＜数据结构＞NO10.快速排序|递归|非递归|优化

快速排序

快速排序（英语：Quicksort），又称分区交换排序（partition-exchange sort），是一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要$O(nlogn)$次比较。最坏的情况下需要$O(n^2)$次比较，但是最坏的情况并不常见。快速排序通常情况下比其他的排序速度更快。

递归实现快速排序

快速排序是一种分治的思想。在待排序项目中取出一个值作为基准值，将基准值通过一趟排序放入合适的位置，**保证基准值经过一趟排序后的左边所有项目都小于该基准值，右边所有项目都大于该基准值。**在对左边重复上述过程，对右边重复上述过程。

因此快速排序的步骤是

1. 挑选基准值：选取待排序项目中某一个数据作为基准值
2. 分割：通过合适的方法将基准值放入有序时适当的位置，使得比基准值小的数据放在基准值左边，比基准值大的数据放在基准值右边
3. 递归子序列：对基准值左边重复上述1.2.对基准值右边重复上述1.2.

基准值通常选取待排序项目中的第一个项目、最后一个项目或者中间的项目

因此我们可以写出快速排序的基本框架

//区间为左闭右闭[begin, end]
void QuickSort(int* arr, int begin, int end)
{
    //结束条件1.区间只有一个元素 2.区间不存在
	if (end <= begin )            
		return;
    
	int keyi = PartSort(arr, begin, end);//这一步是分割，保证了基准值在合适的位置，并且返回基准值的位置
	QuickSort(arr, 0, keyi - 1);//递归处理基准值左边的部分
	QuickSort(arr, keyi + 1, end);//递归处理基准值右边的部分
}

我们下面介绍3种方法完成对基准值的分割。

hoare版本

hoare完成单趟排序基本思路

1. 选取第一个待排数据为基准值(key)
2. L从begin开始，R从end开始相向运动
3. R先向左运动寻找比key小的
4. L后向右运动寻找比key大的
5. 交换L和R位置的数值
6. 重复(3,4)直至L和R相遇
7. 交换key和相遇位置的值

注意：若选取第一个待排数据为基准值那么一定要R先动才能保证相遇位置的值比key小，若选取最后一个待排数据为基准值，那么一定要L先动才能保证相遇位置的值比key大。

代码

//hoare法
int PartSort1(int* arr, int begin, int end)
{
	//以begin为keyi(keyi是基准值的下标)
	int keyi = begin;
	int L = begin;
	int R = end;
	while (L < R)//L和R相遇前
	{
		//R寻找小于key的
		while (L < R && arr[R] >= arr[keyi]) R--;
		//L寻找大于key的
		while (L < R && arr[L] <= arr[keyi]) L++;
		//交换L和R位置的值
		Swap(&arr[R], &arr[L]);
	}
	//交换key与相遇位置的值
	Swap(&arr[keyi], &arr[L]);
	return L;
}

运行结果

hoare版本的注意点比较多，一不留神容易死循环或者越界

注意

1. L只能从begin开始，不能从begin后面一个位置开始，否则出现下面这种情况
   

2. R寻找小于key的循环条件是arr[keyi] <= arr[R] && L < R第一个条件中的等号不可以省略，第二条件不可以省略。
   如果第一个条件中的省略号省略了，可能会死循环例如
   

   如果第二个条件省略了可能会造成越界例如
   

hoare版本最后一个需要注意如果我们每次将key值锁定为区间第一个元素，那么我们一定要先移动R，后移动L，这样一定可以保证L与R相遇处的值小于等于key。

**解释:**相遇时只有2种情况，R遇见L和L遇见R
无论L和动还是R先动，相遇前最后的状态一定是这样的

下面是2中R遇见L和L遇见R两种情况：

hoare版本的细节非常的多，一不注意就会踩坑，有人就提出了更不容易写错的版本，挖坑法~

DigHole版本

挖坑法处理单趟排序的主要思路

1. 将第一个数据放在key中，形成临时坑位
2. R先向左移动直至找到小于key的值，并将该值填入坑中，R所处位置变成新坑
3. L向右移动直至找到大于key的值，并将该值填入坑中，L所处的位置变成新坑
4. 重复（2.3）直至LR相遇，将key填入相遇位置的坑

