手撕排序之快速排序
快排的思想(霍尔版本):
如何实现单趟排序:
先假设key是数列的首元素,然后分别定义left和right,left指向首元素的下一个元素,right指向最后一个元素。
先遍历右边,如果比key小,就停止遍历,如果比key大就right--;注意这是一个while循环
当右边的while循环停止时,进行左边的遍历,如果比key小就left++,如果大就停止记录这个下标。(这也是一个while循环)
当两个while循环都终止时,将left位置的值和right位置的值进行交换。
最后当left和right相等时,注意此时两个相同的下标指向的值与key交换,因为该值一定小于key。
单趟排序完成!
该单趟排序的意义:
key元素已经正确到达位置,因为左边都是比他小的元素,右边都是比他大的元素。
单趟排序过后,只有key元素到达了指定位置,我们如何让key左边和右边的元素也一样排好序呢?
这时候我们可以采用二叉树分治的思想,左边也一样找出key,重复相同的算法步骤,右边同样,
控制左右的数据范围
直到分割到只有一个元素为止,这样排序就完成啦。
解答疑问:
为什么最后left和right的值指向同一个元素,那个元素一定小于key元素的值?
(相遇位置的元素为什么一定比key小)
右边先走做到的!
分析两种相遇的情况:
- R动L不动,去跟L相遇:相遇位置是L的位置。L和R在上一轮交换过,交换以后L 的位置比key小。
- L动R不动,去跟R相遇:R先走,找大比key小的,已经停下来,这是L找大没有找到,跟R相遇了,相遇位置比key小。
总而言之,不论哪种相遇情况,相遇的位置总是比key小。
利用递归思路实现快排的一些坑点:
- 找大和找小的判断条件容易出错。如果不写等号,left和right的值都可能指向等于key的元素,导致一直无效交换key,造成死循环。加上等号后,还要加上判断条件左值要小于右值,以免极端条件出现,一直--或++,造成越界
- 最后交换key元素的值,我们应该记录key元素的下标,而不是key,因为key只是一个局部变量,交换key的值并不影响数组中的顺序。
利用递归思路实现快排
优化版本:(三数取中)
该快排在理想的情况下,时间复杂度是O(N*logN)。
何为理想状态?
每次key的值大小顺序都在数列的中间左右
就是最后key每次交换元素都在数列的中间,明显的二分,也就造成了logN的算法。
但也有可能key的值很极端,在两头,如果每次都这样,(基本有序的情况)算法就变成了N^2.
为了尽量避免这种情况出现,我们为key加上一层保险,尽量保证key的值不是那么极端。
下面加上三数取中的算法~
优化版本代码:
//三数取中int GetMidi(int* a, int left, int right){int mid = (left + right) / 2;if (a[left] < a[mid]){if (a[right] > a[mid])return mid;else{if (a[left] < a[right])return right;elsereturn left;}}else{if (a[right] < a[mid])return mid;else{if (a[left] > a[right])return right;elsereturn left;}}}int PartSort1(int* a, int left, int right){int midi = GetMidi(a, left, right);Swap(&a[midi], &a[left]);int keyi = left;while (left= a[keyi]){right--;}//再从左边找大while (left < right && a[left] <= a[keyi]){left++;}Swap(&a[left], &a[right]);}Swap(&a[keyi], &a[left]);return left;}//利用递归的思路实现void QuickSort(int* a, int left, int right){if (left >= right)return;int mid = PartSort1(a, left, right);QuickSort(a, left, mid - 1);QuickSort(a, mid + 1, right);}
实现挖坑法:
挖坑法本质上与递归是一个思路,只不过在思想上做了优化。
有人觉得上一个方法难以理解,不知道为何最后交换的值一定比key小。
所以诞生了挖坑法。
所谓挖坑法,也是先从左边找到一个key,取出key元素,使得key位置形成一个坑,从右边开始遍历,当比key小时,就将右边的值填左边的坑位,此时右边又形成一个坑位,再从左边遍历,找到比key大的,填到右边的坑位,左边又形成了坑位,以此类推……
