测”结束。我们将基准数6和3进行交换。交换之后的序列如下:

3  1 2  5  4  6  9 7  10  8

到此第一轮“探测”真正结束。此时以基准数6为分界点,6左边的数都小于等于6,6右边的数都大于等于6。回顾一下刚才的过程,其实哨兵j的使命就是要找小于基准数的数,而哨兵i的使命就是要找大于基准数的数,直到i和j碰头为止。

OK,解释完毕。现在基准数6已经归位,它正好处在序列的第6位。此时我们已经将原来的序列,以6为分界点拆分成了两个序列,左边的序列是“3  1 2  5  4”,右边的序列是“9  7  10  8”。接下来还需要分别处理这两个序列。因为6左边和右边的序列目前都还是很混乱的。不过不要紧,我们已经掌握了方法,接下来只要模拟刚才的方法分别处理6左边和右边的序列即可。现在先来处理6左边的序列现吧。

左边的序列是“3  1  2 5  4”。请将这个序列以3为基准数进行调整,使得3左边的数都小于等于3,3右边的数都大于等于3。好了开始动笔吧

如果你模拟的没有错,调整完毕之后的序列的顺序应该是:

2  1  3  5  4

OK,现在3已经归位。接下来需要处理3左边的序列“2 1”和右边的序列“5 4”。对序列“2 1”以2为基准数进行调整,处理完毕之后的序列为“1 2”,到此2已经归位。序列“1”只有一个数,也不需要进行任何处理。至此我们对序列“2 1”已全部处理完毕,得到序列是“1 2”。序列“5 4”的处理也仿照此方法,最后得到的序列如下:

1  2  3 4  5  6 9  7  10  8

对于序列“9  7  10  8”也模拟刚才的过程,直到不可拆分出新的子序列为止。最终将会得到这样的序列,如下

1  2  3 4  5  6  7  8 9  10

到此,排序完全结束。细心的同学可能已经发现,快速排序的每一轮处理其实就是将这一轮的基准数归位,直到所有的数都归位为止,排序就结束了。下面上个霸气的图来描述下整个算法的处理过程。

这是为什么呢?

快速排序之所比较快,因为相比冒泡排序,每次交换是跳跃式的。每次排序的时候设置一个基准点,将小于等于基准点的数全部放到基准点的左边,将大于等于基准点的数全部放到基准点的右边。这样在每次交换的时候就不会像冒泡排序一样每次只能在相邻的数之间进行交换,交换的距离就大的多了。因此总的比较和交换次数就少了,速度自然就提高了。当然在最坏的情况下,仍可能是相邻的两个数进行了交换。因此快速排序的最差时间复杂度和冒泡排序是一样的都是O(N2),它的平均时间复杂度为O(NlogN)。其实快速排序是基于一种叫做“二分”的思想。我们后面还会遇到“二分”思想,到时候再聊。先上代码,如下


  1. #include <stdio.h>
  2. int a[101],n;//定义全局变量,这两个变量需要在子函数中使用
  3. void quicksort(int left,int right)
  4. {
  5. int i,j,t,temp;
  6. if(left>right)
  7. return;
  8. temp=a[left]; //temp中存的就是基准数
  9. i=left;
  10. j=right;
  11. while(i!=j)
  12. {
  13. //顺序很重要,要先从右边开始找
  14. while(a[j]>=temp && i<j)
  15. j--;
  16. //再找右边的
  17. while(a[i]<=temp && i<j)
  18. i++;
  19. //交换两个数在数组中的位置
  20. if(i<j)
  21. {
  22. t=a[i];
  23. a[i]=a[j];
  24. a[j]=t;
  25. }
  26. }
  27. //最终将基准数归位
  28. a[left]=a[i];
  29. a[i]=temp;
  30. quicksort(left,i-1);//继续处理左边的,这里是一个递归的过程
  31. quicksort(i+1,right);//继续处理右边的 ,这里是一个递归的过程
  32. }
  33. int main()
  34. {
  35. int i,j,t;
  36. //读入数据
  37. scanf("%d",&n);
  38. for(i=1;i<=n;i++)
  39. scanf("%d",&a[i]);
  40. quicksort(1,n); //快速排序调用
  41. //输出排序后的结果
  42. for(i=1;i<=n;i++)
  43. printf("%d ",a[i]);
  44. getchar();getchar();
  45. return 0;
  46. }