代码

//挖坑法
int PartSort2(int* arr, int left, int right)
{
	int key = arr[left];//保留首个数据到key中
	int hole = left;//第一个坑为第一个数据
	int L = left;
	int R = right;
	while (L < R)//循环条件为LR为相遇
	{
		//R找小与key的
		while (R > L && arr[R] >= key) R--;
		arr[hole] = arr[R];//将R位置的值填入坑中
		hole = R;//坑变为R所处的位置
		
		//L找大于key的
		while (R > L && arr[L] <= key) L++;
		arr[hole] = arr[L];//将L位置的值填入坑中
		hole = L;//坑变为L所处的位置
	}
	arr[R] = key;//将key填入相遇处的坑
	return R;//返回相遇位置
}

运行结果

hoare版本和DigHole版本都比较繁琐，循环条件稍不留神就会出错，因此有另一种简介的方法完成单趟排序—双指针

前后指针版本

双指针法完成单趟排序基本思路

1. 选择待排数据首元素为基准值key
2. 定义cur指针指向待排数据的当前元素；pre指针指向cur指针后面一个元素(最开始保证cur与pre相邻)
3. 若cur指针指向的值大于key，cur++保证cur和pre之间的元素全部大于基准值
4. 若cur指针指向的值不大于key,pre++并且交换pre和cur所指的值
5. 重复(3.4)直至cur超过右边界
6. 交换pre与keyi所指的值，返回pre

实际上3.4)步保证了大于key的值在最右边，小于key的值在最左边

代码

int PartSort3(int* arr, int left, int right)
{
	int prev = left;						//prev指向第一个元素
	int cur = prev + 1;						//cur指向prev后面一个元素
	int keyi = left;						//key的值选为待排数据第一个元素
	while (cur <= right)					//循环条件为cur为超过右边界
	{
		if (arr[cur] < arr[keyi])			//cur指向的值小于prev,prev++并且交换与cur所指向的值
		{
				Swap(&arr[++prev], &arr[cur]);//交换++prev和cur所指向的值
		}
		cur++;								//cur向后移动一位
	}
	Swap(&arr[keyi], &arr[prev]);			//交换keyi和prev所指向的值
	return prev;
}

执行结果

个人认为双指针版本最不容易理解，也是最不容易写错的

非递归实现快速排序

思路：

1. 将待排数据最后一个元素下标end入栈，再将待排数据首元素下标begin入栈
2. 先取出栈顶元素为left,再取出栈顶元素为right
3. 单趟处理[left,right]得到keyi
4. 若keyi的右区间存在，重复(1),若keyi的左区间存在，重复(1)。若左右区间不存在则不入栈
5. 重复(2,3,4)直至栈为空

代码

//快排非递归
void QuickSortNonR(int* arr, int begin, int end)
{
	Stack st;
	StackInit(&st);
	StackPush(&st, end);
	StackPush(&st, begin);
	while (!StackEmpty(&st))
	{
		int left = StackTop(&st);
		StackPop(&st);
		int right = StackTop(&st);
		StackPop(&st);
		int keyi = PartSort1(arr, left, right);
		//如果右区间个数大于1则入栈
		if (keyi + 1 < right)
		{
			StackPush(&st, end);
			StackPush(&st, keyi + 1);
		}
		//如果左区间个数大于1则入栈
		if (keyi - 1 > left)
		{
			StackPush(&st, keyi - 1);
			StackPush(&st, begin);
		}
	}
	StackDestroy(&st);
}

运行结果

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算法优化

1. 针对有序数组进行优化

前面说过，当待排数据本身有序时QuickSort的时间复杂度为$O(n^2)$(即使这种情况很少见)因此我们可以通过更改基准值实现优化的目的。

三数取中优化：将基准值取为待排数据中首元素、尾元素和中间元素的中间值，这保证了无论元数据是否有序，基准值都不会是最大值或最小值

代码

int GetMidi(int* arr, int begin, int end)
{
	int midi = (begin + end) / 2;
	if (arr[begin] > arr[end])
	{
		if (arr[midi] > arr[begin])
			return begin;
		else if (arr[end] > arr[midi])
			return end;
		else if (arr[end] < arr[midi])
			return midi;
	}
	else //arr[begin] < arr[end]
	{
		if (arr[midi] < arr[begin])
			return begin;
		else if (arr[end] < arr[midi])
			return end;
		else if (arr[end] > arr[midi])
			return midi;
	}
}

