快速排序的非递归实现

首先说明一下快速排序是对冒泡排序的改进。为什么这么说呢?想一下冒泡排序,它把序列分成了两部分,前半部分无序,后半部分升序排列,并且后半部分的数都大于前半部的数。

由此可得到快速排序和冒泡排序的一些共同点:

  1. 都要经历n趟排序
  2. 每趟排序要经历O(n)次比较
  3. 都是后半部分元素比前半部大

而不同之处就在于冒泡排序的交换操作发生相邻的元素之间,即一趟排序可以要经过多次交换操作;快速排序的交换操作发生在间隔比较远的两个元素之间,一趟排序要经过交换操作次数会少一些。

下面给出快速排序的递归和非递归实现代码:

?

#include<iostream>

#include<vector>

#include<stack>

#include<cstdlib>

#include<algorithm>

using
namespace std;

 

/**把数组分为两部分,轴pivot左边的部分都小于轴右边的部分**/

template
<typename
Comparable>

int
partition(vector<Comparable> &vec,
int
low,int
high){

    Comparable pivot=vec[low]; 
//任选元素作为轴,这里选首元素

    while(low<high){

        while(low<high && vec[high]>=pivot)

            high--;

        vec[low]=vec[high];

        while(low<high && vec[low]<=pivot)

            low++;

        vec[high]=vec[low];

    }

    //此时low==high

    vec[low]=pivot;

    return
low;

}

 

/**使用递归快速排序**/

template<typename
Comparable>

void
quicksort1(vector<Comparable> &vec,int
low,int
high){

    if(low<high){

        int
mid=partition(vec,low,high);

        quicksort1(vec,low,mid-1);

        quicksort1(vec,mid+1,high);

    }

}

 

/**使用栈的非递归快速排序**/

template<typename
Comparable>

void
quicksort2(vector<Comparable> &vec,int
low,int
high){

    stack<int> st;

    if(low<high){

        int
mid=partition(vec,low,high);

        if(low<mid-1){

            st.push(low);

            st.push(mid-1);

        }

        if(mid+1<high){

            st.push(mid+1);

            st.push(high);

        }

        //其实就是用栈保存每一个待排序子串的首尾元素下标,下一次while循环时取出这个范围,对这段子序列进行partition操作

        while(!st.empty()){

            int
q=st.top();

            st.pop();

            int
p=st.top();

            st.pop();

            mid=partition(vec,p,q);

            if(p<mid-1){

                st.push(p);

                st.push(mid-1);

            }

            if(mid+1<q){

                st.push(mid+1);

                st.push(q);

            }       

        }

    }

}

 

int
main(){

    int
len=1000000;

    vector<int> vec;

    for(int
i=0;i<len;i++)

        vec.push_back(rand()); 

    clock_t
t1=clock();

    quicksort1(vec,0,len-1);

    clock_t
t2=clock();

    cout<<"recurcive  "<<1.0*(t2-t1)/CLOCKS_PER_SEC<<endl;

     

    //重新打乱顺序

    random_shuffle(vec.begin(),vec.end());

         

    t1=clock();

    quicksort2(vec,0,len-1);

    t2=clock();

    cout<<"none recurcive  "<<1.0*(t2-t1)/CLOCKS_PER_SEC<<endl;

     

    return
0;

}

[email protected]:~g++quicksort.cpp?oqsorisun@zcypc:  
./qs

recurcive 0.38

none recurcive 0.47

可以看到非递归的算法比递归实现还要慢。下面解释为什么会这样。

递归算法使用的栈由程序自动产生,栈中包含:函数调用时的参数和函数中的局部变量。如果局部变量很多或者函数内部又调用了其他函数,则栈会很大。每次递归调用都要操作很大的栈,效率自然会下降。

而对于非递归算法,每次循环使用自己预先创建的栈,因此不管程序复杂度如何,都不会影响程序效率。

对于上面的快速排序,由于局部变量只有一个mid,栈很小,所以效率并不比非递归实现的低。

快速排序的非递归实现

时间: 2024-11-10 14:26:55

快速排序的非递归实现的相关文章

[一个算法] 快速排序的非递归形式实现

fast sort如何实现? 在实际的递归算法当中,我们我们使用一个pivot将数组分为了两部分,然后在分别递归处理这两部分,使用递归先处理左半部分,然后是右半部分,这是用递归可以很容易实现. 但是使用递归的坏处是可能会溢出,当然对于比较良好的分布,即在每一步都能讲数组评分的情况,栈溢出的可能性很小,但是如果不是这种情况,那么就可能会递归很多层,那么这种情况下,算法很容易溢出. 因此将这个算法改为非递归的实现方式,还是非常有意义的.那么问题来了,如何实现非递归的算法? 仔细想想这个算法的过程,会

