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快速排序、二路快排、三路快排

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1. 快速排序

1. 概念

快速排序采用分治的思想对数据进行排序

1. 选择一个基准值

2. 将比基准值小的放在基准值的左边，其余的（大于或者等于）放在右边

3. 然后再对左边和右边继续进行划分，直到划分的区间长度为1

2. 时间复杂度

快速排序划分区间的时候为O(logN)，每次都需要时间复杂度为O(N)进行排序

所以快排的时间复杂度是O(NlogN)，这是将对于基准值可以大概可以将区间进行等分的情况下

如果数据已经有序，每次分治的时候就有可能导致一边没有一个数据，另一边却都是数据，这样就和冒泡排序一样了，时间复杂度是O(N^2)

综上所述：

最好的时间复杂度：O(NlogN)

最坏的时间复杂度：O(N^2)

3. 适合的场景

快速排序适合用于数据无序的情况，当数据有序的时候时间复杂度极有可能是O(N^2)，没有体现出快排的优点

4. 优化

1. 当划分成小区间的时候，采用插入排序，不再使用快速排序

2. 对于递归实现的快排可以改为非递归，使用栈来进行实现

3. 每次选择基准值的时候，不再直接选择第一个或者最后一个元素。

可以采用三数取中法，或者随机选择一个基准值

5. 实现

对于快排的partion函数有着三种实现方法：

1. 左右指针的方法

2. 挖坑法

3. 前后指针法

此处采用前后指针的方法，进行实现

//前后指针法
int Partion(int array[], int left, int right)
{
    int cur = left;
    int prev = cur - 1;
    while (cur < right)
    {
        if (array[cur] <= array[right] && ++prev != cur)
        {
            std::swap(array[cur], array[prev]);
        }
        cur++;
    }
    std::swap(array[++prev], array[right]);
​
    return prev;
}
​
void QuickSort(int array[], int left, int right)
{
    if (array == nullptr)
    {
        return;
    }
​
    if (left < right)
    {
        int index = Partion(array, left, right);
        QuickSort(array, left, index - 1);
        QuickSort(array, index + 1, right);
    }
}

其他实现方法以及优化代码：https://github.com/YKitty/LinuxDir/blob/master/DS/Sort/Sort.c

2. 二路快排

1. 出现的原因

对于快排，如果数据元素过多并且元素的大小都是非常接近的，这时候左右分治的时候，就会导致一边全是数据，另一边没有数据，这样就会导致效率降低，时间复杂度变为O(N^2)

举例：用模板测试归并排序和快速排序的时间，设置一个1000000的数组，数组元素在0-10之间随机取值，那么用归并需要花费0.290727s而快排需要花费171.151s，对，你没有看错。当快速排序最优的时候是o（nlgn），而此时显然退化到了o（n^2）的级别。这是为什么？

对于上面我写的快排，将小于等于基准值的数据全都放到了左边，大于的放到右边了，那么这样就会出现问题。不管是当条件大于等于还是小于等于，当数组中重复元素非常多的时候，等于基准值的元素太多，那么数组就会分成极度不平衡的两个部分，因为等于基准值的一部分总是集中在数组的一边。

此时，使用二路快排就可以进行优化，阻止效率的降低。

二路快排解决的问题：

不会让等于基准值的元素全部都集中在数组的一边。

2. 思想

1. 我们将小于基准值的元素全部放在数组的左边，大于基准值的元素放在数组的右边

2. 对于左边有着一个索引left，右边有着一个索引right

3. 当left小于基准值的时候一直向后++，直到碰到某个大于等于基准值的left；right大于基准值的时候一直向前--，直到碰到某个小于等于基准值的right

4. 此时交换left和right处的数据元素，然后left++，right--

5. 继续执行第2不，直到left==right停止

6. 此时，交换基准值和left位置的元素，返回基准值即可

这种思想，即使是重复的数据元素很多，也可以将其几乎平分开来，不会造成一边数据量极大，另一边没有数据

3. 适合的场景

当数组中重复的元素过多的时候，就不能在用快排，使用二路快排即可

4. 实现

实现的时候，只需要改变，partion函数即可

int Partion_Two(int array[], int left, int right)
{
    int l = left;
    int r = right - 1;
    while (1)
    {
        while (l <= r && array[l] < array[right])
        {
            l++;
        }
        while (l <= r && array[r] > array[right])
        {
            r--;
        }
        if (l > r)
        {
            break;
        }
        std::swap(array[r], array[l]);
    }
    std::swap(array[l], array[right]);
​
    return r;
}

注意：左边找不小于的，右边找不大于的，然后进行判断交换

3. 三路快排

1. 思想

将数组分成三部分，小于基准值，大于基准值以及等于基准值的

记录下三个下标：

lt：小于基准值的最后一个下标

gt：大于基准值的第一个下标

index：正在遍历的下标

index小于基准值：交换index和lt+1，lt++

index大于基准值：交换index和gt-1，gt--

index等于基准值：index++

结束条件：index==gt

最后一步交换基准值：

swap(arr[lt], arr[right])

继续进行的区间：

[left,lt-1]

[gt, right]

 

2. 实现

void QuickSort_Three(int array[], int left, int right)
{
	if (array == nullptr)
	{
		return;
	}

	if (right <= left)
	{
		return;
	}

	int lt = left - 1;
	int gt = right;
	int index = left;
	int key = array[right];
	while (index < gt)
	{
		if (array[index] < key)
		{
			std::swap(array[index], array[lt + 1]);
			lt++;
			index++;
		}
		else if (array[index] > key)
		{
			std::swap(array[index], array[gt - 1]);
			gt--;
		}
		else
		{
			index++;
		}
	}
	std::swap(array[index], array[right]);
	QuickSort_Three(array, left, lt );
	QuickSort_Three(array, gt, right);
}