网站做图分辨率是多少,个人旅游网站建设方案,百度竞价推广代运营话术,廊坊做网站电话欢迎来到繁星的CSDN#xff0c;本期内容包括快速排序(QuickSort)的递归版本和非递归版本以及优化。 一、快速排序的来历 快速排序又称Hoare排序#xff0c;由霍尔 (Sir Charles Antony Richard Hoare) #xff0c;一位英国计算机科学家发明。霍尔本人是在发现冒泡排序不够快… 欢迎来到繁星的CSDN本期内容包括快速排序(QuickSort)的递归版本和非递归版本以及优化。 一、快速排序的来历 快速排序又称Hoare排序由霍尔 (Sir Charles Antony Richard Hoare) 一位英国计算机科学家发明。霍尔本人是在发现冒泡排序不够快的前提下发明了快速排序。不像希尔排序等用名字命名排序方法霍尔直接将其命名为快速排序但时至今日快速排序仍然是使用最广泛最稳定的排序算法。
二、快速排序主代码 快速排序是如何实现的呢私以为思想和二叉树的前序遍历类似。 没有看过二叉树的看这里一文带你入门二叉树-CSDN博客
void QuickSort(int* a, int left, int right)
{if (left right)return;int keyi PartSort1(a, left, right);QuickSort(a, left, keyi - 1);QuickSort(a, keyi 1, right);
} 快速排序采用了分治的思想之前在排序一提到过如果将数组拆成一个个小块再排序会比一整个数组集体排序来的快。快排也正是利用这一点从零到整地排序整个数组并确定好分拆端点的最终位置使得每一组的排序结束都是最终位置无需再调整。而由于不知道数组需要被拆分成几块类似于二叉树的递归遍历快排也需要递归来帮助拆分和子数组排序。 下面阐述PartSort1这个函数是如何进行单趟排序的了。 三、快速排序递归版单趟排序 Part1 Hoare法 先上动图 可以注意到PartSort的参数是数组a数组最左端元素的下标left最右端元素的下标right。 key就是子数组即left~right范围内的第一个元素。 整个流程如下 1、right向左遍历直到找到一个小于key的值停下。 2、left向右遍历直到找到一个大于key的值停下。 3、两者交换。 4、重复上述流程直到left与right相遇交换key和最后相遇处的下标mid。 5、随后返回mid并利用mid继续将[left,right]区间分割为[left,mid-1]和[mid1,right]区间当不能分割的时候该数组排序完毕。 问题讲解 如何确保key交换后所在的位置就是最终位置 首先从一个升序数组来看对于其中任何一个元素除首尾两个该元素左侧均更小右侧均更大。换句话说保证左侧比key元素更小右侧比key元素更大即得到了这一元素的位置。 不难发现被left遍历过的地址都是比key小的被right遍历过的地址都是比key大的因为如有left发现比key大或者right发现比key小都已进行过交换。 唯一需要判定的就是最后一个元素是否比key小。 1left遇到right 当right停下说明right所处位置的元素应该比key小。 那么left撞到right的时候一定是right所处的位置保证了该位置比key小。 2right遇到left 当left停下说明已经交换完毕此时left所处位置的元素比key小。 两种情况本质相同都是保证了停下的那一方所处位置比key小。 int PartSort1(int* arr, int begin, int end)
{int left begin, right end;int key begin;while (left right){//leftright防止越界//使用而不是防止数据出现死循环while (left right arr[right] arr[key])//寻找比key小的值{right--;}while (left right arr[left] arr[key])//寻找比key大的值{left;}swap(arr[left], arr[right]);}int mid left;swap(arr[key], arr[mid]);return mid;
} Part2 挖坑法 先上动图 挖坑法和hoare法的差别不大思路都是将key的位置安排在最终位置后再分段快排。 但挖坑法的确会比hoare法更加容易理解。 坑的位置就代表相遇位置每“交换”一次就将坑位换到被交换的位置最后坑落在哪里就将key值填入。 和hoare法不同的是挖坑法需要多一个临时变量储存key值在进行操作的时候只需要赋值而不是swap交换。
int PartSort2(int* a, int left, int right) {int key a[left];int hole left;while (left right) {while (left right a[right] key) {right--;}swap(a[right], a[hole]);hole right;while (left right a[left] key) {left;}swap(a[left], a[hole]);hole left;}int mid hole;a[hole] key;return mid;
