快速排序基本思想超详细一看就懂

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快速排序划分机制-概述说明以及解释

快速排序划分机制-概述说明以及解释

快速排序划分机制-概述说明以及解释1.引言1.1 概述快速排序是一种高效的排序算法,它采用分治的策略将待排序序列划分为两个子序列,然后对这两个子序列分别进行排序,最终将整个序列有序排列。

快速排序的划分机制是该算法的核心,它通过选择一个基准元素,并将序列中的其他元素与该基准元素进行比较,将比基准元素小的元素放在它的左边,比基准元素大的元素放在它的右边。

通过这样的划分过程,基准元素在序列中的最终位置就确定下来了。

快速排序的划分机制在实践中具有重要的意义,它能够快速地将一个大问题分解成多个小问题,并通过递归的方式进行解决。

这种分治的思想使得快速排序在处理大规模数据时具有较高的效率。

然而,快速排序也存在一些缺点。

首先,对于已经有序或接近有序的序列,快速排序的效率会明显下降,甚至退化为O(n^2)的时间复杂度。

其次,在递归过程中,栈的使用会增加额外的空间开销。

因此,在实际应用中,我们需要考虑快速排序的局限性,并选择适当的排序算法。

总之,快速排序的划分机制是该算法的核心,它通过分治的思想将一个大问题分解成多个小问题,并通过递归地解决这些小问题,最终实现整个序列的有序排列。

尽管存在一些缺点,但快速排序在实际应用中仍然具有重要的意义。

在未来的发展中,我们可以进一步探索快速排序的划分机制,优化算法的效率,以应对更加复杂的排序问题。

1.2 文章结构本文主要围绕快速排序的划分机制展开,分为引言、正文和结论三个部分。

具体结构如下:引言部分将提供关于快速排序及其划分机制的概述,明确文章的目的和意义。

正文部分将详细介绍快速排序的原理,并深入讲解快速排序的划分机制。

在介绍划分机制时,将从如何选择划分元素、如何划分数组以及划分的过程和实例等方面进行阐述。

通过具体的代码实例和图表分析,展示快速排序划分机制的运作过程和应用场景。

此外,正文部分还将探讨快速排序的优缺点,分析其在不同情况下的表现,并会讨论适用于快速排序的数据类型和规模。

【转】三种快速排序算法以及快速排序的优化

【转】三种快速排序算法以及快速排序的优化

【转】三种快速排序算法以及快速排序的优化⼀. 快速排序的基本思想快速排序使⽤分治的思想,通过⼀趟排序将待排序列分割成两部分,其中⼀部分记录的关键字均⽐另⼀部分记录的关键字⼩。

之后分别对这两部分记录继续进⾏排序,以达到整个序列有序的⽬的。

⼆. 快速排序的三个步骤1) 选择基准:在待排序列中,按照某种⽅式挑出⼀个元素,作为 “基准”(pivot);2) 分割操作:以该基准在序列中的实际位置,把序列分成两个⼦序列。

此时,在基准左边的元素都⽐该基准⼩,在基准右边的元素都⽐基准⼤;3) 递归地对两个序列进⾏快速排序,直到序列为空或者只有⼀个元素;三. 选择基准元的⽅式对于分治算法,当每次划分时,算法若都能分成两个等长的⼦序列时,那么分治算法效率会达到最⼤。

也就是说,基准的选择是很重要的。

选择基准的⽅式决定了两个分割后两个⼦序列的长度,进⽽对整个算法的效率产⽣决定性影响。

最理想的⽅法是,选择的基准恰好能把待排序序列分成两个等长的⼦序列。

⽅法⼀:固定基准元(基本的快速排序)思想:取序列的第⼀个或最后⼀个元素作为基准元。

/// <summary>/// 1.0 固定基准元(基本的快速排序)/// </summary>public static void QsortCommon(int[] arr, int low, int high){if (low >= high) return; //递归出⼝int partition = Partition(arr, low, high); //将 >= x 的元素交换到右边区域,将 <= x 的元素交换到左边区域QsortCommon(arr, low, partition - 1);QsortCommon(arr, partition + 1, high);}/// <summary>/// 固定基准元,默认数组第⼀个数为基准元,左右分组,返回基准元的下标/// </summary>public static int Partition(int[] arr, int low, int high){int first = low;int last = high;int key = arr[low]; //取第⼀个元素作为基准元while (first < last){while (first < last && arr[last] >= key)last--;arr[first] = arr[last];while (first < last && arr[first] <= key)first++;arr[last] = arr[first];}arr[first] = key; //基准元居中return first;}注意:基本的快速排序选取第⼀个或最后⼀个元素作为基准。

快速排序的思想

快速排序的思想

快速排序的思想
1、快速排序的基本思想:
快速排序所采用的思想是分治的思想。

所谓分治,就是指以一个数为基准,将序列中的其他数往它两边“扔”。

以从小到大排序为例,比它小的都“扔”到它的左边,比它大的都“扔”到它的右边,然后左右两边再分别重复这个操作,不停地分,直至分到每一个分区的基准数的左边或者右边都只剩一个数为止。

这时排序也就完成了。

2、快速排序的三个步骤:
(1)选择基准:在待排序列中,按照某种方式挑出一个元素,作为"基准"(pivot)
(2)分割操作:以该基准在序列中的实际位置,把序列分成两个子序列。

此时,在基准左边的元素都比该基准小,在基准右边的元素都比基准大
(3)递归地对两个序列进行快速排序,直到序列为空或者只有一个元素。

案例:
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。

快速排序法

快速排序法

快速排序算法快速排序快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。

由C. A. R. Hoare在1962年提出。

它的基本思想是: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。

算法过程设要排序的数组是A[0]……A[N-1],首先任意选取一个数据(通常选用第一个数据)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序。

