分治法实现快速排序

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分治法-合并排序和快速排序

分治法-合并排序和快速排序

分治法-合并排序和快速排序分治法是按照以下⽅案⼯作的:将问题的实例划分为同⼀个问题的⼏个较⼩的实例,最好拥有同样的规模对这些较⼩的实例求解(⼀般使⽤递归⽅法,但在问题规模⾜够⼩的时候,有时会利⽤另⼀种算法以提⾼效率)如果必要的话,合并较⼩问题的解,以得到原始问题的解分治法的流程:4.1 合并排序合并排序是成功应⽤分治技术的⼀个完美例⼦(书上说的)。

对于⼀个需要排序的数组,合并排序把它⼀分为⼆,并对每个⼦数组递归排序,然后把这两个排好序的⼦数组合并为⼀个有序数组。

代码实现:/*** 合并排序* @author xiaofeig* @since 2015.9.16* @param array 要排序的数组* @return返回排好序的数组* */public static int[] mergeSort(int[] array){if(array.length>1){int[] subArray1=subArray(array,0,array.length/2);int[] subArray2=subArray(array,array.length/2,array.length);subArray1=mergeSort(subArray1);subArray2=mergeSort(subArray2);return merge(subArray1,subArray2);}return array;}/*** 返回指定数组的⼦数组* @author xiaofeig* @since 2015.9.16* @param array 指定的数组* @param beginIndex ⼦数组的开始下标* @param endIndex ⼦数组的结束位置(不包括该元素)* @return返回⼦数组* */public static int[] subArray(int[] array,int beginIndex,int endIndex){int[] result=new int[endIndex-beginIndex];for(int i=beginIndex;i<endIndex;i++){result[i-beginIndex]=array[i];}return result;}/*** 根据数值⼤⼩合并两个数组* @author xiaofeig* @since 2015.9.16* @param subArray1 待合并的数组* @param subArray2 待合并的数组* @return返回合并好的数组* */public static int[] merge(int[] subArray1,int[] subArray2){int[] result=new int[subArray1.length+subArray2.length];int i=0,j=0;while(i<subArray1.length&&j<subArray2.length){if(subArray1[i]>subArray2[j]){result[i+j]=subArray2[j];j++;}else{result[i+j]=subArray1[i];i++;}}if(i==subArray1.length){while(j<subArray2.length){result[i+j]=subArray2[j];}}else{while(i<subArray1.length){result[i+j]=subArray1[i];i++;}}return result;}算法分析:当n>1时,C(n)=2C(n-2)+C merge(n),C(1)=0C merge(n)表⽰合并阶段进⾏键值⽐较的次数。

java arrays.sort 原理

java arrays.sort 原理

java arrays.sort 原理Java中的Arrays.sort()方法用于对数组进行排序。

该方法使用了一种称为快速排序的算法,其基本原理是分治法。

快速排序的基本步骤如下:1. 选择一个基准元素。

通常选择数组的第一个元素作为基准元素。

2. 将数组分为两个子数组:小于基准元素的子数组和大于基准元素的子数组。

3. 对这两个子数组分别进行快速排序。

4. 将排好序的子数组进行合并,得到最终的排序结果。

在具体实现上,Java中的Arrays.sort()方法使用了双指针技术。

首先,将数组分为左右两个部分,左边的部分都小于基准元素,右边的部分都大于基准元素。

然后,递归地对左右两个部分进行快速排序,直到整个数组都被排好序。

具体来说,以下是Java中Arrays.sort()方法的伪代码实现:'''javapublic static void sort(int[] arr) {quicksort(arr, 0, arr.length - 1);}private static void quicksort(int[] arr, int low, int high) {if low < high {int pivot = partition(arr, low, high);quicksort(arr, low, pivot - 1);quicksort(arr, pivot + 1, high);}}private static int partition(int[] arr, int low, int high) {int pivot = arr[high]; // 选择基准元素为数组的最后一个元素int i = low - 1; // 左指针指向第一个元素的前一个位置for (int j = low; j < high; j++) {if (arr[j] < pivot) {i++; // 左指针右移swap(arr, i, j); // 交换元素}}swap(arr, i + 1, high); // 将基准元素放到正确的位置上return i + 1; // 返回基准元素的索引}private static void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}'''在上述伪代码中,'quicksort()'方法实现了快速排序的基本逻辑,'partition()'方法用于将数组分为左右两个部分,'swap()'方法用于交换两个元素的值。

5. 5排序算法--快速与归并 课件-2021-2022学年浙教版(2019)高中信息技术选修1

5. 5排序算法--快速与归并  课件-2021-2022学年浙教版(2019)高中信息技术选修1

快速排序算法
·快速排序算法(用栈实现)
代码:
def quick_sort(array, l, r): if l >= r: return stack = [] stack.append(l) stack.append(r) while stack: low = stack.pop(0) hight = stack.pop(0) if hight - low <= 0: continue k = array[hight] i = low - 1 for j in range(low, hight):
选修1《数据与数据结构》
第五章 数据结构与算法
5.5 排序算法 --快速与归并
学习目标
快速排序算法 归并排序算法
排序算法
快速排序算法
排序算法
·快速排序的基本思路
快速排序使用分治法策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。
算法步骤:
1、 在数组中选一个基准数(通常为数组第一个)。 2、将数组中小于基准数的数据移到基准数左边,大于基准数的移到右边。 3、对于基准数左、右两边的数组,不断重复以上两个过程,直到每个子集只 有一个元素,即为全部有序。
排序算法
k = l #归并子数组的索引 while i < n1 and j < n2:
if L[i] <= R[ j]: arr[k] = L[i] i += 1
else: arr[k] = R[ j] j += 1
k += 1 while i < n1:
arr[k] = L[i] i += 1 k += 1 while j < n2: arr[k] = R[ j] j += 1 k += 1

