目录
一,快速排序(递归)
1,快排思想
2,霍尔排序
3,挖坑法
4,前后指针法
5,快速排序优化
1,三数取中法选key
2,小区间优化
二,快速排序(非递归)
Stack.h
Stack.c
三,快速排序源代码
快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法,其基本思想为:任取待排序元素序列中的某元素作为基准值,按照该排序码将待排序集合分割成两子序列,左子序列中所有元素均小于基准值,右子序列中所有元素均大于基准值,然后最左右子序列重复该过程,直到所有元素都排列在相应位置上为止;
基本代码思想如下:
// 假设按照升序对array数组中[left, right)区间中的元素进行排序
void QuickSort(int array[], int left, int right)
{
if(right < left)
return;
// 按照基准值对array数组的 [left, right)区间中的元素进行划分
int div = partion(array, left, right);
// 划分成功后以div为边界形成了左右两部分 [left, div) 和 [div+1, right)
// 递归排[left, div)
QuickSort(array, left, div);
// 递归排[div+1, right)
QuickSort(array, div+1, right);
}
上述为快速排序递归实现的主框架,发现与二叉树前序遍历规则非常像,同学们在写递归框架时可想想二叉树前序遍历规则即可快速写出来,后序只需分析如何按照基准值来对区间中数据进行划分的方式即可;
根据快排思想,我们需要实现的就是 partion 函数了----将区间按照基准值划分为左右两半部分;
常见的方式有很多,我们先来了解最初的版本 【霍尔排序】
思想图解:
对就是这样的,右边的小人先出发向左移动,找到比 key 小的数,然后左边的小人向右移动找到比 key 大的数,然后交换两个小人的值,直至他们相遇然后再交换 key 与任意一个小人的值;
这样一趟下来,他们相遇后,左边的数都比 key 小,右边的数都比 key 大;
思路实现:
//霍尔排序
int PartSort1(int* arr, int left, int right)
{
int keyi = left;
while (left < right)
{
//右边先走
while (left=arr[keyi])
{
right--;
}
//左边后走
while (left < right && arr[left] <= arr[keyi])
{
left++;
}
//交换
Swap(&arr[left], &arr[right]);
}
Swap(&arr[left], &arr[keyi]);
return left;
}
然后我们运行一下:
//快速排序
void QuickSort(int* arr, int begin, int end)
{
if (begin >= end)
{
return NULL;
}
//霍尔法
int keyi = PartSort1(arr, begin, end);
//排序[begin,keyi) & [keyi+1,end]
QuickSort(arr, begin, keyi);
QuickSort(arr, keyi + 1, end);
}
int main()
{
int arr[] = { 9,1,2,5,7,4,8,6,3,5 };
//快速排序
QuickSort(arr, 0,sizeof(arr) / sizeof(arr[0])-1);
PrintSort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));
return 0;
}
可以看到是有序的,选择排序就 OK 了;
然后我们再来认识另一种方式 【挖坑法】,其实跟【霍尔排序】思路差不多,不过更容易理解一点;
思想图解:
对还是一样的思路,让第一个元素为坑位,然后右边的小人先出发向左走找比 key 小的数,然后填充坑位并且右边小人的位置变为新坑位,然后左边的小人向右走找比 key 大的数,然后填充坑位并且左边小人的位置变为新坑位,直至两个小人相遇于坑位然后再给坑位赋值 key ;
这样一趟下来,坑位左边的数都比 key 小,右边的数都比 key 大;
思路实现:
//挖坑法
int PartSort2(int* arr, int left, int right)
{
int key = arr[left];
//坑位
int hole = left;
while (left < right)
{
//右边找小
while (left < right && arr[right] >= key)
{
right--;
}
arr[hole] = arr[right];
hole = right;
//左边找大
while (left < right && arr[left] <= key)
{
left++;
}
arr[hole] = arr[left];
hole = left;
}
arr[hole] = key;
return hole;
}
然后我们运行一下:
//快速排序
void QuickSort(int* arr, int begin, int end)
{
if (begin >= end)
{
return NULL;
}
//挖坑法
int keyi = PartSort2(arr, begin, end);
//排序[begin,keyi) & [keyi+1,end]
QuickSort(arr, begin, keyi);
QuickSort(arr, keyi + 1, end);
}
可以看到是有序的,选择排序就 OK 了;
然后呢,在介绍最后一种排序方式了 【前后指针】法;
这个呢就比较新颖了,跟之前的都不一样;