一趟快速排序的算法是:1)设置两个变量I、J,排序开始的时候:I=0,J=N-1;2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key=A[0];3)从J开始向前搜索,即由后开始向前搜索(J=J-1),找到第一个小于key的值A[J],并与A[I]交换;4)从I开始向后搜索,即由前开始向后搜索(I=I+1),找到第一个大于key的A[I],与A[J]交换;5)重复第3、4、5步,直到I=J;(3,4步是在程序中没找到时候j=j-1,i=i+1。

找到并交换的时候i,j指针位置不变。

另外当i=j这过程一定正好是i+或j+完成的最后另循环结束)例如:待排序的数组A的值分别是:(初始关键数据:X=49)注意关键X永远不变,永远是和X进行比较,无论在什么位子,最后的目的就是把X放在中间,小的放前面大的放后面。

A[0] 、A[1]、A[2]、A[3]、A[4]、A[5]、A[6]:49 38 65 97 76 13 27进行第一次交换后:27 38 65 97 76 13 49( 按照算法的第三步从后面开始找)进行第二次交换后:27 38 49 97 76 13 65( 按照算法的第四步从前面开始找>X的值,65>49,两者交换,此时:I=3 )进行第三次交换后:27 38 13 97 76 49 65( 按照算法的第五步将又一次执行算法的第三步从后开始找进行第四次交换后:27 38 13 49 76 97 65( 按照算法的第四步从前面开始找大于X的值,97>49,两者交换,此时:J=4 ) 此时再执行第三步的时候就发现I=J,从而结束一趟快速排序,那么经过一趟快速排序之后的结果是:27 38 13 49 76 97 65,即所以大于49的数全部在49的后面,所以小于49的数全部在49的前面。

快速排序算法的两种实现思路(附源代码)

快速排序算法的两种实现思路(附源代码)

快速排序快速排序的基本原理:left right假设一个待排序的数组如上图所示,排序的目的就是将其从小到大排序。

快速排序的主要步骤就是设定一个待排序的元素(称作主元,记作temp),经过一轮划分排序后在这个主元左边的元素值都小于它,在主元右边的元素值都大于它,一轮划分后的效果应该是这样的,如下图:这样以temp元素为分隔就将原来的数组分成了两个左右两个数组,然后再分别对左右两个子数组进行同样的分隔,然后再对子子数组进行分割,递归调用这种分隔,直到最后不能再分了,此时数组也就是有序的了。

基本原理是相同的,但是具体是怎么分隔的有两种不同的思路。

一种称作:“左右倒腾法”此种方法将数组分成了三个部分,小于主元的部分,大于主元的部分,未划分的部分。

left right首先,要选定一个元素作为主元temp,这里将第一个元素left视为主元temp,然后将主元分别从左右两头开始比较,在右边大元素区遇到小于temp的元素就将其放到左边的小元素区,同时更新右边比较的下标,转到左边小元素区比较,若在小元素区遇到大于temp的元素就将其放到右边的大元素区;下面具体示例下过程。

1、首先将主元temp与右边right区的元素比较,假设最右边的两个都是大于temp的,那么它们的位置不变,就呆在蓝区,注意这里只比较与temp的大小,具体蓝区这两个元素谁大谁小没有关系,只要大于temp,他们的顺序无关紧要。

右边第三个元素小于temp,如下图所示:此时将右边第三个小于temp的元素放到左边left它应该呆在的地方,这时放到左边第一个元素,不用担心会把左边第一个元素覆盖掉,因为此时temp的值就是第一个元素的值。

这时右边第三个位置就空出来了,要存放下次在左边区域找到的大于temp的元素值。

用代码来表示就是:while((temp <= a[right]) && (left < right))right --;a[left]= a[right];2、每当发生一次交换的时候,就要反转方向比较,此时要从左边第一个开始比较,直到找到一个大于temp的元素,然后将这个元素放到右边刚刚空出来的第三个位置。

