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JAVA十大排序算法之快速排序詳解

 更新時間:2021年08月23日 10:32:13   作者:阿粵Ayue  
這篇文章主要介紹了java中的快速排序,本文給大家介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

快速排序

快速排序是對冒泡排序的一種改進,也是采用分治法的一個典型的應(yīng)用。JDK中Arrays的sort()方法,具體的排序細節(jié)就是使用快速排序?qū)崿F(xiàn)的。

從數(shù)組中任意選取一個數(shù)據(jù)(比如數(shù)組的第一個數(shù)或最后一個數(shù))作為關(guān)鍵數(shù)據(jù),我們稱為基準(zhǔn)數(shù)(pivot,或中軸數(shù)),然后將所有比它小的數(shù)都放到它前面,所有比它大的數(shù)都放到它后面,這個過程稱為一趟快速排序,也稱為分區(qū)(partition)操作。

問題

若給定一個無序數(shù)組 [8, 5, 6, 4, 3, 1, 7, 2],并指定一個數(shù)為基準(zhǔn),拆分?jǐn)?shù)組使得左側(cè)的數(shù)都小于等于它 ,右側(cè)的數(shù)都大于它。

基準(zhǔn)的選取最優(yōu)的情況是基準(zhǔn)值剛好取在無序區(qū)數(shù)值的中位數(shù),這樣能夠最大效率地讓兩邊排序,同時最大地減少遞歸劃分的次數(shù),但是一般很難做到最優(yōu)?;鶞?zhǔn)的選取一般有三種方式:

  • 選取數(shù)組的第一個元素
  • 選取數(shù)組的最后一個元素
  • 以及選取第一個、最后一個以及中間的元素的中位數(shù)(如4 5 6 7, 第一個4, 最后一個7, 中間的為5, 這三個數(shù)的中位數(shù)為5, 所以選擇5作為基準(zhǔn))。

思路

  • 隨機選擇數(shù)組的一個元素,比如 6 為基準(zhǔn),拆分?jǐn)?shù)組同時引入一個初始指針,也叫分區(qū)指示器,初始指針指向 -1
  • 將數(shù)組中的元素和基準(zhǔn)數(shù)遍歷比較
  • 若當(dāng)前元素大于基準(zhǔn)數(shù),不做任何變化
  • 若當(dāng)前元素小于等于基準(zhǔn)數(shù)時,分割指示器右移一位,同時
    • 當(dāng)前元素下標(biāo)小于等于分區(qū)指示器時,當(dāng)前元素保持不動
    • 當(dāng)前元素下標(biāo)大于分區(qū)指示器時,當(dāng)前元素和分區(qū)指示器所指元素交換

快速排序

荷蘭國旗問題

荷蘭的國旗是由紅白藍三種顏色構(gòu)成,如圖:

若現(xiàn)在給一個隨機的圖形,如下:

image-20210803151023780

把這些條紋按照顏色排好,紅色的在上半部分,白色的在中間部分,藍色的在下半部分,這類問題稱作荷蘭國旗問題。

對應(yīng)leetcode:顏色分類

給定一個包含紅色、白色和藍色,一共 n 個元素的數(shù)組,原地對它們進行排序,使得相同顏色的元素相鄰,并按照紅色、白色、藍色順序排列。

分析:

假如給定一個數(shù)組[8, 3, 6, 2, 5, 1, 7, 5],做如下操作:

1.隨機選擇數(shù)組的一個元素,比如 5 為基準(zhǔn),拆分?jǐn)?shù)組同時引入一個左分區(qū)指示器,指向 -1,右分區(qū)指示器指向基準(zhǔn)數(shù)(注:此時的基準(zhǔn)數(shù)為尾元素)

2.若當(dāng)前元素大于基準(zhǔn)數(shù),右分區(qū)指示器左移一位,當(dāng)前元素和右分區(qū)指示器所指元素交換,

索引保持不變

3.若當(dāng)前元素小于等于基準(zhǔn)數(shù)時,左分區(qū)指示器右移一位,索引右移

  • 當(dāng)前元素大于等于左分區(qū)指示器所指元素,當(dāng)前元素保持不動
  • 當(dāng)前元素小于左分區(qū)指示器所指元素,交換

簡單來說就是,左分區(qū)指示器向右移動的過程中,如果遇到大于或等于基準(zhǔn)數(shù)時,則停止移動,右分區(qū)指示器向左移動的過程中,如果遇到小于或等于主元的元素則停止移動。這種操作也叫雙向快速排序。