快速排序ppt课件

快速排序ppt课件

在实际项目中的应用
数据库索引
数据库索引的建立和维护可以采用快速排序的思想。通 过快速排序的分区操作,可以将索引分成有序的多个部 分,便于快速查找和定位数据。
搜索引擎
搜索引擎中的网页排名算法可以采用快速排序的思想。 通过对网页进行快速排序,可以将最相关的网页排在前 面,提高搜索结果的准确性和用户体验。
提高效率。
02
快速排序算法原理
分治策略
分治策略是快速排序的核心思想,即将一个复杂的问题分解为若干个较小的、更易 于解决的子问题。
在快速排序中,原数组被选定的基准元素划分为两个子数组,使得一个子数组的所 有元素都比基准元素小,另一个子数组的所有元素都比基准元素大。
通过递归地对这两个子数组进行快速排序,最终得到有序的数组。
05
快速排序的变种
快速三向切分排序
总结词
基于快速排序的变种,将数组分为三个部分进行排序。
详细描述
快速三向切分排序是在快速排序的基础上进行的一种改进。它将待排序的数组分为三个部分,左边的已排序部分、 中间的未排序部分和右边的已排序部分。然后对中间的未排序部分进行快速排序,并将结果与左右两边的已排序 部分进行合并,从而实现整个数组的排序。
pivot = arr[len(arr) // 2]
代码实现
middle = [x for x in arr
01 if x == pivot]
right = [x for x in arr if
03 x > pivot]
return quicksort(left) +
02
middle +
quicksort(right)
VS
详细描述
快速基数排序是一种非比较型整数排序算 法,它将整数按位数切割成不同的数字, 然后按每个位数分别比较。具体实现中, 从最低位开始,对每一位使用稳定的排序 算法(如计数排序)进行排序,直到最高 位。由于只针对整数有效,因此对于浮点 数需要做一些额外处理。

快速排序的实现方法

快速排序的实现方法

快速排序的实现方法快速排序(Quick Sort)是一种常用的排序算法,其核心思想是通过分治的策略将一个大问题分解为多个小问题,然后通过递归的方式解决这些小问题,最终将它们合并成一个有序的整体。

本文将介绍快速排序的具体实现方法。

一、算法思想快速排序算法的主要思想是选择一个基准元素,将待排序序列分成两部分,使得其中一部分的所有元素都小于等于基准元素,而另一部分的所有元素都大于基准元素。

然后对这两部分分别进行递归排序,最终将整个序列排序完成。

二、实现步骤1. 选择基准元素:从待排序序列中选择一个基准元素,通常选择第一个或最后一个元素作为基准元素。

2. 分割操作:对待排序序列进行分割操作,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。

3. 递归排序:对左右两个分割后的子序列进行递归排序。

4. 合并结果:将左边部分排序结果、基准元素和右边部分排序结果合并成最终的有序序列。

三、伪代码实现```function quickSort(arr, low, high):if low < high:pivot_index = partition(arr, low, high)quickSort(arr, low, pivot_index - 1)quickSort(arr, pivot_index + 1, high)function partition(arr, low, high):pivot = arr[high]i = low - 1for j = low to high - 1:if arr[j] <= pivot:i = i + 1swap arr[i] and arr[j]swap arr[i + 1] and arr[high]return i + 1```四、实例演示以待排序序列[8, 5, 2, 9, 7]为例,展示快速排序的实现过程。

1. 第一次分割操作:选择最后一个元素7作为基准元素,进行分割操作。

快速排序实验总结

快速排序实验总结

快速排序实验总结快速排序是一种常用的排序算法,其基本思想是通过分治的方法将待排序的序列分成两部分,其中一部分的所有元素均小于另一部分的元素,然后对这两部分分别进行递归排序,直到整个序列有序。

下面是我在实验中对于快速排序算法的一些总结和思考。

一、算法步骤快速排序的基本步骤如下:1.选择一个基准元素(pivot),将序列分成两部分,一部分的所有元素均小于基准元素,另一部分的所有元素均大于等于基准元素。

2.对于小于基准元素的部分和大于等于基准元素的部分,分别递归地进行快速排序,直到两部分都有序。

3.合并两部分,得到完整的排序序列。

二、算法优缺点优点:1.快速排序的平均时间复杂度为O(nlogn),在排序大数据集时表现优秀。

2.快速排序是一种原地排序算法,不需要额外的空间,因此空间复杂度为O(logn)。

3.快速排序具有较好的可读性和可维护性,易于实现和理解。

缺点:1.快速排序在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2),此时需要选择一个不好的基准元素,例如重复元素较多的序列。

