第七章 快速排序

快速排序最坏情况下时间复杂度是O(n*n),但是它平均时间复杂度是O(N*logn),并且常数因子很小,可实现就地排序,所以被作为内排序的常用排序方法.

#include <iostream>
using namespace std;
void swap(int &i,int &j)
{
    int temp=i;
    i=j;
    j=temp;
}
int partition(int *vector, int low, int high)
{
    int pivotpos=low;
    int pivot=vector[low];
    for(int i=pivotpos+1;i<=high;i++)
    {
        if (vector[i]<pivot)
        {
            pivotpos++;
            if(i!=pivotpos)
            {
                swap(vector[i],vector[pivotpos]);
            }
        }
    }
    vector[low]=vector[pivotpos];
    vector[pivotpos]=pivot;
    return pivotpos;
}

void quickSort(int *vector,int low,int high)
{
    if(low<high)
    {
        int pivotpos=partition(vector,low,high);
        quickSort(vector, low, pivotpos-1);
        quickSort(vector, pivotpos+1, high);
    }
}
int main(int argc, const char * argv[])
{
    int A[]={100,11,43,65};
    //int A[]={56,3,5,68,100,32};
    //int A[]={68,100,32};
    quickSort(A, 0, sizeof(A)/sizeof(int)-1);
    for(int i=0;i<sizeof(A)/sizeof(int);i++)
    {
        cout<<A[i]<<"   ";
    }
    cout <<endl;
    return 0;
}

第七章 快速排序,布布扣,bubuko.com

时间: 2024-08-10 00:06:31

第七章 快速排序的相关文章

算法导论第七章快速排序

一.快速排序概述 关于快速排序,我之前写过两篇文章,一篇是写VC库中的快排函数,另一篇是写了快排的三种实现方法.现在再一次看算法导论,发现对快速排序又有了些新的认识,总结如下: (1).快速排序最坏情况下的时间复杂度为O(n^2),虽然最坏情况下性能较差,但快排在实际应用中是最佳选择.原因在于:其平均性能较好,为O(nlgn),且O(nlgn)记号中的常数因子较小,而且是稳定排序. (2).快速排序的思想和合并排序一样,即分治.快排排序的分治思想体现在: a.首先从待排序的数中选择一个作为基数,

算法导论 第七章 快速排序(python)

用的最多的排序 平均性能:O(nlogn){随机化nlogn} 原地址排序 稳定性:不稳定 思想:分治 (切分左右) 学习方式:自己在纸上走一遍   def PARTITION(A,p,r): x = A[r] # 锚点 主元{大于它放一边,小于的放另一边} i = p - 1 for j in range(p,r): if A[j] <= x: i += 1 A[i],A[j] = A[j],A[i] A[i+1],A[r] = A[r],A[i+1] return i + 1 def QUI

第七章——快速排序

快速排序 对于n个数的输入数组来说,快速排序是一种最坏情况时间复杂度为O(n2)的排序算法,虽然最坏情况时间复杂度很差,但是快速排序通常是实际排序中最好的选择,因为它的平均性能非常好:它的期望时间复杂度是O(nlgn),而且O(nlgn)中隐含的常数因子非常小. 1.快速排序的描述 快速排序算法采用的分治算法,因此对一个子数组A[p…r]进行快速排序的三个步骤为: (1)分解:数组A[p...r]被划分为两个(可能为空)子数组A[p...q-1]和A[q+1...r],给定一个枢轴,使得A[p.

算法导论笔记——第六七章 堆排序和快速排序

第六章 堆排序 最小堆和最大堆:近似的完全二叉树 A[parent(i)]<=A[i]或者A[parent(i)]>=A[i] 建堆复杂度O(n) 排序O(nlgn) 实际应用中,快速排序一般优于堆排序.可用于优先队列等. 在一个包含n个元素的堆中,所有优先队列的操作均可在O(lgn)时间内完成. 第七章 快速排序 与归并排序一样用分治思想 主元pivot可随机生成

算法导论 第7章 快速排序

快速排序在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2),虽然在最坏情况下运行时间比较差,但是快速排序通常是用于排序的最佳选择,因为其平均性能相当好,期望的运行时间为O(nlgn),且在O(nlgn)的记号中隐含的常数因子很小. 快速排序和合并排序有相似之处,都是需要划分序列,在合并排序中,划分的过程很简单,直接选择元素序列的中间位划分位置,排序是在合并的过程中实现的,所以合并排序的合并过程很重要:相比合并排序,快速排序就没有合并的过程,只有划分,快速排序的划分过程很重要,排序是在划分的过程中实现的. /

第七章

第七章 控制发光二极管. 尽管linux 驱动直接和硬件打交道,但并不是linux驱动直接向硬件中的内存写数据,而是与本机的i/o内存进行交互.所谓I/O内存是通过各种接口(PCI, USB.蓝牙以太网等)连接到主机的硬件在主机的内存映射.Linux内核提供了多个与I/O内存交互的函数.Linux内核的内存管理模块负责同步I/O内存与硬件的数据. 每一个连接Linux 的硬件在I/O内存中都会有映射首地址.在使用ioread 32.ioread32等函数读写I/O内存时需要指定这些首地址.Led

第七章:常用类

第七章:常用类 包装类 java中有8中基本类型,对应有八种包装类作用:包装类中封装了该类型常用的属性和方法,以方便操作.byte---->Byteshort--->Shortint--->Integerlong---->Longfloat---->Floatdouble---->Doublechar---->Characterboolean---->Boolean装箱:将基本数据类型转换成包装类,经常通过构造方法完成.Integer i = new Int

构建之法学习(第七章 MSF)

第七章 MSF MSF(Microsoft Solution Framework)微软解决方案框架: MSF是一套大型系统开发指南,是微软推荐的软件开发方法,它描述了如何用组队模型.过程模型和应用模型来开发Client/Server结构的应用程序,是在微软的工具和技术的基础上建立并开发分布式企业系统应用的参考. 一.MSF 9条基本原则 1.推动信息共享与沟通 --把所有信息都保留并公开,讨论要包括所有涉及的角色,决定要公开并告知所有人. 当然,对牵涉到技术机密.安全性等信息要采取必要的保护措施

Android开发艺术探索——第七章:Android动画深入分析

Android开发艺术探索--第七章:Android动画深入分析 Android的动画可以分成三种,view动画,帧动画,还有属性动画,其实帧动画也是属于view动画的一种,,只不过他和传统的平移之类的动画不太一样的是表现形式上有点不一样,view动画是通过对场景的不断图像交换而产生的动画效果,而帧动画就是播放一大段图片,很显然,图片多了会OOM,属性动画通过动态的改变对象的属性达到动画效果,也是api11的新特性,在低版本无法使用属性动画,但是我们依旧有一些兼容库,OK,我们还是继续来看下详细