快速排序-递归和非递归的实现

快速排序主要就是partition的操作. 排序主体 /* 递归的实现.A[] -->要排序的数组, s --> 开始位置, e --> 结束位置 */ void quickSort(int arr[], int s, int e) { if (s < e) { int p = partition(arr, s, e); /* Partitioning index */ quickSort(arr, s, p - 1); quickSort(arr, p + 1, e); } }

快速排序 归并排序的非递归版本 备忘

首先,归并排序,分治,递归解决小的范围,再合并两个有序的小范围数组,便得到整个有序的数组. 这是很适合用递归来写的,至于非递归,便是从小到大,各个击破,从而使得整个数组有序.代码如下: void merge(vector<int> &A, int left, int mid, int right) { int i=left,j=mid+1; vector<int> tmp(right-left+1,0); int k=0; while(i<=mid&&

快速排序递归非递归队列堆栈实现

递归实现 #include<iostream> using namespace std; template <class T> void QuickSort(T A[],int left,int right) { if(left<right) { int i=left; int j=right+1; do { do i++;while(A[i]<A[left]); do j--;while(A[j]>A[left]); if(i<j) Swap(A[i],A

笔试算法题(55):快速排序实现之非递归实现,最小k值选择(non-recursive version, Minimal Kth Selection of Quick Sort)

议题:快速排序实现之五(非递归实现,短序列优先处理,减少递归栈大小) 分析: 算法原理:此算法实现适用于系统栈空间不足够快速排序递归调用的需求,从而使用非递归实现快速排序算法:使用显示下推栈存储快速排序中的每一次划分结果 (将left和right都压入堆栈),并且首先处理划分序列较短的子序列(也就是在得到一次划分的左右部分时,首先将长序列入栈,然后让段序列入栈), 这样可以保证当快速排序退化的线性效率的时候,栈大小仍旧在㏒N范围内.算法策略类似于最小子树优先遍历规则: 弱势:当序列已经就绪,每次

每天刷个算法题20160525:快速排序的递归转非递归解法

版权所有.所有权利保留. 欢迎转载,转载时请注明出处: http://blog.csdn.net/xiaofei_it/article/details/51524798 为了防止思维僵化,每天刷个算法题.已经刷了几天了,现在发点代码. 我已经建了一个开源项目,每天的题目都在里面: https://github.com/Xiaofei-it/Algorithms 绝大部分算法都是我自己写的,没有参考网上通用代码.读者可能会觉得有的代码晦涩难懂,因为那是我自己的理解. 最近几天都是在写一些原来的东西

快速排序非递归实现

def quick_sort(arr): ''''' 模拟栈操作实现非递归的快速排序 ''' if len(arr) < 2: return arr stack = [] stack.append(len(arr)-1) stack.append(0) while stack: l = stack.pop() r = stack.pop() index = partition(arr, l, r) if l < index - 1: stack.append(index - 1) stack.

快速排序的递归非递归实习java

package com.edu.hpu.sort.swap.quick; import java.util.Arrays; import java.util.LinkedList; import com.edu.hpu.sort.Sort; public class QuickSort extends Sort { @Override public int[] doSort(int[] arr) { return quickSort2(arr, 0, arr.length - 1); } @Su

非递归排序

转载:http://blog.csdn.net/feixiaoxing/article/details/6844826 作为一个100万的数据,如果使用普通的查找方法,那么每一个数据查找平均下来就要几十万次,那么二分法的查找呢,20多次就可以搞定.这中间的差别是非常明显的.既然排序有这么好的效果,那么这篇博客中,我们就对排序算做一个总结. 按照我个人的理解,排序可以分为两种: 一种是非递归排序,它主要按照非递归的方法对数据进行排序,也就是说主要数据的移位和循环来完成: 另外一种就是递归方法,我们