2.快速排序在处理重复元素较多的序列时,会出现不平衡的分割,导致性能下降。

3.快速排序在递归过程中需要保存大量的递归栈,可能导致栈溢出问题。

三、算法实现细节在实现快速排序时,以下是一些需要注意的细节:1.选择基准元素的方法:通常采用随机选择基准元素的方法,可以避免最坏情况的出现。

另外,也可以选择第一个元素、最后一个元素、中间元素等作为基准元素。

2.分割方法:可以采用多种方法进行分割,例如通过双指针法、快速选择算法等。

其中双指针法是一种常用的方法,通过两个指针分别从序列的两端开始扫描,交换元素直到两个指针相遇。

3.递归深度的控制:为了避免递归过深导致栈溢出问题,可以设置一个递归深度的阈值,当递归深度超过该阈值时,转而使用迭代的方式进行排序。

4.优化技巧:在实现快速排序时,可以使用一些优化技巧来提高性能。

例如使用三数取中法来选择基准元素,可以减少最坏情况的出现概率;在递归过程中使用尾递归优化技术,可以减少递归栈的使用等。

《计算机算法设计与分析》课程设计

《计算机算法设计与分析》课程设计

《计算机算法设计与分析》课程设计用分治法解决快速排序问题及用动态规划法解决最优二叉搜索树问题及用回溯法解决图的着色问题一、课程设计目的:《计算机算法设计与分析》这门课程是一门实践性非常强的课程,要求我们能够将所学的算法应用到实际中,灵活解决实际问题。

通过这次课程设计,能够培养我们独立思考、综合分析与动手的能力,并能加深对课堂所学理论和概念的理解,可以训练我们算法设计的思维和培养算法的分析能力。

二、课程设计内容:1、分治法:(2)快速排序;2、动态规划:(4)最优二叉搜索树;3、回溯法:(2)图的着色。

三、概要设计:分治法—快速排序:分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题相同。

递归地解这些子问题,然后将各个子问题的解合并得到原问题的解。

分治法的条件:(1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决;(2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质;(3) 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解;(4) 该问题所分解出的各个子问题是相互独立的,即子问题之间不包含公共的子子问题。

抽象的讲,分治法有两个重要步骤:(1)将问题拆开;(2)将答案合并;动态规划—最优二叉搜索树:动态规划的基本思想是将问题分解为若干个小问题,解子问题,然后从子问题得到原问题的解。

设计动态规划法的步骤:(1)找出最优解的性质,并刻画其结构特征;(2)递归地定义最优值(写出动态规划方程);(3)以自底向上的方式计算出最优值;(4)根据计算最优值时得到的信息,构造一个最优解。

●回溯法—图的着色回溯法的基本思想是确定了解空间的组织结构后,回溯法就是从开始节点(根结点)出发,以深度优先的方式搜索整个解空间。

这个开始节点就成为一个活结点,同时也成为当前的扩展结点。

在当前的扩展结点处,搜索向纵深方向移至一个新结点。

这个新结点就成为一个新的或节点,并成为当前扩展结点。

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。

分冶法快速排序实验报告

分冶法快速排序实验报告

一、实验目的1. 理解分治法的基本思想及其在排序算法中的应用。

2. 掌握快速排序算法的原理和实现过程。

3. 分析快速排序算法的性能特点,包括时间复杂度和空间复杂度。

4. 通过实验验证快速排序算法在实际数据排序中的效率。

二、实验内容1. 快速排序算法原理介绍2. 快速排序算法的代码实现3. 快速排序算法的性能分析4. 实验数据准备与结果分析三、实验原理快速排序是一种基于分治法的排序算法。

其基本思想是将待排序的序列分为两个子序列,其中一个子序列的元素都小于另一个子序列的元素,然后递归地对这两个子序列进行快速排序。

快速排序的关键在于选择一个合适的基准元素,并通过交换元素的位置使得基准元素左边的元素都不大于它,右边的元素都不小于它。

四、实验步骤1. 快速排序算法原理介绍快速排序算法的主要步骤如下:- 选择一个基准元素(pivot),通常选择序列的第一个或最后一个元素。

- 将序列分为两个子序列,一个子序列包含所有小于基准元素的元素,另一个子序列包含所有大于基准元素的元素。

- 递归地对这两个子序列进行快速排序。

2. 快速排序算法的代码实现下面是快速排序算法的Python代码实现:```pythondef quick_sort(arr):if len(arr) <= 1:return arrpivot = arr[len(arr) // 2]left = [x for x in arr if x < pivot]middle = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x > pivot]return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)# 测试代码arr = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1]sorted_arr = quick_sort(arr)print(sorted_arr)```3. 快速排序算法的性能分析快速排序算法的平均时间复杂度为O(nlogn),最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)。

快速排序(C语言)-解析

快速排序(C语言)-解析

快速排序(C语⾔)-解析快速排序快速排序是⼀种排序算法,对包含 n 个数的输⼊数组,最坏情况运⾏时间为O(n2)。

虽然这个最坏情况运⾏时间⽐较差,但快速排序通常是⽤于排序的最佳的实⽤选择,这是因为其平均性能相当好:期望的运⾏时间为O(nlgn),且O(nlgn)记号中隐含的常数因⼦很⼩。

另外,它还能够进⾏就地排序,在虚存环境中也能很好的⼯作。

快速排序(Quicksort)是对的⼀种改进。

快速排序由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,整个排序过程可以进⾏,以此达到整个数据变成有序。

