排序算法(五)——快速排序

基本思想

快速排序也是基于分治算法得。步骤如下:

(1)选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素;

(2)通过一趟排序讲待排序的记录分割成独立的两部分,其中一部分记录的元素值均比基准元素值小。另一部分记录的元素值比基准值大;

(3)此时基准元素在其排好序后的正确位置;

(4)然后分别对这两部分记录用同样的方法继续进行排序,直到整个序列有序。


上图中,演示的是第一轮快速排序的过程,首先将第一个元素选为基准点,从右端第一个元素开始扫描,找到第一个比57小的元素(19)时停止,两者交换位置,然后从左端开始扫描,找到第一个比57的元素(68)时停止,两者交换位置,周而复始,直到57找不到可交换的元素为止,至此一轮快速排序结束。

这时,比57小的元素都在左边,比57大的元素都在右边,分别对两边的数组段继续进行快速排序,依次类推,最终使整个数组有序。


java实现

//快速排序
      public void quikSort(){
             recursiveQuikSort(0,array.length-1);
      }
     
      /**
       * 递归的快速排序
       *@param low  数组的最小下标
       *@param high  数组的最大下标
       */
      private void recursiveQuikSort(int low,int high){
             if(low>=high){
                    return;
             }else{
                    int pivot = array[low];  //以第一个元素为基准
                    int partition =partition(low,high,pivot);  //对数组进行划分,比pivot小的元素在低位段,比pivot大的元素在高位段
                   
                    display(); 
                   
                    recursiveQuikSort(low,partition-1);  //对划分后的低位段进行快速排序
                    recursiveQuikSort(partition+1,high);  //对划分后的高位段进行快速排序
             }
      }
     
      /**
       * 以pivot为基准对下标low到high的数组进行划分
       *@param low 数组段的最小下标
       *@param high 数组段的最大下标
       *@param pivot 划分的基准元素
       *@return 划分完成后基准元素所在位置的下标
       */
      private int partition(int low,int high,int pivot){
            
             while(low=pivot){  //从右端开始扫描,定位到第一个比pivot小的元素
                           high--;
                    }
                    swap(low,high);
                   
                    while(low


 

算法分析

在归并排序中,我们详细推算了时间复杂度,快速排序与归并排序一样采取了分治算法,它的时间复杂度也是O(N*log2N)。

对于分治算法一般都是如此,用递归的方法把数据项分为两组,然后调用自身来分别处理每一组数据。算法实际上是以2为底,运行时间与N*log2N成正比

对于快速排序来说,最理想的状态是随机分布的数据,即我们任意选定的枢纽处于中间位置,有一半元素小于它,有一半元素大于它。当数据时由小到大排列或者由大到小排列时,快速排序的效率最低,时间复杂度扩大为O(N2)

选定第一个元素为枢纽实现起来确实很简单,但是当它为最大值或最小值时,快速排序的效率会严重降低。假如选中的元素为数组的中值,自然是最好的选择,但是却要遍历整个数组来确定中值,这个过程可能比排序花费的时间还长,得不偿失。折衷的方法是找到数组中的第一个、最后一个以及处于中间位置的元素,选出三者的中值作为枢纽,既避免了枢纽是最值的情况,也不会像在全部元素中寻找中值那样费时间。这种方法被称为“三项取中法”(median-of-three)。

转载于:https://www.cnblogs.com/duadu/p/6335801.html

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