快速排序的方法

快速排序的方法

快速排序是一种高效的排序算法,它能够在O(nlogn)的时间复杂度内对一个长度为n的数组排序。

快速排序的核心思想是分治,通过不断将数据分成较小的部分并对这些部分进行排序,从而达到整体有序的目的。

下面将具体介绍快速排序的方法。

第一段:确定基准元素
快速排序算法首先需要确定一个基准元素,通常选择数组中的第一个元素作为基准。

将数组中小于基准元素的值放在其左侧,大于基准元素的值放在其右侧。

第二段:分割数组
接下来,将数组划分成两个子数组。

左子数组包含所有小于基准元素的值,右子数组包含所有大于基准元素的值。

在左右两个子数组中分别继续进行排序操作。

第三段:递归排序左子数组
对左子数组进行排序,重复上述步骤。

在左子数组中选择一个基准元素,将小于基准元素的值放在其左侧,大于基准元素的值放在其右侧,然后继续递归排序左子数组。

第四段:递归排序右子数组
对右子数组进行排序,同样也是重复上述步骤。

在右子数组中选择一个基准元素,将小于基准元素的值放在其左侧,大于基准元素的值放在其右侧,然后继续递归排序右子数组。

第五段:合并
最后,将左子数组和右子数组合并起来,完成整个排序过程。

注意,在合并左右子数组时,需要保证左子数组中所有元素都小于右子数组中的所有元素。

快速排序是一种比较高效的排序算法,但是在处理大规模数据时效率可能会降低,因为递归深度比较大。

为避免这种情况发生,可以使用迭代的方式实现快速排序,也可以在递归的过程中随机选择基准元素,以降低复杂度。

快速排序算法实现快速排序的原理和时间复杂度分析

快速排序算法实现快速排序的原理和时间复杂度分析

快速排序算法实现快速排序的原理和时间复杂度分析快速排序是一种常用的排序算法,其基本思想是通过分治法将一个大问题分解为多个小问题进行排序,最终得到有序的结果。

本文将介绍快速排序算法的实现原理,并对其时间复杂度进行分析。

一、快速排序的原理快速排序的思想非常简单,可以概括为以下几个步骤:1. 选择一个基准元素(pivot),通常选择数组第一个或最后一个元素。

2. 对数组进行分区操作,将小于基准元素的数移到基准元素的左边,将大于基准元素的数移到基准元素的右边,相同大小的数可以放到任意一边。

3. 对分区后的两个子数组重复上述步骤,直到每个子数组只剩下一个元素,即完成排序。

具体实现时,可以使用递归或者迭代的方式来进行快速排序。

递归方式需要定义一个递归函数,不断对子数组进行分区和排序,直到排序完成。

迭代方式则使用栈或队列来保存每次分区的起始位置和结束位置,循环进行分区和排序的操作。

二、快速排序的时间复杂度分析快速排序的时间复杂度主要取决于分区操作的效率和递归或迭代的次数。

1. 分区操作的时间复杂度分区操作的时间复杂度为O(n),其中n表示数组的长度。

在最理想的情况下,每次分区都能将数组均匀地分为两个部分,此时时间复杂度为O(nlogn)。

但在最坏的情况下,每次分区都只能将数组分为一个较小的部分和一个较大的部分,此时时间复杂度为O(n^2)。

平均情况下,快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。

2. 递归或迭代的次数递归或迭代的次数取决于快速排序每次选择的基准元素和数组的初始状态。

如果基准元素的选择不合理,可能导致递归或迭代次数过多,增加了时间复杂度。

而如果基准元素的选择合理,可以使得每次分区都接近均匀划分,从而减少递归或迭代的次数,降低时间复杂度。

通常情况下,平均时间复杂度为O(nlogn)。

三、总结快速排序是一种高效的排序算法,其核心思想是通过分治法将一个大问题分解为多个小问题进行排序。

快速排序的时间复杂度主要取决于分区操作的效率和递归或迭代的次数。

c语言中快速排序法的原理及应用

c语言中快速排序法的原理及应用

C语言中快速排序法的原理及应用1. 概述快速排序(Quick Sort)是一种常用的排序算法,其原理是通过递归的方式将数组分成两部分,然后对这两部分分别进行排序,最终达到整个数组有序的目的。

快速排序是一种原地排序算法,不需要额外的空间来存储临时数据。

2. 原理快速排序的原理是选取一个基准元素,将数组中小于等于基准元素的数放在基准元素的左边,将大于基准元素的数放在基准元素的右边,然后递归地对左右两部分进行排序。

具体步骤如下:1.选取基准元素。

可以选择数组的第一个元素作为基准元素,也可以选择随机位置的元素作为基准元素。

2.将数组分成两部分。

遍历数组,将小于等于基准元素的元素放在左边,将大于基准元素的元素放在右边,基准元素所在的位置即为分割点,左边的元素都小于等于基准元素,右边的元素都大于基准元素。

3.递归地对左右两部分进行排序。

对左边的子数组进行快速排序,再对右边的子数组进行快速排序。

4.合并结果。

左边子数组和右边子数组都已经有序,将左边子数组、基准元素和右边子数组依次拼接起来,得到最终排序结果。

3. 示例代码以下是一个使用C语言实现快速排序的示例代码:```c #include <stdio.h>void quickSort(int arr[], int low, int high) { if (low < high) { int i = low, j = high, pivot = arr[low]; while (i < j) { while (i < j && arr[j] > pivot) { j–; } if (i < j) { arr[i++] = arr[j]; } while (i < j && arr[i] <= pivot) { i++; } if (i < j) { arr[j–] = arr[i]; } } arr[i] = pivot; quickSort(arr, low, i - 1); quickSort(arr, i + 1, high); } }int main() { int arr[] = {8, 3, 6, 2, 5, 1, 4, 7}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);quickSort(arr, 0, n - 1);printf(\。

简述快速排序的基本思想

简述快速排序的基本思想

简述快速排序的基本思想
快速排序是一种常用的排序算法,它的基本思想是通过比较将要排序的数据分割成独立的两个份,使得每个份的分布都更加的有序。

在快速排序的过程中,每次都要以一个数据为支点,比其值更小的数据都移动到其左边而比其值更大的数据移动到其右边,这样以来,支点左边的数据都比支点值小,而右边的数据都比支点值大。

设支点为数组中最后一个元素,分别在它前面和其后面查找比它小的和比它大的数据,并交换位置。

接着再对前后两部分分别重复上述操作,直到排序完成。

快速排序的优点是:排序的时间复杂度为O(nlogn),是一种非常有效的排序算法,比简单插入排序和冒泡排序效率更高;其次它能充分利用计算机内存空间,它本身只需要一个很小的辅助空间来完成排序;最后它是一种不稳定排序算法,不会改变原有元素的顺序,这一点和简单插入排序相反。

但是快速排序也有一定的缺点,快速排序虽然具有O(nlogn)的时间复杂度,但是运行时可能会形成不平衡的分割,从而出现时间复杂度的大幅度变化,最坏的情形时间复杂度会降到O(n^2),另外它还需要一定的额外空间来进行排序。