像合并排序⼀样,快速排序也是采⽤分治模式的。

下⾯是对⼀个典型数组A[p……r]排序的分治过程的三个步骤:分解:数组 A[p……r]被划分为两个(可能空)⼦数组 A[p……q-1] 和 A[q+1……r] ,使得 A[p……q-1] 中的每个元素都⼩于等于 A(q) , ⽽且,⼩于等于 A[q+1……r] 中的元素。

⼩标q也在这个划分过程中进⾏计算。

解决:通过递归调⽤快速排序,对于数组 A[p……q-1] 和 A[q+1……r] 排序。

合并:因为两个⼦数组是就地排序的,将它们的合并不需要操作:整个数组 A[p……r] 已排序。

下⾯的过程实现快速排序(伪代码):QUICK SORT(A,p,r)1if p<r2 then q<-PARTITION(A,p,r)3 QUICKSORT(A,p,q-1)4 QUICKSORT(A,q+1,r)为排序⼀个完整的数组A,最初的调⽤是QUICKSORT(A,1,length[A])。

数组划分: 快速排序算法的关键是PARTITION过程,它对⼦数组 A[p……r]进⾏就地重排(伪代码):PARTITION(A,p,r)1 x <- A[r]2 i <- p-13for j <- p to r-14do if A[j]<=x5 then i <- i+16 exchange A[i] <-> A[j]7 exchange A[i + 1] <-> A[j]8return i+1排序演⽰⽰例假设⽤户输⼊了如下数组:下标012345数据627389创建变量i=0(指向第⼀个数据), j=5(指向最后⼀个数据), k=6(为第⼀个数据的值)。

二叉树的快速排序、归并排序方法

二叉树的快速排序、归并排序方法

二叉树的快速排序、归并排序方法一、快速排序快速排序采用的是分治法策略,其基本思路是先选定一个基准数(一般取第一个元素),将待排序序列抽象成两个子序列:小于基准数的子序列和大于等于基准数的子序列,然后递归地对这两个子序列排序。

1. 递归实现(1)选定基准数题目要求采用第一个元素作为基准数,因此可以直接将其取出。

(2)划分序列接下来需要将待排序序列划分成两个子序列。

我们定义两个指针 i 和 j,从待排序序列的第二个元素和最后一个元素位置开始,分别向左和向右扫描,直到 i 和 j 相遇为止。

在扫描过程中,将小于等于基准数的元素移到左边(即与左侧序列交换),将大于基准数的元素移到右边(即与右侧序列交换)。

当 i=j 时,扫描结束。

(3)递归排序子序列完成划分后,左右两个子序列就确定了下来。

接下来分别对左右两个子序列递归调用快速排序算法即可。

2. 非递归实现上述方法是快速排序的递归实现。

对于大量数据或深度递归的情况,可能会出现栈溢出等问题,因此还可以使用非递归实现。

非递归实现采用的是栈结构,将待排序序列分成若干子序列后,依次将其入栈并标注其位置信息,然后将栈中元素依次出栈并分割、排序,直至栈为空。

二、归并排序归并排序同样采用的是分治思想。

其基本思路是将待排序序列拆分成若干个子序列,直至每个子序列只有一个元素,然后将相邻的子序列两两合并,直至合并成一个有序序列。

1. 递归实现(1)拆分子序列归并排序先将待排序序列进行拆分,具体方法是将序列平分成两个子序列,然后递归地对子序列进行拆分直至每个子序列只剩下一个元素。

(2)合并有序子序列在完成子序列的拆分后,接下来需要将相邻的子序列两两合并为一个有序序列。

我们先定义三个指针 i、j 和 k,分别指向待合并的左侧子序列、右侧子序列和合并后的序列。

在进行合并时,从两个子序列的起始位置开始比较,将两个子序列中较小的元素移动到合并后的序列中。

具体操作如下:- 当左侧子序列的第一个元素小于等于右侧子序列的第一个元素时,将左侧子序列的第一个元素移动到合并后的序列中,并将指针 i 和 k 分别加 1。

多维数据排序算法

多维数据排序算法

多维数据排序算法通常用于对包含多个维度(如大小、形状、位置等)的数据进行排序。

常用的多维数据排序算法有快速排序、归并排序、堆排序等。

这里以快速排序为例,介绍一种基本的二维数组的排序算法。

快速排序是一种分治法思想的排序算法,它的基本思想是将待排序数组分成两个子数组,一个子数组的元素都比另一个子数组的元素小,然后对这两个子数组分别进行排序,最后将排序后的子数组合并成一个有序数组。

假设要对一个二维数组(由一维数组组成)进行排序,可以使用快速排序算法,算法步骤如下:
1. 选取一个基准元素,将数组分成两个子数组,一个子数组的元素都比基准元素小,另一个子数组的元素都比基准元素大。

