快速排序 （挖坑法）+partion函数的应用

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快排与冒泡排序比较

快排分析

代码如下： 

测试结果： 

partion函数的应用（第k大数 力扣703）

传统的堆（priority_queue）排序解决第k大数代码：

堆排序结果：

快排partion解决代码：

partion思路结果：

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快排与冒泡排序比较

相同：快速排序也属于交换排序，通过元素之间的比较和交换位置来达到排序的目的。

不同：冒泡排序在每一轮只把一个元素冒泡到数列的一端，理论需要n-1轮。故时间复杂度为

而快速排序采用分治的思想，在每一轮挑选一个基准元素，并让其他比它大的元素移动到数列一边，比它小的元素移动到数列的另一边，从而把数列拆解成了两个部分。需要轮，每个部分减小到1，从而有序。平均时间复杂度

快排分析

但是，假如有一个原本逆序的数列，期望排序成顺序数列，则会导致需要n轮分治，最坏时间复杂度为，故pivot应该随机选择

挖坑法移动元素

 

首先，选定基准元素Pivot，并记住这个位置index，这个位置相当于一个“坑”。并且设置两个指针left和right

从right指针开始，把指针所指向的元素和基准元素做比较。如果比pivot大，则right指针向左移动；如果比pivot小，则把right所指向的元素填入坑中。

在当前数列中，1<4，所以把1填入基准元素所在位置，也就是坑的位置。这时候，元素1本来所在的位置成为了新的坑。同时，left向右移动一位。

left左边绿色的区域代表着小于基准元素的区域。

接下来，我们切换到left指针进行比较。如果left指向的元素小于pivot，则left指针向右移动；如果元素大于pivot，则把left指向的元素填入坑中。

数列中，7>4，所以把7填入index的位置。这时候元素7本来的位置成为了新的坑。同时，right向左移动一位

此时，right右边橙色的区域代表着大于基准元素的区域。

。。。。。。

这时候left和right重合在了同一位置，这一轮完毕，将pivot放到最后重合的位置。

 

一轮完毕：左边绿色的小于pivot,右边黄色的大于pivot,但是都不一定是顺序的（图中一轮顺序特殊），之后左边右边递归分治，

直到分一个部分为一个数字为止。

代码如下： 

int partition(int arrey[], int startindex, int endindex);
void quickSort(int arrey[], int startindex, int endindex)
{
	//递归结束条件 startindex >= endindex
	if (startindex >= endindex)
		return;

	//得到基准元素
	int pivotindex = partition(arrey, startindex, endindex);

	//用分治法递归数列的两部分
	quickSort(arrey, startindex, pivotindex);
	quickSort(arrey, pivotindex + 1, endindex);
}

int partition(int arrey[], int startindex, int endindex)
{
	//取第一个元素作为privot
	int pivot = arrey[startindex];
	int left = startindex;
	int right = endindex;
	int hole_index = startindex;
	while (right > left)
	{
		while (right >= left)
		{
			if (arrey[right] < pivot)//右指针小于pivot
			{
				arrey[left] = arrey[right];//用右指针填坑
				hole_index = right;//坑转移到右指针
				left++;//左指针处的坑被填，左指针加1
				break;
			}
			right--;//若有指针大于pivot则有指针左移
		}

		while (right >= left)
		{
			if (arrey[left] > pivot)
			{
				arrey[right] = arrey[left];
				hole_index = left;
				right--;
				break;
			}
			left++;
		}
	}
	arrey[hole_index] = pivot;//坑的位置填入pivot
	return hole_index;//返回坑的位置
}

//测试程序
void main()
{
	int arrey[] = { 3,1,6,4,9,10,12,20,18,17,16,5,22};
	int len = sizeof(arrey) / sizeof(*arrey);
	printArrey(arrey, len);
	quickSort(arrey, 0, len - 1);
	printArrey(arrey, len);
	system("pause");
}

确定	取消 

测试结果如下： 

partion函数的应用（第k大数 力扣703）

设计一个找到数据流中第K大元素的类（class）。注意是排序后的第K大元素，不是第K个不同的元素。

你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组nums 的构造器，它包含数据流中的初始元素。每次调用 KthLargest.add，返回当前数据流中第K大的元素。

示例:

int k = 3;
int[] arr = [4,5,8,2];
KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, arr);
kthLargest.add(3);   // returns 4
kthLargest.add(5);   // returns 5
kthLargest.add(10);  // returns 5
kthLargest.add(9);   // returns 8
kthLargest.add(4);   // returns 8

说明: 
你可以假设 nums 的长度≥ k-1 且k ≥ 1。

传统的堆排序解决第k大数代码：

//用堆来保存k个数据，流式进入的数据
//则不停地和堆顶（最小元素）比较，大于则弹出堆顶入队。否则跳过
class KthLargest {
public:
	KthLargest(int k, vector nums) {

		for (int i = 0; i < nums.size(); i++)
		{
			if (q2.size(), greater >q2;
			int mk;

};

堆排序结果：

快排partion解决代码：

写入KthLargest(int k, vector nums）方法中

int KthMax(vector&num, int k, int m, int n)
{
	int base = num[m];
	int i = m, j = n;
	while (i < j)
	{
		while (i < j) {
			if (num[j] > base)
			{
				num[i++] = num[j];//i++ 坑转移至j
				break;
			}
			j--;
		}
		while (i < j) {
			if (num[i] < base)
			{
				num[j--] = num[i];
				break;
			}
			i++;
		}
		num[i] = base;
	}
	if (k - 1 < i)
		KthMax(num, k, m, i - 1);
	if (k - 1 > i)
		KthMax(num, k, i + 1, n);
	else
		return num[k - 1];
}

partion思路结果：

开学研二了，c++基础基本学的差不多了，linux网络编程也开始看了，实验室师妹师弟也来了，老师换是么有给我科研方方，感觉毕业困难，老师说了自由发挥，参考科研方向给了自组网，人工智能，嗯嗯就7个字，反正他说他也不会，我随便做。阿西吧。。。上面师兄么人做过，我也不知道从何着手，为毛上研上通信？肯定是脑子进水了，师兄找工作感觉学java就是好，学通信什么也不好，哎一失足成千古恨，安慰一下自己，患有一年，好好自学吧。