总而言之,快速排序是一种常用的排序算法,它可以在不平衡的情况下以O(nlogn)的平均时间复杂度来实现排序,但最坏时间复杂度依然是O(n^2),需要注意的是算法的稳定性和空间复杂度。

快速排序的原理

快速排序的原理

快速排序的原理
快速排序是一种常用的快速排序算法,它将一个待排序的数组分成两部分,然后根据一定的规则将其中一个部分移动到另一个部分的前面或后面,从而达到排序的目的。

快速排序的原理可以分为以下几个步骤:
1. 选择一个基准元素。

通常情况下,我们选择待排序数组的第一个元素作为基准元素。

2. 将数组分割成两个子数组。

根据基准元素的值,将数组中小于基准元素的元素移到基准元素的左边,将大于基准元素的元素移到基准元素的右边。

3. 对子数组进行递归排序。

对于左右两个子数组,递归地应用快速排序算法。

4. 合并两个子数组。

当递归完成后,左右两个子数组都已经有序,将它们合并起来就得到了最终的有序数组。

快速排序的核心思想是通过不断将基准元素放置到正确的位置上,使得左边的元素都小于等于基准元素,右边的元素都大于等于基准元素。

通过递归地对子数组进行排序,最终达到对整个数组的排序。

快速排序的时间复杂度为O(nlogn),其中n是待排序数组的长度。

它是一种高效的排序算法,常被应用于各种排序任务中。

如何实现快速排序算法

如何实现快速排序算法

如何实现快速排序算法快速排序算法是一种高效且广为使用的排序算法。

它基于分治法的思想,将待排序序列分为若干个子序列进行排序,从而实现整个序列的有序性。

1. 实现原理快速排序的核心在于其分治思想。

该算法的基本思路是:取序列中的一个元素作为基准,将序列划分为左右两个子序列,使左边的元素小于等于基准,右边的元素大于等于基准。

然后,对左右两个子序列采用递归的方式进行快速排序,最终将整个序列有序。

具体步骤如下:1) 选取基准:从序列中选择一个元素作为基准值。

2) 划分序列:将序列中比基准值小的元素移到基准值的左边,比基准值大的元素移到基准值的右边。

3) 递归排序:对左右两个子序列分别进行快速排序,不断重复上述过程,直至整个序列有序。

2. 代码实现快速排序的代码实现相对简单,主要需要实现基准值选取和序列划分两个过程。

以下是一个简单的快速排序算法的实现:```void quick_sort(int arr[], int left, int right) {int i, j, pivot;if (left < right) {i = left;j = right;pivot = arr[left];while (i < j) {while (i < j && arr[j] >= pivot) {j--;}if (i < j) {arr[i++] = arr[j];}while (i < j && arr[i] < pivot) { i++;}if (i < j) {arr[j--] = arr[i];}}arr[i] = pivot;quick_sort(arr, left, i - 1);quick_sort(arr, i + 1, right);}}```3. 算法优化尽管快速排序算法相对其他排序算法具有较高的效率,但在某些情况下,它的效率可能不如其他算法。

快速排列算法思想

快速排列算法思想

快速排序是对冒泡排序的一种改进。

它的基本思想是:通过一躺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不部分的所有数据都要小,然后再按次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。

假设要排序的数组是A[1]……A[N],首先任意选取一个数据(通常选用第一个数据)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一躺快速排序。

一躺快速排序的算法是:1)、设置两个变量I、J,排序开始的时候I:=1,J:=N;2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给X,即X:=A[1];3)、从J开始向前搜索,即由后开始向前搜索(J:=J-1),找到第一个小于X 的值,两者交换;4)、从I开始向后搜索,即由前开始向后搜索(I:=I+1),找到第一个大于X 的值,两者交换;5)、重复第3、4步,直到I=J;例如:待排序的数组A的值分别是:(初始关键数据X:=49)A[1] A[2] A[3] A[4] A[5] A[6] A[ 7]:49 38 65 97 76 13 27进行第一次交换后:27 38 65 97 76 13 49( 按照算法的第三步从后面开始找进行第二次交换后:27 38 49 97 76 13 65( 按照算法的第四步从前面开始找>X的值,65>49,两者交换,此时I:=3 )进行第三次交换后:27 38 13 97 76 49 65( 按照算法的第五步将又一次执行算法的第三步从后开始找进行第四次交换后:27 38 13 49 76 97 65( 按照算法的第四步从前面开始找大于X的值,97>49,两者交换,此时J:=4 )此时再执行第三不的时候就发现I=J,从而结束一躺快速排序,那么经过一躺快速排序之后的结果是:27 38 13 49 76 97 65,即所以大于49的数全部在49的后面,所以小于49的数全部在49的前面。

深入解析快速排序(QuickSort)

深入解析快速排序(QuickSort)

深入解析快速排序(QuickSort)本文将对快速排序进行深入的分析和介绍。

通过学习本文,您将•秒杀快速排序面试•掌握高效实现快排•加深范型编程意识八卦花絮快速排序是由图灵奖获得者、计算机语言设计大佬C. A. R. Hoare 在他26岁时提出的。

说起C. A. R. Hoare老爷爷,可能很多人的第一印象就是快速排序,但是快排仅仅是他人生中非常小的成就而已。

例如,他在1978年提出的Communicating Sequential Processes(CSP)理论,则深深的影响了并行程序设计,Go语言中的Goroutine就是这种典范。