int PartSort3(int* arr, int left, int right)
{
	//保证第一个元素不是最值
	int midi = GetMidi(arr, left, right);
	Swap(&arr[left], &arr[midi]);

	int prev = left;						//prev指向第一个元素
	int cur = prev + 1;						//cur指向prev后面一个元素
	int keyi = left;						//key的值选为待排数据第一个元素
	while (cur <= right)					//循环条件为cur为超过右边界
	{
		if (arr[cur] < arr[keyi])			//cur指向的值小于prev,prev++并且交换与cur所指向的值
		{
			if (cur != prev + 1);			//cur和prev之间有大于key的元素
			{
				Swap(&arr[++prev], &arr[cur]);//交换++prev和cur所指向的值
			}
		}
		cur++;								//cur向后移动一位
	}
	Swap(&arr[keyi], &arr[prev]);			//交换keyi和prev所指向的值
	return prev;
}

void QuickSort(int* arr, int begin, int end)
{
	//结束条件1.区间只有一个元素 2.区间不存在  
	if (end <= begin )          
		return;

	int keyi = PartSort3(arr, begin, end);
	QuickSort(arr, 0, keyi - 1);
	QuickSort(arr, keyi + 1, end);
}

下面是优化后的快排和未优化的快排排100000个随机数效率的差异

**注意:**如果三数取中仍然过不了可以使用随机数取中,只需要将midi = GetMidi(arr, begin, end)替换成midi = begin + rand() % (end - begin + 1)

2. 针对全相等数组进行优化

当数组元素全部相等时，即使三数取中，Quicksort的时间复杂度仍然是$O(n2)$

根本原因是因为PartSort得到的keyi只区分了小于等于key和大于等于key的，只保证了小于等于key的在keyi左边，大于等于key的在keyi右边，因此当数组全部相等时，每次得到的keyi都是从0,1,2……n-1，每趟比较的次数就成等差数列。

我们可以使用三路划分来优化这种情况。
三路划分：将待排数据严格分为3部分，左边是小于key的数据，中间是等于key的数据，右边是大于key的数据。每次只递归左边和右边。当数组元素全部相等时，作区间不存在，右区间也不存在，因此递归左右区间一次就会停止排序。针对相等数组的时间复杂度为$O(n)$，三路划分的本质是小的甩到左边，大的甩到右边。相等的推到中间

最后只需要递归区间[begin,l-1],[r + 1,end]即可

代码

//快排递归
void QuickSort(int* arr, int begin, int end)
{
	//结束条件1.区间只有一个元素 2.区间不存在  
	if (end <= begin )          
		return;
   // int midi = GetMidi(arr, begin, end);
    int midi = begin + rand() % (end - begin + 1);//三数取中过不去使用随机数取中
    Swap(&arr[begin], &arr[midi]);
    //三路划分
	int l = begin, c = begin + 1, r = end;
    int key = arr[begin];
    while (c <= r)
    {
        if (arr[c] > key)
        {
            Swap(&arr[c], &arr[r]);
            r--;
        }
        else if (arr[c] < key)
        {
            Swap(&arr[c], &arr[l]);
            l++,c++;
        }
        else c++;
    }
    //三路划分
	QuickSort(arr, begin, l - 1);
	QuickSort(arr, r + 1, end);
}

运行结果

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算法分析

时间复杂度

快速排序	最好时间复杂度	最坏时间按复杂度	平均时间复杂度
递归快排(未优化)	$O(nlogn)$	$O(n^2)$	$O(nlogn)$
递归快排(优化)	$O(nlogn)$	$O(nlogn)$	$O(nlogn)$
非递归快排(未优化)	$O(nlogn)$	$O(n^2)$	$O(nlogn)$
非递归快排(优化)	$O(nlogn)$	$O(nlogn)$	$O(nlogn)$

对于单趟排序，不管哪一种方法实现一趟排序的时间复杂度都是$O(n)$

当待排数据本身有序时，如果没有优化，那么时间复杂度为$O(n^2)$，因为每趟的比较次数为等差数列

空间复杂度

快速排序	空间复杂度
递归快速排序(未优化)	最好$O(logn)$；最坏$O(n)$
递归快速排序(优化)	$O(logn)$
非递归快速排序	$O(1)$