算法 (排序乐园Lv-3) - Qsort代码实现

游乐项目 - 1 - qsort分析以及代码实现

  • 首先明白,流程是在不断重复 [排序分区] 这一过程的

  • 分区过程,将比这个数大的全放到它右边,小于或等于它的全放到它的左边。

  • 再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数。


Step-1:

  • 假设现在以这样的数组进行排序分区:
    起始状态

    (1).首先将a[0]备份,再定义出一个i=0  -> 下界,一个j=长度-1 ->上界
    
    (2).从后开始向前,找一个小于等于X的数,[8]号,将[8]号存到[0]号位置上   -伴随执行i++-
    
    (3).从前开始向后,找一个大于X的数字,[3]号,将3号内容放到[8]号位置   -伴随执行j-- -
    

Step-2:

  • 执行完一次前后遍历于是此时数组变成了:
    状态-1

重点-1:为什么要一个从后往前,一个从前往后?

  • 从后往前,找比X小的,因为我们目的是让后面都是大的数,所以我们从后面挑走小的,留下大的

  • 从前往后,找到比X大的,因为我们目的是让前面都是小的数,所以从前面挑走大的,留下小的


重点-2:那为什么要执行i++ 与 j–呢? i与j的意义是什么

  • 从后向前寻找小数的时候,每向前遍历一格,就执行一次j- -,上界减一

  • 从前向后寻找大数的时候,每向后遍历一格,就执行一次i++,下界加一

  • j–与i++代表了上下界以外的数都是合格的,不用再检阅了

  • 这样一来,下次再遍历的时候,就跳过界外的元素了


验证

  • 我们在从后向前遍历的时候,移动了一个小格,这代表后两格已检查,下次从倒数第三个开始

  • 我们在从前向后遍历的时候,移动了两个小格,同样的,前三格已检查,下次从第四格开始

  • i =3 ; j=7 ; X仍是一开始选择的基准:72

Step - 3:

重复步骤,直到上界等于下界,从下图可以看见,左边都是小数,右边都是大数

这里写图片描述


int AdjustArray(int s[], int l, int r)  
{    
    int i = l, j = r;    
    int x = s[l];   //       这里出现了X,也就是本次调整的基准数  
    while (i < j)    
    {    
   //-----------------------------------------------------------------------    
        while(i < j && s[j] >= x)    //从后向前遍历,每走一格,上界减一  
            j--;      
        if(i < j)     
        {    
            s[i] = s[j];            //找到了以后开始向前移动
            i++;    
        }    
   //------------------------------------------------------------------- 
        while(i < j && s[i] < x)     //从前向后遍历,每走一格,下界加一
            i++;      
        if(i < j)     
        {    
            s[j] = s[i];    
            j--;    
        }    
    }    

    s[i] = x;         //做到最后i=j,则将预先存好的X补到这里,一次排序分区完成

    return i;    
}   
void quick_sort1(int s[], int l, int r)    
{    
    if (l < r)    
    {    
        int i = AdjustArray(s, l, r);    
        quick_sort1(s, l, i - 1); //        一次排序完成以后对前半段再次执行排序分区       
        quick_sort1(s, i + 1, r); //         这是对后半段执行排序分区
    }    
} 

    Qsort的时间复杂度:
                                    最好 O(n)
                                    期望O(n*log n)
                                    最差 O(n^2)

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