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数据结构和算法-交换排序中的快速排序（演示过程算法实现算法效率稳定性）

文章目录

总览
快速排序（超级重要）
啥是快速排序
演示过程
算法实现
- 第一次quicksort函数
- 第一次partion函数
- 到第一次quicksort的第一个quicksort
- 到第二次quicksort的第一个quicksort
- 到第二次quicksort的第二个quicksort
- 到第一次quicksort的第二个quicksort
- 到第一次quicksort的第二个quicksort的partition
- 到第一次quicksort的第二个quicksort的第一个quicksort
- 到第一次quicksort的第二个quicksort的第一个quicksort的partition函数
- 到第一次quicksort的第二个quicksort的第一个quicksort的第一个quicksort函数
- 到第一次quicksort的第二个quicksort的第一个quicksort的第二个quicksort函数
- 到第一次quicksort的第二个quicksort的第二个quicksort
- 第一次quicksort的第二个quicksort执行完
- 第一个quicksort执行完
算法效率分析
- 最好的情况
- 最坏的情况
- 优化
- 算法效率小结
稳定性
小结

总览

快速排序（超级重要）

啥是快速排序

演示过程

此时选49为枢轴元素，接着low和high往中间移动，并且保证，low左边都是小于枢轴元素，high元素右边都是大于枢轴元素
此时high位置的49大于等于49，high左移

此时high所指的元素为27小于49，所以将high位置的元素移动到low位置

移动后，high的位置空出来，此时移动low位置，此时low的位置的元素为27，小于49，low移动
此时low位置的元素依然小于49，low移动

此时low指向的元素65大于49，移动到high位置

此时low位置空了，移动high位置，此时high位置的元素大于49，high左移

此时high位置元素13小于49，13移动到low位置，

此时high空，移动low，此时13小于49，low右移

此时97大于49，将97移动到high

此时移动high，97大于49，high左移

此时76大于49，high左移

low和high碰到一起，此时左右元素都扫了一遍了，比49都小的元素都放到low的左边了，比49大的元素都放high的右边，

然后把枢轴元素放到low和high重合的位置

接下来对分别对左右两个子表进行刚刚的过程
此时是左子表，high位置元素13小于27，移动到low

此时移动low，13小于27，low右移，

此时38大于27，38移到high

此时移动high，38大于27，high左移

此时high和low重合，27放入该位置

此时该子表又划分两个子表，此时两个子表都只有一个元素，此时不需要处理，因为此时low左边元素小于枢轴，high右边元素大于枢轴，又因为此时左右都只有一个元素，所以已经有序

此时要处理右子表，high所指元素49小于76，49移动到low，

此时49小于76,low右移动

此时97大于76，97移动到high

此时high移动，97大于76，high左移

65小于76，65移动到low

low移动，65小于76，low右移，

low和high碰头，76放入该位置

此时再次划分为两个子表，对左子表处理
此时65大于49，high左移

low和high碰头，49放该位置

此时由于65和97都只有一个元素，所以直接确定位置
最后排序结果

算法实现

首先调用QuickSor函数，开始对整个表划分，并调用partition函数，此时划分整个表

第一次quicksort函数

第一次partion函数

pivot就是枢轴的意思
此时partion函数大循环的条件是low 此时大循环中还有两个循环，先是high位置开始的循环，然后是low开始的循环
发现49大于要枢轴值
high左移
此时27小于枢轴值
跳出while循环，并将此时的high的值赋值给low位置

此时跳到下一个while循环，比较low位置的值和枢轴的值，如果low的值小于枢轴的值，此时low往后移动

此时直到65发现low的值大于枢轴的值，跳出循环
此时移动low位置的值到high位置上去，此时回到大循环，发现low
此时继续开始第一次小循环，到13跳出第一次小循环，并将high位置的值给low位置的值