基本思想快速排序的思想非常简单:对于一个数组S,我们选择一个元素,称为pivot。

将数组S中小于等于pivot的元素放在S的左边,大于等于pivot的元素放在S的右边。

左右两部分分别记为S1和S2,然后我们递归的按上述方式对S1、S2进行排序。

具体说来,我们维护两个指针,采用两边扫描。

从左到右扫描,当遇到一个元素大于等于pivot时,暂停。

从右到左扫描,当遇到一个小于等于pivot元素时,暂停。

然后交换这两个元素。

继续扫描,直到两个指针相遇或者交叉。

从直观上看,每次递归处理的两个子数组S1、S2的大小最好是相等或者接近的,这样所花费的时间最少。

实现细节说起来容易,做起来难了。

要想正确实现快速排序非常不容易,很容易犯错。

简单的修改就可能导致程序死循环或者结果错误。

如果你一度感到很难在几分钟内实现一个正确的快速排序,说明你是正常人。

那些五分钟内就能把快速排序写对的,几乎都是背代码。

我在实现以下代码时,就反复调试了十几分钟。

而且,我会告诉你曾经JDK的某个版本实现中都存在bug么?在给出完整代码之前,我们来考虑几个非常重要的问题。

如何选择pivot?至少有几种显而易见的方法:尝试1:选择数组中的第一个元素。

成本低,但是当输入数组已经有序时,将导致O($n^2$)的复杂度。

快速排序思想

快速排序思想

快速排序思想1、挖坑填坑思想以⼀个数组作为⽰例,取区间第⼀个数为基准数01234567897265788604283734885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:01234567894865788604283738885i = 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:01234567894865742607283738885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。

2、两头交换思想 两头交换法与标准算法思想的差异是,先从左边开始找到⼤于基准值的那个数,再从右边找到⼩于基准值的那个数,将两个数交换(这样⽐基准值⼩的都在左边,⽐基准值⼤的都在右边)。

快速排序总结

快速排序总结

快速排序总结1.定义通过比较来确定输入序列<a1,a2,..,an>的元素间相对次序的排序算法称为比较排序算法。

2.算法解释(1) 选择排序:选择排序的基本思想是对待排序的记录序列进行n-1遍的处理,第i遍处理是将L[i..n]中最小者与L[i]交换位置。

这样,经过i遍处理之后,前i个记录的位置已经是正确的了。

(2): 冒泡排序最简单的排序方法是冒泡排序方法。

这种方法的基本思想是,将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”,较小的元素比较轻,从而要往上浮。

在冒泡排序算法中我们要对这个“气泡”序列处理若干遍。

所谓一遍处理,就是自底向上检查一遍这个序列,并时刻注意两个相邻的元素的顺序是否正确。

如果发现两个相邻元素的顺序不对,即“轻”的元素在下面,就交换它们的位置。

显然,处理一遍之后,“最轻”的元素就浮到了最高位置;处理二遍之后,“次轻”的元素就浮到了次高位置。

在作第二遍处理时,由于最高位置上的元素已是“最轻”元素,所以不必检查。

一般地,第i遍处理时,不必检查第i高位置以上的元素,因为经过前面i-1遍的处理,它们已正确地排好序(3) 插入排序插入排序的基本思想是,经过i-1遍处理后,L[1..i-1]己排好序。

第i遍处理仅将L[i]插入L[1..i-1]的适当位置,使得L[1..i]又是排好序的序列。

要达到这个目的,我们可以用顺序比较的方法。

首先比较L[i]和L[i-1],如果L[i-1]≤ L[i],则L[1..i]已排好序,第i遍处理就结束了;否则交换L[i]与L[i-1]的位置,继续比较L[i-1]和L[i-2],直到找到某一个位置j(1≤j≤i-1),使得L[j] ≤L[j+1]时为止(4) 快速排序快速排序的基本思想是基于分治策略的。

对于输入的子序列L[p..r],如果规模足够小则直接进行排序,否则分三步处理:分解(Divide):将输入的序列L[p..r]划分成两个非空子序列L[p..q]和L[q+1..r],使L[p..q]中任一元素的值不大于L[q+1..r]中任一元素的值。

递归和快速排序

递归和快速排序

递归和快速排序⾸先介绍D&C递归快速排序的思想是:分⽽治之(divide and conquer,D&C)⼀种递归式问题解决思路这⾥先介绍D&C的⼯作原理 1)找出简单的基线条件 2)确定如何缩⼩问题的规模,使其符合基线条件。

看⼀个例⼦。

给定⼀个数组 {2 4 6},把这些数组相加返回⼀个结果,使⽤循环很容易完成。

但是如果使⽤递归函数来完成呢。

第⼀步:找出基线条件。

最简单的数组是什么样呢?如果数组不包含任何元素或只包含⼀个元素,计算总和将⾮常容易。

因此这就是基线条件。

第⼆部:每次递归都必须离空数组更进⼀步,缩⼩问题的规模。

sum(2,4,6)=2+sum{4,6} 给函数sum传递的数组更短。

换⾔之这缩⼩了问题的规模。

函数sum的⼯作原理类似这样 接受⼀个数组 如果列表为空就返回0 否则,计算表中除第⼀个数字意外其他数字的总和,将其与第⼀个数组相加,再返回结果。

sum(2,4,6)=2+sum{4,6}。

sum{4,6}=4+sum(6),sum{6}=6+sum{0}. sum{0}是基线条件,返回0public static int calSum(int[] arr,int n){if(n>0){return arr[n-1]+calSum(arr,n-1);}else{return 0;}}快速排序使⽤快速排序对数组:{3,5,9,6,1}进⾏排序基线条件为数组为空或只包含⼀个元素,在这种情况下,只需要原样返回数组——根本就不⽤排序。

