快速排序(六)

快速排序

快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。

快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看,快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。

快速排序的名字起的是简单粗暴,因为一听到这个名字你就知道它存在的意义,就是快,而且效率高!它是处理大数据最快的排序算法之一了。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n²),但是人家就是优秀,在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好,可是这是为什么呢,我也不知道。好在我的强迫症又犯了,查了 N 多资料终于在《算法艺术与信息学竞赛》上找到了满意的答案:

快速排序的最坏运行情况是 O(n²),比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn),且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小,比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。所以,对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言,快速排序总是优于归并排序。

1. 算法步骤

  1. 从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot);

  2. 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作;

  3. 递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序;

递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去,但是这个算法总会退出,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

  1. 基本思想:(分治)

    • 先从数列中取出一个数作为key值;
    • 将比这个数小的数全部放在它的左边,大于或等于它的数全部放在它的右边;
    • 对左右两个小数列重复第二步,直至各区间只有1个数。
  2. 辅助理解:挖坑填数

    • 初始时 i = 0; j = 9; key=72

    • 由于已经将a[0]中的数保存到key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key小的数。当j=8,符合条件,a[0] = a[8] ; i++ ; 将a[8]挖出再填到上一个坑a[0]中。
    • 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key的数,当i=3,符合条件,a[8] = a[3] ; j– ; 将a[3]挖出再填到上一个坑中。
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数组:72 - 6 - 57 - 88 - 60 - 42 - 83 - 73 - 48 - 85
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
  • 此时 i = 3; j = 7; key=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key填入a[5]。
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数组:48 - 6 - 57 - 88 - 60 - 42 - 83 - 73 - 88 - 85
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
  • 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。
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数组:48 - 6 - 57 - 42 - 60 - 72 - 83 - 73 - 88 - 85
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

2. 动图演示

动图演示

3. JavaScript 代码实现

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function quickSort(arr, left, right) {
var len = arr.length,
partitionIndex,
left = typeof left != 'number' ? 0 : left,
right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right;

if (left < right) {
partitionIndex = partition(arr, left, right);
quickSort(arr, left, partitionIndex-1);
quickSort(arr, partitionIndex+1, right);
}
return arr;
}

function partition(arr, left ,right) { // 分区操作
var pivot = left, // 设定基准值(pivot)
index = pivot + 1;
for (var i = index; i <= right; i++) {
if (arr[i] < arr[pivot]) {
swap(arr, i, index);
index++;
}
}
swap(arr, pivot, index - 1);
return index-1;
}

function swap(arr, i, j) {
var temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
functiion paritition2(arr, low, high) {
let pivot = arr[low];
while (low < high) {
while (low < high && arr[high] > pivot) {
--high;
}
arr[low] = arr[high];
while (low < high && arr[low] <= pivot) {
++low;
}
arr[high] = arr[low];
}
arr[low] = pivot;
return low;
}

function quickSort2(arr, low, high) {
if (low < high) {
let pivot = paritition2(arr, low, high);
quickSort2(arr, low, pivot - 1);
quickSort2(arr, pivot + 1, high);
}
return arr;
}

4. Python 代码实现

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def quickSort(arr, left=None, right=None):
left = 0 if not isinstance(left,(int, float)) else left
right = len(arr)-1 if not isinstance(right,(int, float)) else right
if left < right:
partitionIndex = partition(arr, left, right)
quickSort(arr, left, partitionIndex-1)
quickSort(arr, partitionIndex+1, right)
return arr

def partition(arr, left, right):
pivot = left
index = pivot+1
i = index
while i <= right:
if arr[i] < arr[pivot]:
swap(arr, i, index)
index+=1
i+=1
swap(arr,pivot,index-1)
return index-1

def swap(arr, i, j):
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

5. Go 代码实现

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func quickSort(arr []int) []int {
return _quickSort(arr, 0, len(arr)-1)
}

func _quickSort(arr []int, left, right int) []int {
if left < right {
partitionIndex := partition(arr, left, right)
_quickSort(arr, left, partitionIndex-1)
_quickSort(arr, partitionIndex+1, right)
}
return arr
}

func partition(arr []int, left, right int) int {
pivot := left
index := pivot + 1

for i := index; i <= right; i++ {
if arr[i] < arr[pivot] {
swap(arr, i, index)
index += 1
}
}
swap(arr, pivot, index-1)
return index - 1
}

func swap(arr []int, i, j int) {
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
}

6. C++版

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//严蔚敏《数据结构》标准分割函数
Paritition1(int A[], int low, int high) {
int pivot = A[low];
while (low < high) {
while (low < high && A[high] >= pivot) {
--high;
}
A[low] = A[high];
while (low < high && A[low] <= pivot) {
++low;
}
A[high] = A[low];
}
A[low] = pivot;
return low;
}

void QuickSort(int A[], int low, int high) //快排母函数
{
if (low < high) {
int pivot = Paritition1(A, low, high);
QuickSort(A, low, pivot - 1);
QuickSort(A, pivot + 1, high);
}
}

7. java版

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public static void quickSort(int a[],int l,int r){
if(l>=r)
return;

int i = l; int j = r; int key = a[l];//选择第一个数为key

while(i<j){

while(i<j && a[j]>=key)//从右向左找第一个小于key的值
j--;
if(i<j){
a[i] = a[j];
i++;
}

while(i<j && a[i]<key)//从左向右找第一个大于key的值
i++;

if(i<j){
a[j] = a[i];
j--;
}
}
//i == j
a[i] = key;
quickSort(a, l, i-1);//递归调用
quickSort(a, i+1, r);//递归调用
}
  • key值的选取可以有多种形式,例如中间数或者随机数,分别会对算法的复杂度产生不同的影响。

作者:搜云库技术团队
出处:https://www.souyunku.com
首发微信公众号:搜云库技术团队,微信号ID:souyunku
版权归原创作者所有,任何形式转载请联系作者

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