请看图解:
这个呢就是,定义两个指针,从首元素开始走,快指针(cur)刚开始领先慢指针(prev)一个身位,然后 cur 先走找比 key 小的数,然后与 prev 的下一个数交换,直至 cur 越界,然后再让 prev 与 key 交换;
这样一趟下来,prev 左边的数都比 key 小,右边的数都比 key 大;
思路实现:
//前后指针法
int PartSort3(int* arr, int left, int right)
{
int keyi = left;
int slow = left, fast = left+1;
while (fast<=right)
{
if (arr[fast] < arr[keyi] && ++slow!=fast)
{
//交换
Swap(&arr[fast], &arr[slow]);
}
fast++;
}
Swap(&arr[slow], &arr[keyi]);
return slow;
}
然后我们运行一下:
//快速排序
void QuickSort(int* arr, int begin, int end)
{
if (begin >= end)
{
return NULL;
}
int keyi = PartSort3(arr, begin, end);
//排序[begin,keyi) & [keyi+1,end]
QuickSort(arr, begin, keyi);
QuickSort(arr, keyi + 1, end);
}
可以看到是有序的,选择排序就 OK 了;
这第一个呢,就是对 key 的取值进行优化,当 key 的值太过于小或者大时,遍历数组的时间会增加,所以我们尽量让 key 的取值随机;
我们可以取首元素,尾元素,中间元素的值进行比较选 key ;
思路实现:
//三数取中
int middle(int* arr, int left, int right)
{
//int mid = (left +right)/ 2;
if (arr[left] < arr[mid])
{
if (arr[mid] < arr[right])
{
return mid;
}
if (arr[left] < arr[right])
{
return right;
}
else
{
return left;
}
}
//arr[mid]<=arr[left]
else
{
if (arr[mid] > arr[right])
{
return mid;
}
if (arr[left] > arr[right])
{
return right;
}
else
{
return left;
}
}
}
这样我们选择的 key 就不会受 首元素的束缚了;
我们还可不可以在这个基础上再优化一下呢?
答案是肯定的!
我们可以用随机数来取代中间数;
//三数取中
int middle(int* arr, int left, int right)
{
//随机数取中
int mid = left + (rand() % (right - left));
if (arr[left] < arr[mid])
{
if (arr[mid] < arr[right])
{
return mid;
}
if (arr[left] < arr[right])
{
return right;
}
else
{
return left;
}
}
//arr[mid]<=arr[left]
else
{
if (arr[mid] > arr[right])
{
return mid;
}
if (arr[left] > arr[right])
{
return right;
}
else
{
return left;
}
}
}
这样子才是真正意义上的随机值,这样 key 就不受束缚了,再任何场景下都可以排序自如;
我们选完 key 的下标后,要让数组首元素的值与之交换,这样后面不动就 OK 了;
以【前后指针法】为例:
//前后指针法
int PartSort3(int* arr, int left, int right)
{
//三数取中
int ret = middle(arr, left, right);
Swap(&arr[left], &arr[ret]);
int keyi = left;
int slow = left, fast = left+1;
while (fast<=right)
{
if (arr[fast] < arr[keyi] && ++slow!=fast)
{
//交换
Swap(&arr[fast], &arr[slow]);
}
fast++;
}
Swap(&arr[slow], &arr[keyi]);
return slow;
}
主函数需要写 srand 函数来引用随机值;
//快速排序
void QuickSort(int* arr, int begin, int end)
{
srand(time(0));
if (begin >= end)
{
return NULL;
}
int keyi = PartSort3(arr, begin, end);
//排序[begin,keyi) & [keyi+1,end]
QuickSort(arr, begin, keyi);
QuickSort(arr, keyi + 1, end);
}
现在我们运行测试一下:
其实速度是更快的,大家可以在【力扣】上测试一下;
还有一种优化方式是当递归到小的子区间时,可以考虑使用插入排序;
当数组的区间不大时,使用【插入排序】是会更快的,同时也可以减少压栈的次数,也就是降低【空间复杂度】;
//快速排序
void QuickSort(int* arr, int begin, int end)
{
srand(time(0));
if (begin >= end)
{
return NULL;
}
if (end - begin <10)
{
