(三)快速排序法

一、简介

通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另外一部分记录的关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序的目的.



1.先从数列中取出一个数作为基准数。
2.分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边。
3.再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数。

二、步骤

  1. 在数组A中选取一个关键字,称之为枢轴(pivot),作用就是以这个枢轴为基准,把数组分为两部分,枢轴左边的值全部比枢轴的值小,右边比其小.一般选取数组中的第一个元素当作这个数组的枢轴,(当然,后面的可能枢轴是会发生变化的,例如上图中,如果再对a部分进行排序,枢轴就会变为a部分中元素的第一个).

  2. 设置两个变量i、j,排序开始的时候:i=0,j=n-1;(n待排序的部分的元素个数)

  3. 从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j--),找到第一个小于枢轴的值A[j],将A[j]和A[i]互换;(这里需要注意的是,交换完成之后直接跳到第四步,不会再去寻找第二个比枢轴的值小的元素,同时,要记住j的值是发生变化的).

  4. 从i开始向后搜索,即由前开始向后搜索(i++),找到第一个大于枢轴的A[i],将A[i]和A[j]互换;

  5. 重复第三、四步,直到i=j;
    (三,四步中,没找到符合条件的值,即三中A[j]不小于枢轴的值,4中A[i]不大于枢轴的值的时候改变j、i的值,使得j=j-1,i=i+1,直至找到为止。找到符合条件的值,进行交换的时候i, j指针位置不变。另外,i==j这一过程一定正好是i+或j-完成的时候,此时令循环结束)。

三、示例


  1. 选原数组第一个元素为v,作为l端


  2. 数组分为v、<v、>v三部分,刚开始只有v一个元素,>v和<v的都没有元素
  3. 选<v的最后一个元素坐标为j


  4. 当前元素e的坐标为i,在>v元素的后面


  5. <v的元素区间为[l+1...j],>v的元素区间为[j+1...i-1]


  6. 如果e>v,则很简单,直接把该元素e放到紫色的>v的元素区间最后面,i往后移一个位置(i++)



  7. 如果e<v,则要把该元素e放到橙色的<v的元素区间最后面,即把该元素e与紫色的>v的头元素(a[j+1])进行交换,然后j往后移一个位置(j++)



  8. i继续往后加1(i++),考察下一个元素


  9. 最后遍历交换后数组分成三部分:v >v <v


  10. 最后还要把l位置的元素v与j位置的元素交换,交换后数组分成三部分:<v v >v


四、代码实现

#include <iostream>

using namespace std;

// 对arr[l...r]部分进行partition操作
// 返回p,使得arr[l...p-1] < arr[p] ; arr[p+1...r] > arr[p]
template <typename T>
int __partition(T arr[], int l, int r){

    T v = arr[l];

    int j = l; // arr[l+1...j] < v ; arr[j+1...i) > v
    for( int i = l + 1 ; i <= r ; i ++ )
        if( arr[i] < v ){
            j ++;
            swap( arr[j] , arr[i] );
        }

    swap( arr[l] , arr[j]);

    return j;
}

// 对arr[l...r]部分进行快速排序
template <typename T>
void __quickSort(T arr[], int l, int r){

    if( l >= r )
        return;

    int p = __partition(arr, l, r);
    __quickSort(arr, l, p-1 );
    __quickSort(arr, p+1, r);
}

template <typename T>
void quickSort(T arr[], int n){

    __quickSort(arr, 0, n-1);
}

int main()
{
    int a[10] = { 2,8,7,1,3,5,6,4,12,0 };
    quickSort(a, 10);
    for (int i = 0; i < 10; ++i) {
        cout << a[i] << " ";
    }
}

五、评价

时间复杂度:排序效率在同为O(NlogN)的几种排序方法中效率较高

应用场景:特别常用

六、参考资料

浅谈排序的终结者-快速排序算法
经典排序算法系列6----快速排序
iOS的冒泡排序和快速排序(高仿美团排序)

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