345345

代碼實現(xiàn)

public class QuickSort {
    public static final int[] ARRAY = {8, 5, 6, 4, 3, 1, 7, 2};
    public static final int[] ARRAY2 = {8, 3, 6, 2, 5, 1, 7, 5};
    private static int[] sort(int[] array, int left, int right) {
        if (array.length < 1 || left > right) return null;
        //拆分
        int partitionIndex = partition(array, left, right);
        //遞歸
        if (partitionIndex > left) {
            sort(array, left, partitionIndex - 1);
        }
        if (partitionIndex < right) {
            sort(array, partitionIndex + 1, right);
        }
        return array;
    }
    /**
     * 分區(qū)快排操作
     *
     * @param array 原數(shù)組
     * @param left  左側(cè)頭索引
     * @param right 右側(cè)尾索引
     * @return 分區(qū)指示器  最后指向基準(zhǔn)數(shù)
     */
    public static int partition(int[] array, int left, int right) {
        //基準(zhǔn)數(shù)下標(biāo)---隨機方式取值,也就是數(shù)組的長度隨機1-8之間
        int pivot = (int) (left + Math.random() * (right - left + 1));
        //分區(qū)指示器索引
        int partitionIndex = left - 1;
        //基準(zhǔn)數(shù)和尾部元素交換
        swap(array, pivot, right);
        //按照規(guī)定,如果當(dāng)前元素大于基準(zhǔn)數(shù)不做任何操作;
        //小于基準(zhǔn)數(shù),分區(qū)指示器右移,且當(dāng)前元素的索引大于分區(qū)指示器,交換
        for (int i = left; i <= right; i++) {
            if (array[i] <= array[right]) {//當(dāng)前元素小于等于基準(zhǔn)數(shù)
                partitionIndex++;
                if (i > partitionIndex) {//當(dāng)前元素的索引大于分區(qū)指示器
                    //交換
                    swap(array, i, partitionIndex);
                }
            }
        }
        return partitionIndex;
    }
    /**
     * 雙向掃描排序
     */
    public static int partitionTwoWay(int[] array, int left, int right) {
        //基準(zhǔn)數(shù)
        int pivot = array[right];
        //左分區(qū)指示器索引
        int leftIndex = left - 1;
        //右分區(qū)指示器索引
        int rightIndex = right;
        //索引
        int index = left;
        while (index < rightIndex) {
            //若當(dāng)前元素大于基準(zhǔn)數(shù),右分區(qū)指示器左移一位,當(dāng)前元素和右分區(qū)指示器所指元素交換,索引保持不變
            if (array[index] > pivot) {
                swap(array, index, --rightIndex);
            } else if (array[index] <= pivot) {//當(dāng)前元素小于等于基準(zhǔn)數(shù)時,左分割指示器右移一位,索引右移
                leftIndex++;
                index++;
                //當(dāng)前元素小于等于左分區(qū)指示器所指元素,交換
                if (array[index] < array[leftIndex]) {
                    swap(array, index, leftIndex);
                }
            }
        }
        //索引和 L 指向同一個元素
        swap(array, right, rightIndex);
        return 1;
    }
    //交換
    private static void swap(int[] array, int i, int j) {
        int temp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = temp;
    }

    public static void print(int[] array) {
        for (int i : array) {
            System.out.print(i + "  ");
        }
        System.out.println("");
    }

    public static void main(String[] args) {
        print(ARRAY);
        System.out.println("============================================");
        print(sort(ARRAY, 0, ARRAY.length - 1));
        System.out.println("====================雙向排序==================");
        print(ARRAY2);
        System.out.println("============================================");
        print(sort(ARRAY2, 0, ARRAY2.length - 1));
    }
}

時間復(fù)雜度

在拆分?jǐn)?shù)組的時候可能會出現(xiàn)一種極端的情況,每次拆分的時候,基準(zhǔn)數(shù)左邊的元素個數(shù)都為0,而右邊都為n-1個。這個時候,就需要拆分n次了。而每次拆分整理的時間復(fù)雜度為O(n),所以最壞的時間復(fù)雜度為O(n2)。什么意思?舉個簡單例子:

在不知道初始序列已經(jīng)有序的情況下進行排序,第1趟排序經(jīng)過n-1次比較后,將第1個元素仍然定在原來的位置上,并得到一個長度為n-1的子序列;第2趟排序經(jīng)過n-2次比較后,將第2個元素確定在它原來的位置上,又得到一個長度為n-2的子序列;以此類推,最終總的比較次數(shù):

C(n) = (n-1) + (n-2) + … + 1 = n(n-1)/2

所以最壞的情況下,快速排序的時間復(fù)雜度為O(n^2)

而最好的情況就是每次拆分都能夠從數(shù)組的中間拆分,這樣拆分logn次就行了,此時的時間復(fù)雜度為O(nlogn)。

而平均時間復(fù)雜度,則是假設(shè)每次基準(zhǔn)數(shù)隨機,最后算出來的時間復(fù)雜度為O(nlogn)

參考:快速排序的時間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度

算法穩(wěn)定性

通過上面的分析可以知道,在隨機取基準(zhǔn)數(shù)的時候,數(shù)據(jù)是可能會發(fā)生變化的,所以快速排序有不是穩(wěn)定的情況。

總結(jié)

本篇文章就到這里了,希望能給你帶來幫助,也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容!

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