使⽤D&C将数组进⾏分解,直到满⾜基线条件下⾯介绍快速排序的⼯作原理:1)⾸先从数组中选择⼀个元素,这个元素被称为基准值(pivot)2)将数组分成两个⼦数组:⼩于等于基准值的元素和⼤于基准值的元素。

package com.sun.sort;public class QuickSort3 {// 测试 QuickSortpublic static void main(String[] args) {int[] arr = {7,3,2,8,1,9,5,4,6};sort(arr,0,arr.length-1);for (Object i : arr) {System.out.print(i+" ");}}private static void sort(int[] arr, int l, int r){if (l>=r){return;}partition(arr, l, r);}private static void partition(int[] arr, int leftBound, int rightBound){//取右边界当轴int pivot=arr[rightBound];int left=leftBound;int right=rightBound-1;while(left<right){while (arr[left]<=pivot){left++;}while (arr[right]>=pivot){right--;}if (left<right){swap(arr,left,right);}}//把轴放到该放的正确位置上去swap(arr,left,rightBound);}private static void swap(int[] arr, int i, int j) {int t = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = t;}}bug1、上⾯是将数组分成两个⼦数组,但是当我们极端测试的时候会存在bug。

算法基础——双指针:快速排序(重点)

算法基础——双指针:快速排序(重点)

算法基础——双指针:快速排序(重点)
快速排序(重点)
⼀、算法思想
快排可以说是数据结构这门课⾥很重要的⼀个内容了,关键就在于快排的思想适⽤于很多算法场景,快排的思想就是交换,通过不断交换两个元素的位置使得最后能在序列中确定出⼀个元素在排序算法的最终位置。

例如给出序列{5,3,6,2,1,4},快排的思想就是把第⼀个元素A[1]当做⼀个界,在A中找到⼀个位置,使得A[i]=5,⽽且该元素左边元素值都⽐5⼩,右边元素值都⽐5⼤,这时候可以再对左右两个⼦序列进⾏第⼆次排序。

所以快排的思想主要是,通过交换分割数组,使得这个数组“部分有序”这么说有点抽象,其实就是找出⼀个分割点,把数组分割后左边的都⽐右边的⼩。

对于上⾯的例⼦,在第⼀次分割后可能是{2,4,1,3,5,6}这个就是⼀个分割的数组,虽然这和你想到的结果可能不同,但是这就是⼀种可能的结果,这取决于你的算法怎么实现。

⼆、双指针应⽤
下⾯给出⼀种快排算法很常⽤的实现⽅式——双指针
1、定义两个指针分别指向数组的下界(left)和上界(right),定义⼀个temp⽤于存放A[1]的值。

注:以下⽤*left和*right表⽰元素值
2、只要*right⼤于temp就让right--(左移),当*right⼩于等于temp时,就把*right赋值到left处
3、开始循环left,只要*left⼩于temp就让left++(右移),当*left⼤于temp时,就把*left赋值到right
4、当left<right时执⾏2、3步骤,跳出循环时就把temp放到right处
下⾯给出快排代码
对于快速排序,⼤佬左呈云给出过更好的快速排序算法,不过对于考试来说这个算法⾜够了。

什么是快速排序算法?

什么是快速排序算法?

什么是快速排序算法?
快速排序算法是一种常用的排序算法,它的基本思想是通过将一个待排序的数组分割成两个子数组,然后对这两个子数组进行递归排序,最终将整个数组排序。

下面是详细的步骤和解释:
1. 选择一个基准元素:从待排序数组中选择一个元素作为基准元素。

通常情况下,选择第一个或最后一个元素作为基准元素。

2. 分割:将数组中的其他元素与基准元素进行比较,将比基准元素小的元素放在基准元素的左边,比基准元素大的元素放在基准元素的右边。

这个过程称为分割。

3. 递归排序子数组:对基准元素左边的子数组和右边的子数组分别进行递归排序。

重复步骤1和步骤2,直到子数组的长度为1或0,即子数组已经有序。

4. 合并:将左边的子数组、基准元素和右边的子数组合并成一个有序数组。

这是一个典型的分治算法,通过不断分割和递归排序子数组,最终实现整个数组的排序。

快速排序算法的时间复杂度为O(nlogn),其中n是待排序数组的长度。

它的优势在于排序效率高,尤其适用于大规模数据的排序。

需要注意的是,在实现快速排序算法时,需要注意选择合适的基准元素和合理的分割策略,以避免最坏情况下的时间复杂度达到O(n^2)。

常见的优化策略包括随机选择基准元素、三数取中法等。

希望以上回答能帮助你更好地理解快速排序算法,并锻炼你的思维逻辑。

如果还有其他问题,欢迎继续提问。

快速排序(思想,转)

快速排序(思想,转)

快速排序(思想,转)转⾃:⼀条鱼、尹雁铃@ 博客园 2012-4-16E-mail:yanlingyin@在实际的过程中,总需要对⼀些数据进⾏排序,在众多的排序算法中,快速排序是较为常⽤的排序算法之⼀。