InsertSort1(arr,begin,end);
}
else
{
int keyi = PartSort3(arr, begin, end);
//排序[begin,keyi) & [keyi+1,end]
QuickSort(arr, begin, keyi);
QuickSort(arr, keyi + 1, end);
}
}
然后我们还需要改变一下插入排序,之前都是传数组元素个数的,现在我们要传区间需要改造一下;
//插入排序(改造版)
void InsertSort1(int* arr, int left, int right)
{
int i = 0;
for (i = left; i < right; i++)
{
int end = i;
int tmp = arr[end + 1];
while (end >= 0)
{
if (arr[end] >= tmp)
{
//交换
Swap(&arr[end], &arr[end + 1]);
end--;
}
else
{
break;
}
}
arr[end + 1] = tmp;
}
}
这样就可以了,现在我们运行测试一下:
可以看到是有序的,选择排序就 OK 了;
之前咱们拿捏了递归版的快速排序,现在咱们来秒杀非递归版的快速排序;
我们之前了解到,快速排序与二叉树的前序遍历相似,所以我们非递归也要用这种手法来表示;
所以我们需要借助【栈】来帮助我们来实现;
因为【栈】的特性(后进先出)很符合二叉树的前序遍历的思想,这样我们可以先排序最左边的序列,在排序右边的,前面的都放在【栈】里等后面排序;
所以我们需要一个【栈】:
#pragma once
#include
#include
#include
#include
typedef int STDataType;
typedef struct StackTop
{
STDataType* a;
int top;
int capacity;
}ST;
//初始化
void STInit(ST* ps);
//销毁
void STDestroy(ST* ps);
//插入
void STPush(ST* ps, STDataType x);
//删除
void STPop(ST* ps);
//返回栈顶
STDataType STInsert(ST* ps);
//数量
int STSize(ST* ps);
//判断是否为空
int STEmpty(ST* ps);
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include"Stack.h"
//初始化
void STInit(ST* ps)
{
assert(ps);
ps->a = NULL;
ps->top = ps->capacity = 0;
}
//销毁
void STDestroy(ST* ps)
{
assert(ps);
free(ps->a);
ps->a = NULL;
ps->top = ps->capacity = 0;
}
//插入
void STPush(ST* ps, STDataType x)
{
assert(ps);
if (ps->top == ps->capacity)
{
ps->capacity = ps->top == 0 ? 4 : ps->capacity*2;
ps->a = (STDataType*)realloc(ps->a,sizeof(STDataType)*ps->capacity);
}
ps->a[ps->top] = x;
ps->top++;
}
//删除
void STPop(ST* ps)
{
assert(ps);
assert(ps->top > 0);
ps->top--;
}
//返回栈顶
STDataType STInsert(ST* ps)
{
assert(ps);
assert(ps->top > 0);
return ps->a[ps->top-1];
}
//数量
int STSize(ST* ps)
{
assert(ps);
return ps->top;
}
//判断是否为空
int STEmpty(ST* ps)
{
assert(ps);
if (ps->top == 0)
{
return 1;
}
else
{
return 0;
}
}
然后我们就可以实现代码了;
我们的思路是:
将两边的下标存进【栈】,然后再取栈顶元素进行排序(霍尔或者其他),每取一个栈顶元素之后要把栈顶元素删除,然后再存放 keyi 两边的区间,再重复上面的过程,直至【栈】为空排序结束;
//快速排序(非递归)
void QuickNon(int* arr, int begin, int end)
{
srand(time(0));
ST ps;
//初始化
STInit(&ps);
if (begin >= end)
{
return;
}
//插入
STPush(&ps, end);
STPush(&ps, begin);
//栈不为空就进去
while (!STEmpty(&ps))
{
int left = STInsert(&ps);//栈顶元素
STPop(&ps);//删除
int right = STInsert(&ps);
STPop(&ps);
int keyi = PartSort1(arr, left, right);
//排序[left,keyi-1] & [keyi+1,right]
if (keyi + 1 < right)
{
//插入
STPush(&ps, right);
STPush(&ps, keyi + 1);
}
if (left < keyi - 1)
{
//插入
STPush(&ps, keyi - 1);
STPush(&ps, left);
}
}
//销毁
STDestroy(&ps);
}
我们运行测试一下:
可以看到也是完全 OK 的;
这就是快速排序的非递归实现!