2. 对两个子数组分别进行快速排序。

3. 将两个子数组合并成一个有序数组。

具体实现步骤如下:
1. 初始化一个指针p和指针i,指向数组的第一个元素。

2. 遍历数组,从左到右比较元素的大小,如果当前元素比p指向的元素小,则交换它们的位置,并将p向右移动一位。

3. 继续遍历数组,直到p指向了数组的最后一个元素。

4. 将p向右移动一位,再从右到左遍历数组,重复步骤2和步骤3,直到p指向了第一个元素。

5. 将两个有序子数组合并成一个有序数组。

需要注意的是,多维数据的排序算法与二维数组的排序算法类似,只是需要将二维数组转换成一维数组进行处理。

另外,多维数据的排序算法通常需要使用一些优化技巧,如选择合适的基准元素、使用堆排序等,以提高算法的效率。

总之,多维数据排序算法需要针对具体的数据结构和需求进行设计和实现,通过选择合适的算法和优化技巧,可以提高算法的效率,实现高效的排序结果。

分治法

分治法

分治法对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模n较小)则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解。

这种算法设计策略叫做分治法。

分治法的基本思想任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。

问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少。

例如,对于n个元素的排序问题,当n=1时,不需任何计算。

n=2时,只要作一次比较即可排好序。

n=3时只要作3次比较即可,…。

而当n较大时,问题就不那么容易处理了。

要想直接解决一个规模较大的问题,有时是相当困难的。

分治法的设计思想是,将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。

如果原问题可分割成k个子问题,1<k≤n ,且这些子问题都可解,并可利用这些子问题的解求出原问题的解,那么这种分治法就是可行的。

由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式,这就为使用递归技术提供了方便。

在这种情况下,反复应用分治手段,可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小,最终使子问题缩小到很容易直接求出其解。

这自然导致递归过程的产生。

分治与递归像一对孪生兄弟,经常同时应用在算法设计之中,并由此产生许多高效算法。

分治法的适用条件分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征:1.该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决;2.该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质。

3.利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解;4.该问题所分解出的各个子问题是相互独立的,即子问题之间不包含公共的子子问题。

上述的第一条特征是绝大多数问题都可以满足的,因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加;第二条特征是应用分治法的前提,它也是大多数问题可以满足的,此特征反映了递归思想的应用;第三条特征是关键,能否利用分治法完全取决于问题是否具有第三条特征,如果具备了第一条和第二条特征,而不具备第三条特征,则可以考虑贪心法或动态规划法。

c++sort原理

c++sort原理

C++ sort原理
C++的`std::sort`函数是使用一种称为"快速排序"(Quicksort)的排序算法。

这是一种非常高效的排序算法,其基本原理是分治法(Divide and Conquer)。

以下是快速排序的基本步骤:
1. 选择数组中的一个元素作为"基准"(pivot)。

2. 把所有比基准小的元素放在基准的左边,所有比基准大的元素放在基准的右边。

这个操作称为"分区"(partition)操作,完成后基准处于数组的中间位置。

这就是快速排序算法的"分治"策略。

3. 对基准左边和右边的两个子数组分别进行快速排序。

在C++的`std::sort`函数中,第一步选择数组的最后一个元素作为基准。

然后进行分区操作,所有比基准小的元素都移到基准的左边,比基准大的元素都移到基准的右边。

这个操作是由一个叫做`partition`的函数完成的。

然后对基准左边和右边的子数组递归地调用`std::sort`函数。

需要注意的是,`std::sort`的实现可能会使用其他优化策略,例如在输入数组已经部分排序的情况下使用插入排序,或者在处理小数组时使用插入排序而不是快速排序,以避免递归调用的开销。

此外,C++标准库中的`std::sort`函数默认使用<操作符进
行比较,但也可以传递自定义比较函数或lambda表达式来自定义比较规则。

总的来说,`std::sort`的实现基于快速排序算法,但可能包含其他优化策略以改进性能和效率。

最快排序方法

最快排序方法

最快排序方法最快的排序方法是一种常见的计算机算法问题。

在计算机科学领域,有许多不同的排序算法可供选择,每种算法都有其自身的优势和限制。

1. 快速排序(Quicksort):快速排序是一种基于分治法的排序算法,它通过将待排序的元素分割为较小和较大的两个子序列,然后递归地对这两个子序列进行排序。

它的平均时间复杂度为O(nlogn),在大多数情况下表现优秀。

然而,在最坏情况下,快速排序的时间复杂度可达到O(n^2),这通常发生在输入数据已经有序或几乎有序的情况下。

2. 归并排序(Merge Sort):归并排序也是一种基于分治法的排序算法,它将待排序的序列递归地分成较小的子序列,然后将这些子序列两两合并,直到最后只剩下一个有序序列。