可以输入以下数据进行验证

1061279345108

运行结果是

12345678910

原文地址:https://www.cnblogs.com/Jinghe-Zhang/p/8986562.html

时间: 2024-08-01 10:43:48

关于快排算法的学习的相关文章

随机快排算法

1 package Sort; 2 3 import org.junit.Test; 4 5 // 随机快排算法 6 public class RandQuickSort { 7 8 // 交换数组中的两个元素 9 public void exchange(int[] array, int index1, int index2) { 10 int tmp = array[index1]; 11 array[index1] = array[index2]; 12 array[index2] = t

快排算法实现

public class QuickSort { public static void sort(int arr[],int low,int high){ int l=low; int h=high; int temp=arr[low]; while(l<h) { while(l<h&&arr[h]>=temp) h--; arr[l]=arr[h]; while(l<h&&arr[l]<=temp) l++; arr[h]=arr[l]; }

python快排算法

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. 1 def kp(arr,i,j): 2 if i < j: 3 base = kpgc(arr,i,j) 4 kp(arr,i,base) 5 kp(arr,base+1,j) 6 def kpgc(arr,i,j): 7 base = arr[i] 8 while i < j: 9 whil

快排算法的简单实现

java实现: 细节和注解都在注释在代码中了. 1 private static int position(int[] ary,int low,int high){ 2 int i = low,j = high+1; 3 int pivot = ary[low];//选定中轴元素 4 while(true){ 5 while(ary[++i] < pivot) {//遇到大于等于pivot时停下 6 if (i == high) {break;}//此处有必要检查,当pivot刚好为当前序列的最

快排算法的深入理解

简述 给每组数分成小.中.大 三种,利用递归思想进行排序.时间复杂度是n*log2n  (log2n代表2的多少次方等于n),其中log2n代表组数.n*log2n代表所有数的对换次数所用的时间. 实例说明 代码: def kuaiPai(num): da,zhong,xiao=[],[],[] if len(num)<=1: return num pivo=num[0] for i in range(len(num)): if i>num[0]: da.append(i) elif i<

排序算法-冒泡——插入——快排

冒泡排序,往两个方向泡,一个往小泡,一个网大泡 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<time.h> void bubble_sort(int *a,int n){ int temp; for(int i=0;i<n;i++) for(int j=0;j<n-i-1;j++){ if(a[j]>a[j+1]){ temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp; } } } v

验证元素的唯一性(二重循环法和快排优化)

学校练习,简单的我就不放上来了,值得整理的,我保存一下 习题4 1.1.验证元素唯一性(二重循环)   1.1.1.算法描述 验证元素唯一性,主要方法是:建立两重循环,进行校验每个元素和其他元素的 1.1.2.伪代码   UniqueElements(A[0..m-1]) //验证给定数组中的元素是否唯一 //输入:数组A[0..n-1] //输出:如果A中元素全部唯一,返回true //否则返回false for i<- 0 to n-2 do for j<- i+1 to n-1 do i

关于利用快排思想求第K小数的分析

最近复习快排算法,记得当时最有意思的是可以用快排的partition函数求出第K小数 于是上网搜索一番,发现都只是贴出了代码.无奈只好自己研究了下 利用快排partition求第k小数不得不从partition函数开始说: 快速排序的思想是在一组待排序的数中,找出一个数作为分界,使得它前面的数都比它小,后面的数都比它大.这个数叫做枢轴 当求出一组数的枢轴以后,一组数就可以以枢轴为界限分成两组,我们可以递归的找出这两个组的枢轴,只到每组只有一个数 这里我们应该注意的是,partition函数返回的

F#之旅4 - 小实践之快排

参考文章:https://swlaschin.gitbooks.io/fsharpforfunandprofit/content/posts/fvsc-quicksort.html F#之旅4 - 小实践之快排 这次这篇呢,就不翻译了,因为原文确实是相当的简单.先贴一下能跑的代码: 这里贴的不是文本,如果你也想尝试一下,建议你抄一遍,或者理解之后自己写一遍.来看看都有那些要注意的点吧: 1.快排算法,这里用的递归的形式,把所有数分成三部分,[比第一个元素小的部分] [第一个元素] [比第一个元素