以上的快速排序的全部代码如下(不包括【栈】):
//三数取中
int middle(int* arr, int left, int right)
{
//int mid = (left +right)/ 2;
//随机数取中
int mid = left + (rand() % (right - left));
if (arr[left] < arr[mid])
{
if (arr[mid] < arr[right])
{
return mid;
}
if (arr[left] < arr[right])
{
return right;
}
else
{
return left;
}
}
//arr[mid]<=arr[left]
else
{
if (arr[mid] > arr[right])
{
return mid;
}
if (arr[left] > arr[right])
{
return right;
}
else
{
return left;
}
}
}
//霍尔排序
int PartSort1(int* arr, int left, int right)
{
//三数取中
int ret = middle(arr, left, right);
Swap(&arr[left], &arr[ret]);
int keyi = left;
while (left < right)
{
//右边先走
while (left=arr[keyi])
{
right--;
}
//左边后走
while (left < right && arr[left] <= arr[keyi])
{
left++;
}
//交换
Swap(&arr[left], &arr[right]);
}
Swap(&arr[left], &arr[keyi]);
return left;
}
//挖坑法
int PartSort2(int* arr, int left, int right)
{
//三数取中
int ret = middle(arr, left, right);
Swap(&arr[left], &arr[ret]);
int key = arr[left];
int hole = left;
while (left < right)
{
while (left < right && arr[right] >= key)
{
right--;
}
arr[hole] = arr[right];
hole = right;
while (left < right && arr[left] <= key)
{
left++;
}
arr[hole] = arr[left];
hole = left;
}
arr[hole] = key;
return hole;
}
//前后指针法
int PartSort3(int* arr, int left, int right)
{
//三数取中
int ret = middle(arr, left, right);
Swap(&arr[left], &arr[ret]);
int keyi = left;
int slow = left, fast = left+1;
while (fast<=right)
{
if (arr[fast] < arr[keyi] && ++slow!=fast)
{
//交换
Swap(&arr[fast], &arr[slow]);
}
fast++;
}
Swap(&arr[slow], &arr[keyi]);
return slow;
}
//插入排序(改造版)
void InsertSort1(int* arr, int left, int right)
{
int i = 0;
for (i = left; i < right; i++)
{
int end = i;
int tmp = arr[end + 1];
while (end >= 0)
{
if (arr[end] >= tmp)
{
//交换
Swap(&arr[end], &arr[end + 1]);
end--;
}
else
{
break;
}
}
arr[end + 1] = tmp;
}
}
//快速排序
void QuickSort(int* arr, int begin, int end)
{
srand(time(0));
if (begin >= end)
{
return NULL;
}
if (end - begin <10)
{
InsertSort1(arr,begin,end);
}
else
{
int keyi = PartSort1(arr, begin, end);
//排序[begin,keyi) & [keyi+1,end]
QuickSort(arr, begin, keyi);
QuickSort(arr, keyi + 1, end);
}
}
//快速排序(非递归)
void QuickNon(int* arr, int begin, int end)
{
srand(time(0));
ST ps;
//初始化
STInit(&ps);
if (begin >= end)
{
return;
}
//插入
STPush(&ps, end);
STPush(&ps, begin);
//栈不为空就进去
while (!STEmpty(&ps))
{
int left = STInsert(&ps);//栈顶元素
STPop(&ps);//删除
int right = STInsert(&ps);
STPop(&ps);
int keyi = PartSort1(arr, left, right);
//排序[left,keyi-1] & [keyi+1,right]
if (keyi + 1 < right)
{
//插入
STPush(&ps, right);
STPush(&ps, keyi + 1);
}
if (left < keyi - 1)
{
//插入
STPush(&ps, keyi - 1);
STPush(&ps, left);
}
}
//销毁
STDestroy(&ps);
}
1,快速排序整体的综合性能和使用场景都是比较好的,所以才敢叫快速排序
2.,时间复杂度:O(N*logN)
3.,空间复杂度:O(logN)
4, 稳定性:不稳定
第三阶段就到这里了,带大家啃块硬骨头磨磨牙!
后面博主会陆续更新;
如有不足之处欢迎来补充交流!
完结。。
再次祝大家国庆节快乐!