它的平均和最坏情况下的时间复杂度都是O(nlogn),并且具有稳定性,即相等元素的相对顺序在排序后不会改变。

然而,归并排序需要额外的空间来存储临时数组,因此在空间复杂度方面可能不是最优选择。

3. 堆排序(Heapsort):堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法。

它利用堆的性质来进行排序,堆中的最大元素总是位于根节点。

堆排序的时间复杂度为O(nlogn),并且不需要额外的空间,因此在空间复杂度方面具有优势。

然而,堆排序的常数因子比较大,因此在实际应用中可能不如快速排序和归并排序快。

4. 基数排序(Radix Sort):基数排序是一种非比较性的排序算法,它根据元素的位值将待排序的元素分配到不同的桶中,然后按照桶的顺序依次收集元素。

基数排序的时间复杂度为O(dn),其中d是元素的最大位数,n是元素的个数。

基数排序适用于元素位数较小且范围已知的情况,例如整数排序。

然而,基数排序可能需要较多的额外空间,因此在空间复杂度方面可能不是最优选择。

5. 计数排序(Counting Sort):计数排序是一种非比较性的排序算法,它通过统计每个元素的出现次数来确定元素的相对顺序。

计数排序的时间复杂度为O(n+k),其中n是元素的个数,k是元素的范围。

计算机算法设计与分析-期末考试复习资料

计算机算法设计与分析-期末考试复习资料

一、算法设计实例1、快速排序(分治法)int partition(float a[],int p,int r) {int i=p,j=r+1;float x=a[p];while(1){while(a[++i]<x);while(a[--j]<x);if(i>=j)break;swap(a[i],a[j]);}a[p]=a[j];a[j]=x;return j;}void Quicksort(float a[],int p,int r){//快速排序if(p<r){int q=partition(a,p,r);Quicksort(a,p,q-1);Quicksort(a,p+1,r);}}2、归并排序(分治法)void mergesort(Type a[],int left,int right) {if(left<rigth){int mid=(left+right)/2;//取中点mergesort(a,left,mid);mergesort(a,mid+1,right);mergesort(a,b,left,right);//合并到数组bmergesort(a,b,left,right);//复制到数组a}}3、背包问题(贪心算法)void knapsack(int n,float m,float v[],float w[],float x[]) {sort(n,v,w)//非递增排序int i;for(i=1;i<=n;i++)x[i]=0;float c=m;for(i=1;i<=n;i++){if(w[i]>c)break;x[i]=1;c-=w[i];}if(i<=n)x[i]=c/w[i];}4、活动安排问题(贪心算法)void Greadyselector(int n,Type s[],Type f[],bool A[]) {//s[i]为活动结束时间,f[j]为j活动开始时间A[i]=true;int j=1;for(i=2;i<=n;i++){if(s[i]>=f[j]){A[i]=true;j=i;}elseA[i]=false;}}5、喷水装置问题(贪心算法)void knansack(int w,int d,float r[],int n){//w为草坪长度d为草坪宽度r[]为喷水装置的喷水半径,//n为n种喷水装置,喷水装置的喷水半径>=d/2sort(r[],n);//降序排序count=0;//记录装置数for(i=1;i<=n;i++)x[i]=0;//初始时,所有喷水装置没有安装x[i]=0for(i=1;w>=0;i++){x[i]=1;count++;w=w-2*sqart(r[i]*r[i]-1);}count<<装置数:<<count<<end1;for(i=1;i<=n;i++)count<<喷水装置半径:<<r[i]<<end1;}6、最优服务问题(贪心算法)double greedy(rector<int>x,int s){rector<int>st(s+1,0);rector<int>su(s+1,0);int n=x.size();//st[]是服务数组,st[j]为第j个队列上的某一个顾客的等待时间//su[]是求和数组,su[j]为第j个队列上所有顾客的等待时间sort(x.begin(),x.end());//每个顾客所需要的服务时间升序排列int i=0,j=0;while(i<n){st[j]+=x[i];//x[i]=x.begin-x.endsu[j]+=st[j];i++;j++;if(j==s)j=0;}double t=0;for(i=0;i<s;i++)t+=su[i];t/=n;return t;}7、石子合并问题(贪心算法)float bebig(int A[],int n) {m=n;sort(A,m);//升序while(m>1){for(i=3;i<=m;i++)if(p<A[i])break;elseA[i-2]=A[i];for(A[i-2]=p;i<=m;i++){A[i-1]=A[i];m--;}}count<<A[1]<<end1}8、石子合并问题(动态规划算法)best[i][j]表示i-j合并化最优值sum[i][j]表示第i个石子到第j个石子的总数量|0f(i,j)=||min{f(i,k)+f(k+1,j)}+sum(i,j)int sum[maxm]int best[maxm][maxn];int n,stme[maxn];int getbest();{//初始化,没有合并for(int i=0;i<n;i++)best[i][j]=0;//还需要进行合并for(int r=1;r<n;r++){for(i=0;i<n-r;i++){int j=i+v;best[i][j]=INT-MAX;int add=sum[j]-(i>0!sum[i-1]:0);//中间断开位置,取最优值for(int k=i;k<j;++k){best[i][j]=min(best[i][j],best[i][k]+best[k+1][j])+add;}}}return best[0][n-1];}9、最小重量机器设计问题(回溯法)typedef struct Qnode{float wei;//重量float val;//价格int ceng;//层次int no;//供应商struct Qnode*Parent;//双亲指针}Qnode;float wei[n+1][m+1]=;float val[n+1][m+1]=;void backstack(Qnode*p){if(p->ceng==n+1){if(bestw>p->wei){testw=p->wei;best=p;}}else{for(i=1;i<=m;i++)k=p->ceng;vt=p->val+val[k][i];wt=p->wei+wei[k][i];if(vt<=d&&wt<=bestw){s=new Qnode;s->val=vt;s->wei=wt;s->ceng=k+1;s->no=1;s->parent=p;backstrack(S);}}}10、最小重量机器设计问题(分支限界法)typedef struct Qnode{float wei;//重量float val;//价格int ceng;//层次int no;//供应商struct Qnode*Parent;//双亲指针}Qnode;float wei[n+1][m+1]=;float val[n+1][m+1]=;void minloading(){float wt=0;float vt=0;float bestw=Max;//最小重量Qnode*best;s=new Qnode;s->wei=0;s->val=0;s->ceng=1;s->no=0;s->parent=null;Iinit_Queue(Q); EnQueue(Q,S);do{p=OutQueue(Q);//出队if(p->ceng==n+1){if(bestw>p->wei){bestw=p->wei;best=p;}}else{for(i=1;i<=m;i++){k=p->ceng;vt=p->val+val[k][i];wt=p->wei+wei[k][i];if(vt<=d&&wt<=bestw){s=new Qnode;s->ceng=k+1;s->wt=wt;s->val=val;s->no=i;s->parent=p;EnQueue(Q,S);}}}}while(!empty(Q));p=best;while(p->parent){count<<部件:<<p->ceng-1<<end1;count<<供应商:<<p->no<<end1;p=p->parent;}}11、快速排序(随机化算法—舍伍德算法)int partion(int a[],int l,int r){key=a[l];int i=l,j=r;while(1){while(a[++i]<key&&i<=r);while(a[--j]>key&&j>=l);if(i>=j)break;if(a[i]!=a[j])swap(a[i],a[j]);}if((j!=l)&&a[l]!=a[j])swap(a[l],a[j]);return j;}int Ranpartion(int a[],int l,int r) {k=rand()%(r-1+l)+1;swap(a[k],a[l]);int ans=partion(a,l,r);return ans;}int Quick_sort(int a[],int l,int r,int k){int p=Randpartion(a,l,r);if(p==k)return a[k];else if(k<p)return Quick_sort(a,l,p-1,k);else{int j=0;for(int i=p+1;i<=r;i++)b[j++]=a[i]return Quick_sort(b,1,j,k-p);}}12、线性选择(随机化算法—舍伍德算法)二、简答题1.分治法的基本思想分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题相同。