} Part3 双指针法 怎么能够让双指针缺席呢 本质和前面两种没有区别只是遍历的方向不同前两种都是左右两侧开始遍历而双指针法从一端开始遍历。prev代表比key小的值cur去遍历并确保prev的下一个位置上比key大将较大的元素集体向后驱赶。 int PartSort3(int* a, int left, int right) {int fast left;int slow left;int key a[left];while (fast right) {if(a[fast] key)swap(a[slow], a[fast]);fast;}swap(a[slow], a[left]);return slow;
} 总结 Part123三种办法没有高下之分都可以作为QuickSort的一部分使用。 可以说QuickSort的代码实现和理解复杂程度并不如之前说的堆排那么抽象但是性能确实优秀。
四、快速排序非递归版 我们知道递归占据了大量的栈帧空间尽管市面上大部分编译器已经增强了递归的性能致使用递归的快排和不用递归的快排时间上差别不大但递归空间上的占据却不可忽视。快排非递归版应运而生。 这一部分需要用到栈的知识如果还没看可以查看栈和队列的介绍与实现-CSDN博客 非递归版本最重要的是如何实现数组的分割与进行多次排序。 利用好之前学过的数据结构我们可以想起栈与队列我们用栈来演示。
void QuickSortno(int* a, int left, int right) {Stack ps;StackInit(ps);StackPush(ps, left);StackPush(ps, right);while (!StackEmpty(ps)) {int end StackTop(ps);StackPop(ps);int begin StackTop(ps);StackPop(ps);int keyPartSort1(a, begin, end);if (key 1 end) {StackPush(ps, key1);StackPush(ps, end);}if (key - 1 begin) {StackPush(ps, begin);StackPush(ps, key-1);}}StackDestroy(ps);
} 有点像层序遍历我们将待排序的子数组的两端放入栈中每两个为一组弹出并进行单趟排序排序完毕后将新增的两个子数组的两端放入栈中。循环往复便可以得到结果。 本质思想还是一致的。
五、快速排序的优化 快速排序的最坏情况是升序/降序的数组复杂度都达到了On^2)。 经研究表明问题出在基准值上也就是每次排序时最左端的数据。如果将基准值改为数组内的随机值平均情况将比最好情况只糟39%比只取最左端数据为基准值要好很多。 所以优化的第一个方向在于调整基准值。 三数取中法
int GetMidi(int* a, int left, int right)
{int midi (left right) / 2;// left midi rightif (a[left] a[midi]){if (a[midi] a[right]){return midi;}else if (a[left] a[right]){return right;}else{return left;}}else // a[left] a[midi]{if (a[midi] a[right]){return midi;}else if (a[left] a[right]){return left;}else{return right;}}
} 代码很长实际作用就是在left(leftright)/2right三个数中间取中间数很好地做了分割。正如之前所述越能将数组分割为两半便越可以以更高的效率去排序。 小区间优化 优化的第二个方向在于快排的最后几层递归上。 无论递归多少次我们都要在最后几层递归上耗费大量的时间与空间只需要看区间数量便可以知道需排序的区间呈指数级增长。 递归是大招但是更适合大场面所以我们有以下优化
if (left right)return; ↓
if (right-left10)
{InsertSort(aleft, right - left1);return;
} 没错就如排序一中提到的如果数组元素比较少插入排序的复杂度体现不出来。 这意味着我们可以在这个时候直接使用插入排序当然希尔排序也是可以的可为什么不全部都直接用希尔排序呢 感受一下优化过的和未优化过的 优化前 优化后 在10w量级的数据里优化前后效率提升显著相信量级更大的时候会更体现出优势。 本篇内容到此结束谢谢大家的观看 觉得写的还不错的可以点点关注收藏和赞一键三连。 我们下期再见~ 往期栏目 排序一——冒泡排序、直接插入排序、希尔排序BubbleSOrt,InsertSort,ShellSort)-CSDN博客