⽽⽹上对于快速排序的中⽂资料还不是很全。

写这篇博⽂主要记录⼀些⾃⼰对于快速排序的了解,以及对快速排序的性能的分析。

我将在这⾥记录下我对快速排序的认识和学习过程,⽤尽可能简单明了的叙述来阐述我的理解。

快速排序基于算法中很重要的思想是分治。

所以会先介绍⼀下分治思想,然后对算法原理进⾏介绍,接着会分析算法的性能并对算法作进⼀步的讨论。

注:为了便于说明问题,本博⽂中会⽤到部分《introduction to algorithm》中的图⽚。

关键词:快速排序、分治、递归“⼤事化⼩”——从分治说起分治?分治法是算法中常⽤的策略之⼀,很多算法都是基于分治法的,今天要说的快速排序也⼀样。

为了能更好的理解快速排序,先简单的介绍⼀下分治法。

顾名思义,分治,可理解为分⽽治之。

就是把原问题(递归地)分解为多个⼦问题(⼀般是和原问题本质相同的问题,只是规模上的缩⼩,如果现在不能理解请看后⽂解释),解决这些⼦问题,合并其结果,获得原问题的解。

简单的说就是“⼤事化⼩” 把复杂的问题分为多个简单问题,解决了这些简单问题,原问题也就随之解决了。

如何分治从上⾯的分析中可知道,⽤分治的思想解决问题的步骤⼤致为:分解(Divide):将原问题分为⼀系列⼦问题解决(Conquer):递归的解决⼦问题。

如果⼦问题⾜够⼩,直接解决⼦问题合并(Combine):将⼦问题的结果合并为原问题的借助下图,可更清晰的了解分治的思想:如上图所⽰,原问题是规模为 n 的问题,在树的第⼀层,把问题分为规模为n/2的两个⼦问题,如果解决了这两个⼦问题,把它们合并就能得到原问题的解。

现在来看其中的⼀个⼦问题,为了解决他们,⼜把它分为两个规模更⼩的问题n/4。

解决了规模为n/4的问题,合并之就能得到规模 n/2 的问题的解。

快速排序算法描述

快速排序算法描述

快速排序算法描述快速排序是一种基于分治思想的排序算法,它的核心思想是选择一个基准元素,然后通过将待排序的序列分割成两个子序列,使得一个子序列的所有元素都小于基准元素,另一个子序列的所有元素都大于基准元素,然后分别对子序列进行递归排序,最终将整个序列排序完成。

首先,我们需要选择一个基准元素。

通常情况下,我们选择待排序序列的第一个元素作为基准元素。

接下来,我们需要将待排序序列进行分割。

具体操作是,设置两个指针,一个指向序列的起始位置,一个指向终止位置。

然后,从序列的起始位置开始,依次和基准元素进行比较,如果小于基准元素,则将这个元素放在基准元素的左边,同时移动起始指针;如果大于基准元素,则将这个元素放在基准元素的右边,同时移动终止指针。