此时开始第二次小循环，到97跳出第二次小循环，并将low值给high位置的值，然后进入下次大循环

此时进入第一次小循环，此时当high移动到与low相同才跳出第一次小循环，此时由于low=high，第二次小循环也会跳出，随后大循环条件不满足了，跳出大循环

然后将枢轴元素放到low的位置，并return low的值那么就完成了一次划分的工作
此时quicksort函数中pivotpos的值为该次划分的枢轴的位置

到第一次quicksort的第一个quicksort

此时处理之前划分的左子表，从low到之前返回得到的枢轴的位置

此时函数执行过程与之前类似，此时partition函数返回27，返回到第二次quicksort函数中

到第二次quicksort的第一个quicksort

此时的low和high相等，直接跳出if语句

到第二次quicksort的第二个quicksort

此时low依然等于high，直接跳出if

到第一次quicksort的第二个quicksort

此时low=3+1=4，high=7

到第一次quicksort的第二个quicksort的partition

执行过程于之前相同

结果

到第一次quicksort的第二个quicksort的第一个quicksort

此时之前的partition返回到pivotpos为6
此时的quicksort处理的low为4，high为6-1=5

到第一次quicksort的第二个quicksort的第一个quicksort的partition函数

此时结果

到第一次quicksort的第二个quicksort的第一个quicksort的第一个quicksort函数

此时之前的partition返回的pivotpos为4
则第一个quicksort对呀的low和4，high为4-1=3
此时不满足low

到第一次quicksort的第二个quicksort的第一个quicksort的第二个quicksort函数

此时low=4+1=5，high=5，不满足low

到第一次quicksort的第二个quicksort的第二个quicksort

此时low=6+1=7，high=7，同样不满足low

第一次quicksort的第二个quicksort执行完

第一个quicksort执行完

排序完成

算法效率分析

函数每次先得到该范围的枢轴的位置，然后再以该枢轴为中级元素分开两个范围，对各个范围进行函数

partion函数需要通过low和high将该范围的数据都遍历一遍，因为终止条件是low=high

此时空间复杂度为调用过程中调用函数栈最多的时候

每层quicksort都是上一层quicksort分成的子表处理，每层处理都分成两个子表
递归层数就是二叉树的层数

最好的情况

最坏的情况

此时high需要左移low才行，第一层quicksort处理后，第二层只需对右边部分处理

此时依然high需要移到low

第二层处理后，第三层只需对右边部分处理

按照这样，需要8层quicksort调用
如果是逆序，第一层quicksort后，ow移动到最右边的位置即high位置，第二层都只需要处理左边部分，，之后的处理类似

优化

即让枢轴的值极可能不要是最大值或最小值

算法效率小结

实际情况实际复杂度都接近于最好时间复杂度

稳定性

看这个例子



是不稳定的

小结

下图时间复杂度最好和最坏写反了

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Scala设计模式 chenchao051 设计模式 scala
Scala设计模式我的话：在国外网站上看到一篇文章，里面详细描述了很多设计模式，并且用Java及Scala两种语言描述，清晰的让我们看到各种常规的设计模式，在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice，我利用今天的空闲时间将其翻译，希望大家能一起学习，讨论。翻译
安装mysql daizj mysql 安装
安装mysql (1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除) 执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净 (2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
HTTP状态码大全 dcj3sjt126com http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616，你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性，因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端，支持协议版本可以通过调用request
asihttprequest上传图片 dcj3sjt126com ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL"; ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url]; [currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
C语言中，关键字static的作用 e200702084 C++c C#
在C语言中，关键字static有三个明显的作用： 1)在函数体，局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期，（它存活多长时间）；作用域却在函数体内（它在什么地方能被访问（空间））。一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区，函数调用结束后并不释放单元，但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时，这个局部的静态变量还存活，而且用在它的访
win7/8使用curl geeksun win7
1. WIN7/8下要使用curl，需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。下载地址： http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本，否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository hongtoushizi git
转载自： http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section: git init –bare git clone git remote git pull git p
Java实现字符串反转的8种或9种方法 Josh_Persistence 异或反转递归反转二分交换反转 java字符串反转栈反转
注：对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转，如果不太看得明白的，可以参照另一篇博客： http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768 /** * */ package com.wsheng.aggregator.algorithm.string; import java.util.Stack; /**
代码实现任意容量倒水问题 home198979 PHP 算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析倒水问题：有两个杯子，一个A升，一个B升，水有无限多，现要求利用这两杯子装C
Druid datasource zhb8015 druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证，稳定可靠。它最重要的特点是：监控、扩展和性能。下载和Maven配置看这里： http
两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener spjich java spring 框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作，比如初始化一个线程池，初始化配置文件，初始化缓存等等，这时候就需要用到启动监听器，下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器 ServletContextListener 特点: 依赖于sevlet容器，需要配置web.xml 使用方法: public class StartListener implements
JavaScript Rounding Methods of the Math object 何不笑 JavaScript Math
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen

按字母分类： A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 其他