直到左右遍历到同一个坑位时,将最先取出key的元素放到这个坑位,这样,单趟排序就完成了,然后也是递归,形成完整的排序。
总结挖坑法是上一个方法的思想的一个优化~
挖坑法代码:
// 快速排序挖坑法int PartSort2(int* a, int left, int right){//记录洞的下标int midi = GetMidi(a, left, right);Swap(&a[midi], &a[left]);int holei = left;//记录需要排序元素的值int ret = a[left];while (left < right){//右边先走,找小,填到左边的坑,右边形成新的坑位while (left < right && a[right] >= ret){right--;}a[holei] = a[right];holei = right;//左边再走,找大,填到右边的坑,左边形成新的坑位while (left < right && a[left] <= ret){left++;}a[holei] = a[left];holei = left;}a[holei] = ret;return holei;}
前后指针法:
前后指针法也是递归这条路上衍生出的新思想。
总体思路:
定义前后指针,cur和prev,前指针prev指向key元素,然后cur元素指向key元素的下一个元素
cur先走,无论cur下标指向元素大小是大于还是小于key元素,cur都要向后遍历。
但对于prev前指针,如果cur指向的元素大于key,prev不动,如果cur指向的元素小于key元素,
若小于,则prev指针先向后移一位,并与cur指向的内容与prev指向的内容交换,然后cur指针++。
最后循环结束的条件就是cur指针指向的元素已经超出数列范围,然后将prev指向的元素与key交换。
为何prev指向的元素一定比key元素小?
因为prev当前指向的元素已经是交换过的,之前是cur指向的元素比key小。
本质是把一段大于key的区间,推箱子似的往右推,同时小的甩到左边去。
原码:
//快速排序前后指针法int PartSort3(int* a, int left, int right){int midi = GetMidi(a, left, right);Swap(&a[left], &a[midi]);int key = a[left];int prev = left;int cur = left + 1;while (cur <= right){if (a[cur] < key){prev++;Swap(&a[prev], &a[cur]);}cur++;}Swap(&a[left], &a[prev]);return prev;}
上面介绍了利用递归完成快排的三种思想,下面来介绍非递归算法实现快排。
利用非递归完成快排
思想:
因为递归函数中的栈帧是创建在操作系统中的栈上,而栈上的空间较小,一般递归5000次左右,就会报错——StackOverflow(经典的栈溢出错误),所以我们不能过于依赖递归,我们还需要掌握如何将一个递归的算法转换成非递归的算法。
思路:
我们用非递归写程序时,一般会借助到数据结构中的栈和队列,此次我们利用栈来完成非递归的快排。
提醒:
我们只需要知道数列的下标,就可以进行单趟排序,所以压栈和出栈的操作对象就是数列的两个元素的下标,并不是将整个数列进行压栈!
我们需要将数列的首元素和尾元素的下标压栈,然后分别出栈,使这两个元素作为partsort的参数,接着返回keyi元素,也就是下标,接着再压栈[left,keyi-1] [keyi+1,right],直到栈为空,循环结束。
原码:
void QuickSortNonR(int* a, int left, int right){//注意操作的都是下标ST st;SLInit(&st);STPush(&st, right);STPush(&st, left);while (!STEmpty(&st)){int begin = STTop(&st);STPop(&st);int end = STTop(&st);STPop(&st);int keyi = PartSort1(a, begin, end);//[left,keyi-1] [keyi+1,right]//根据栈的特性,想要从左到右遍历,我们先放右区间,再放左区间if (keyi+1 < end){STPush(&st, right);STPush(&st, keyi + 1);}if (keyi-1 > begin){STPush(&st, keyi - 1);STPush(&st, left);}}SLDestroy(&st);}
来源地址:https://blog.csdn.net/hanwangyyds/article/details/133616362
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