重复这个过程,直到起始指针和终止指针相遇。

这样,我们就得到了基准元素的最终位置,并且保证了左边的元素都小于基准元素,右边的元素都大于基准元素。

接着,我们需要对基准元素的左右两个子序列进行递归排序。

我们以递归的方式,将左右子序列作为待排序序列,重复上述的分割过程,直到子序列只有一个元素,此时递归返回。

最后,我们将左右两个子序列合并起来,就得到了完整的排序序列。

快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn),最坏情况下为O(n^2)。

它的性能优于冒泡排序和选择排序,但是不稳定,因为在分割过程中可能会改变相同元素的相对位置。

为了提高快速排序的效率,我们可以选择更加高效的基准元素的选取方法。

常用的方法有三数取中法和随机法。

三数取中法是选择待排序序列的起始元素、中间元素和终止元素中的中间值作为基准元素。

随机法是随机选择待排序序列中的一个元素作为基准元素。

在实际应用中,快速排序被广泛使用,因为它的性能优秀并且实现简单。

在大数据量的排序场景中,快速排序的效率更加突出。

同时,快速排序在各种编程语言中都有着成熟的实现,方便开发者使用。

综上所述,快速排序是一种高效的排序算法,通过选择基准元素并分割序列,实现对序列的快速排序。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
else if(n[hi-1]>pivot)
hi--;
else {
t=n[lo+1];
n[++lo]=n[hi-1];
n[--hi]=t;
}
}
n[left]=n[lo];
n[lo]=pivot;
(1) 36 36 18 53 72 30 48 93 15 45
(2) 36 36 18 45 72 30 48 93 15 53
进行一次快速排序之后划分为 {27 38 13} 49 {76 97 65}
分别对前后两部分进行快速排序 {13} 27 {38}
结束 结束 {49 65} 76 {97}
45 36 18 53 72 30 48 93 15 36
I J
3)、利用分治思想(即大化小的策略)可进一步对S[1。。K-1]和S[K+1。。N]两组数据再进行快速排序直到分组对象只有一个数据为止。
如具体数据如下,那么第一躺快速排序的过程是:
数组下标: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1)、设置两个变量I、J,排序开始的时候I:=1,J:=N;
2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给X,即X:=A[1];
3)、从J开始向前搜索,即由后开始向前搜索(J:=J-1),找到第一个小于X的值,两者交换;
4)、从I开始向后搜索,即由前开始向后搜索(I:=I+1),找到第一个大于X的值,两者交换;
1)、设有N(假设N=10)个数,存放在S数组中;
2)、在S[1。。N]中任取一个元素作为比较基准,例如取T=S[1],起目的就是在定出T应在排序结果中的位置K,这个K的位置在:S[1。。K-1]<=S[K]<=S[K+1..N],即在S[K]以前的数都小于S[K],在S[K]以后的数都大于S[K];
我这样讲你们是不是很胡涂,不要紧,我下面给出实现的两个函数:
/*
n就是需要排序的数组,left和right是你需要排序的左界和右界,
如果要排序上面那个数组,那么left和right分别是0和9
*/
void quicksort(int n[], int left,int right)
快速排序就是递归调用此过程——在以49为中点分割这个数据序列,分别对前面一部分和后面一部分进行类似的快速排序,从而完成全部数据序列的快速排序,最后把此数据序列变成一个有序的序列,根据这种思想对于上述数组A的快速排序的全过程如图6所示:
初始状态 {49 38 65 97 76 13 27}
“快速排序法”使用的是递归原理,下面我结合一个例子来说明“快速排序法”的原理。首先给出一个数组{53,12,98,63,18,72,80,46, 32,21},先找到第一个数--53,把它作为中间值,也就是说,要把53放在一个位置,使得它左边的值比它小,右边的值比它大。{21,12,32, 46,18,53,80,72,63,98},这样一个数组的排序就变成了两个小数组的排序--53左边的数组和53右边的数组,而这两个数组继续用同样的方式继续下去,一直到顺序完全正确。
for(i=0; i<len; i++)
printf("%d ", arr[i]);
printf("\n");
QuickSort(arr, 0, len-1);
printf("after sorted\n");
for(i=0; i<len; i++)
printf("%d ", arr[i]);
(5) 36 36 18 15 30 45 48 93 72 53
通过一躺排序将45放到应该放的位置K,这里K=6,那么再对S[1。。5]和S[6。。10]分别进行快速排序。
一般来说,冒泡法是程序员最先接触的排序方法,它的优点是原理简单,编程实现容易,但它的缺点就是--程序的大忌--速度太慢。下面我介绍一个理解上简单但编程实现上不是太容易的排序方法,我不知道它是不是现有排序方法中最快的,但它是我见过的最快的。排序同样的数组,它所需的时间只有冒泡法的 4% 左右。我暂时称它为“快速排序法”。
printf("\n");
}
进行第一次交换后: 27 38 65 97 76 13 49
( 按照算法的第三步从后面开始找
进行第二次交换后: 27 38 49 97 76 13 65
快速排序是对冒泡排序的一种改进。它的基本思想是:通过一躺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不部分的所有数据都要小,然后再按次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。
假设要排序的数组是A[1]……A[N],首先任意选取一个数据(通常选用第一个数据)作为关键数据,然后将所有比它的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一躺快速排序。一躺快速排序的算法是:
while(i<j && e[j]>=temp)
j--;
e[i]=e[j];
while(i<j && e[i]<=temp)
i++;
e[j]=e[i];
}
e[i]=temp;
if(first<i-1)
QuickSort(e,first,i-1);
return lo;
}
这段程序并不难,应该很好看懂,我把过程大致讲一下,首先你的脑子里先浮现一个数组和三个指针,第一个指针称为p指针,在整个过程结束之前它牢牢的指向第一个数,第二个指针和第三个指针分别为lo指针和hi指针,分别指向最左边的值和最右边的值。lo指针和hi指针从两边同时向中间逼近,在逼近的过程中不停的与p指针的值比较,如果lo指针的值比p指针的值小,lo++,还小还++,再小再++,直到碰到一个大于p指针的值,这时视线转移到hi指针,如果 hi指针的值比p指针的值大,hi--,还大还--,再大再--,直到碰到一个小于p指针的值。这时就把lo指针的值和hi指针的值做一个调换。持续这过程直到两个指针碰面,这时把p指针的值和碰面的值做一个调换,然后返回p指针新的位置。
进行第四次交换后: 27 38 13 49 76 97 65
( 按照算法的第四步从前面开始找大于X的值,97>49,两者交换,此时J:=4 )
此时再执行第三不的时候就发现I=J,从而结束一躺快速排序,那么经过一躺快速排序之后的结果是:27 38 13 49 76 97 65,即所以大于49的数全部在49的后面,所以小于49的数全部在49的前面。
49 {65} 结束
结束
图6 快速排序全过程
quicksort(n,left,dp-1);
quicksort(n,dp+1,right); //这两个就是递归调用,分别整理53左边的数组和右边的数组
}
}
我们上面提到先定位第一个数,然后整理这个数组,把比这个数小的放到它的左边,大的放右边,然后
返回这中间值的位置,下面这函数就是做这个的。
(3) 36 36 18 15 72 30 48 93 45 53
(4) 36 36 18 15 45 30 48 93 72 53
C语言程序:
/* 快 速 排 序 */
#include "stdio.h"
void QuickSort(int e[], int first, int end)
{
int i=first,j=end,temp=e[first];
while(i<j)
{
5)、重复第的数组A的值分别是:(初始关键数据X:=49)
A[1] A[2] A[3] A[4] A[5] A[6] A[7]:
49 38 65 97 76 13 27
int partition(int n[],int left,int right)
{
int lo,hi,pivot,t;
pivot=n[left];
lo=left-1;
hi=right+1;
while(lo+1!=hi) {
if(n[lo+1]<=pivot)
lo++;
{
int dp;
if (left<right) {
/*
这就是下面要讲到的函数,按照上面所说的,就是把所有小于53的数放
到它的左边,大的放在右边,然后返回53在整理过的数组中的位置。
*/
dp=partition(n,left,right);
( 按照算法的第四步从前面开始找>X的值,65>49,两者交换,此时I:=3 )
进行第三次交换后: 27 38 13 97 76 49 65
( 按照算法的第五步将又一次执行算法的第三步从后开始找
if(end>i+1)
QuickSort(e,i+1,end);
}
void main()
{
int arr[] = {49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49};
int len = 8;
int i;
printf("before sort\n");
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