分治思想——快速排序算法

分治思想——快速排序算法

分治思想——快速排序算法快速排序官⽅说法:快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的⼀种改进。

快速排序由C. A. R. Hoare在1960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。

通俗来说,就是不断的挖坑和填坑1、其实就是先选择⼀个基准数,然后这个基准数我们保存为x,那它所在的位置就是⼀个空出来的坑。

2、我们从右向左迭代,如果遇到⽐基准数⼩的数,就将其填到上次挖的坑中,然后它⾃⼰在的这个地⽅就变成了⼀个新的坑。

3、然后再从左向右迭代,找⽐基准数⼤的数,将其填到上次挖的坑中,然后它所在的地⽅就变成了新的坑。

4、最后要将基准数填⼊最后的坑中,然后将基准数所在的位置返回,⽅便下次调⽤时候使⽤//挖坑填数int adjustArray(int s[],int l, int r) //传⼊数组和左右的下标{int i = l,j = r; //分别表⽰左半边的下标和右半边的下标int x = s[l]; //默认最左边的数就是挖的第⼀个坑while(i < j) //要保证数组中元素最少有两个{//从右向左迭代,找⽐基准数⼩的while(s[j] >= x && i < j)j--;if(i < j) //找到了⽐基准数⼩的{s[i] = s[j]; //将其填到原来挖的坑的地⽅上,现在j处⼜形成了⼀个新的坑i++; //i处填⼊了新的数,所以i++,然后从左往右去找,在左半边⽐基准数⼤的数}//从左向右迭代去找⽐基准数⼤的while(s[i] < x && i < j)i++;if(i < j){s[j] = s[i];j--;}}//退出时,要把坑⽤基准数填回去s[i] = x;return i; //返回调整后基准数的位置,⽅便下⼀次递归调⽤的时候}就这样将原来的数组以返回的基准数所在的位置为中⼼,分成了两个数组(理论上两个,但在内存中还是在⼀起挨着的),然后分别对新的两个数组递归进⾏挖坑和填坑的操作,当先前指⽰数组左右两边的下标的变量左边的⼤于或等于(⼀般都是等于)右边的时候(即数组已经被分的不能被分了),这时候原数组就变成有序的了,因为按照上⾯的思路,所有左边的都⼩于右边的,那既然数组都被分的变成⼀个数⼀个⼩数组那就是左边的数⽐右边的数⼩,即有序,排序完成!void quick_sort(int s[], int l, int r){if(l < r){int i = adjustArray(s,l,r);//不能将上次的基准数拉⼊新的两个数组中的任何⼀个,因为其所在的位置已经是最终对的位置了,它左边的数都⽐它⼩,右边的都⽐它⼤quick_sort(s,l,i-1);quick_sort(s,i+1,r);}}。

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。

分治算法将大问题分解为小问题的求解思路

分治算法将大问题分解为小问题的求解思路

分治算法将大问题分解为小问题的求解思路分治算法是一种解决复杂问题的有效思路。

它将一个大问题分解为多个小问题,通过递归将这些小问题解决,最后再将这些解决方案合并起来得到整体的解决方案。

分治算法在许多领域都有广泛的应用,如排序算法、图算法等。

分治算法的基本思路是,将一个大问题分解为多个规模更小的子问题,并分别解决这些子问题。

解决子问题的过程可以使用递归的方式进行。

递归的边界条件是子问题的规模足够小,可以直接求解。

接下来,我将以快速排序算法为例,详细介绍分治算法的具体实现过程。

快速排序是一种常用的排序算法,其基本思路就是分治。

快速排序的步骤如下:1. 选择一个基准元素,将序列分为两个子序列,一个小于等于基准元素的子序列,一个大于等于基准元素的子序列。

2. 对子序列递归进行快速排序。

3. 将子序列合并起来,得到最终的排序结果。

下面是快速排序的具体实现代码:```pythondef quickSort(nums):if len(nums) <= 1:return numspivot = nums[len(nums) // 2]left = [x for x in nums if x < pivot]middle = [x for x in nums if x == pivot]right = [x for x in nums if x > pivot]return quickSort(left) + middle + quickSort(right)```通过以上代码,我们可以看到快速排序的具体实现过程。

它首先选择一个基准元素,并将序列分为小于等于基准元素的子序列和大于等于基准元素的子序列。

然后对这两个子序列分别进行递归调用快速排序。

最后再将这两个子序列合并起来得到最终的排序结果。

在实际应用中,分治算法在处理大规模数据和高复杂度问题时具有明显的优势。

分治算法的核心思想是将大问题分解为小问题,通过解决小问题来解决大问题。

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实验一
实验名称:利用分治法实现快速排序
实验时
2012 年12月成绩:
间:
一、实验目的
分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题相同。

递归地解这些子问题,然后将各个子问题的解合并得到原问题的解。

本实验的目的是利用分治策略实现快速排序算法。

二、实验内容
快速排序算法是基于分治策略的排序算法。

其基本思想是,对于输入的子数组a[p:r],按以下三个步骤进行排序。

(1)分解:以a[p]为基准元素将a[p:r]划分成3段a[p:q-1],a[q] 和a[q+1:r],
使a[p:q-1]中任何一个元素小于等于a[q],而a[q+1:r]中任何一个元素大于等于
a[q]。

下标q在划分过程中确定。

(2)递归求解:通过递归调用快速排序算法分别对a[p:q-1]和a[q+1:r]进行排序。

(3)合并:由于对a[p:q-1]和a[q+1:r]的排序是就地进行的,所以在a[p:q-1] 和a[q+1:r]都已排好的序后,不需要执行任何计算,a[p:r]就已排好序。

基于这个思想,可实现的快速排序算法如下:
void QuickSort(i nt a[],i nt p,i nt r) if(p<r)
{
int q=Partition(a,p,r);
QuickSort(a,p,q-1);
QuickSort(a,q+1,r);
}
}
对含有n 个元素的数组a[0;n-1] 进行快速排序只要调用QuickSort(a,0,n-1) 即可。

上述算法中的函数Partition ,以确定的一个基准元素a[p] 对子数组a[p:r] 进行划分,它是快速排序算法的关键。

int Partition(int a[],int p,int r)
{
int i=p,j=r+1;
int x=a[p];
while(true)
{
while(a[++i]<x&&i<r);
while(a[--j]>x); if(i>=j) break;
Swap(a[i],a[j]);
}
a[p]=a[j];
a[j]=x;
return j;
}
Partition 对a[p:r] 进行划分时,以元素x=a[p] 作为划分的基准,分别从左、右两端开始,扩展两个区域a[p:i] 和a[j:r], 使a[p:i] 中元素小于或等于x ,而a[j:r] 中元素大于或等于X。

初始时,i=p,且j二叶1。

在while 循环体中,下标j 逐渐减小,i 逐渐增大,,直到a[i]>=x>=a[j] 。

此时若i<j ,就应该交换a[i] 与a[j] 的位置,扩展左右两个区域。

while 循环重复至i>=j 时结束。

这时a[p:r] 已被划分成a[p:q-1],a[q] 和
a[q+1:r], 且满足a[p:q-1] 中元素不大于a[q+1 :r] 中元素。

在Partition 结束时返
回划分点q=j 。

三、实验过程
#include<iostream> using namespace std;
inline void Swap(int &X,int &y) // 交换X,y
int temp=X;
x=y;
y=temp;
}
int Partition(int a[],int p,int r)
//Partition 以确定一个基准元素a[q] 对子数组a[p:r] 进行划分{ int i=p,j=r+1;
int x=a[p];
//将<x的元素交换到左边区域
//将>x得元素交换到右边区域
while(true)
{ while(a[++i]<x&&i<r);
while(a[--j]>x);
if(i>=j) break;
Swap(a[i],a[j]); // 交换a[i],a[j]
}
a[p]=a[j];
a[j]=x;
return j;
//
返回划分点
void QuickSort(int a[],int p,int r)
// 利用递归进行快速排序
{
if(p<r)
{
int q=Partition(a,p,r);
//Partition 返回划分点j ,此处使q=j
QuickSort(a,p,q-1); QuickSort(a,q+1,r);
}
}
int main()
{
int len;
cout<<" 请输入数组长度: "; cin>>len;
int *a=new int[len];
// 动态生成一个长度为len 的数组
cout<<" 请输入一个数组: "
for(int i=0;i<len;i++) // 输入数组cin>>a[i];
QuickSort(a,0,len-1); // 对数组进行快排
cout<<" 排序后的数组是:";
for(int j=0;j<len;j++)
cout<<a[j]<<" "; // 输出数组cout<<endl;
delete[] a;
return 0;
}
四、实验结果(总结/ 方案) 运行程序,任意输入一个乱序数组,例如:
5 4 18 9 5
6 11 23
7 46 14 运行得到排序后的结果如下图:
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