算法思想之分治-快排
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本篇主题:算法思想之分治-快排
发布时间:2025.4.15
隶属专栏:算法
目录
- 算法介绍
- 核心步骤
- 优化策略
- 例题
- 颜色分类
- 题目链接
- 题目描述
- 算法思路
- 代码实现
- 排序数组
- 题目链接
- 题目描述
- 算法思路
- 代码实现
- 数组中的第K个最大元素
- 题目链接
- 题目描述
- 算法思路
- 代码实现
- 库存管理 III
- 题目链接
- 题目描述
- 算法思路
- 代码实现
算法介绍
快速排序(Quick Sort
)是一种基于分治思想的高效排序算法,由 Tony Hoare 在 1960 年提出。其核心思想是通过“分区操作”将数组拆分为独立的两部分或者三部分,再递归处理子数组,最终完成整体排序。
核心步骤
- 选择基准(Pivot)
从待排序数组中选择一个元素作为基准(通常选首/尾/中间元素或随机选择)。 - 分区(Partitioning)
将数组重新排列,使得所有小于基准的元素位于其左侧,大于基准的位于右侧,基准到达最终正确位置。 - 递归排序
对基准左侧和右侧的子数组递归执行上述操作。
优化策略
- 随机化基准选择
避免最坏情况,提升鲁棒性。 - 三数取中法(Median-of-Three)
选择首、中、尾三元素的中位数作为基准,减少不平衡分区。 - 小数组切换插入排序
当子数组长度较小时(如 ≤ 15),使用插入排序更高效。
例题
颜色分类
题目链接
75. 颜色分类
题目描述
给定一个包含红色、白色和蓝色、共 n 个元素的数组 nums ,原地 对它们进行排序,使得相同颜色的元素相邻,并按照红色、白色、蓝色顺序排列。
我们使用整数0
、1
和2
分别表示红色、白色和蓝色。
必须在不使用库内置的sort
函数的情况下解决这个问题。
示例 1:输入:nums = [2,0,2,1,1,0]
输出:[0,0,1,1,2,2]示例 2:
输入:nums = [2,0,1]
输出:[0,1,2]提示:
n == nums.length
1 <= n <= 300
>- nums[i]
为0
、1
或2
进阶:
你能想出一个仅使用常数空间的一趟扫描算法吗?
算法思路
类比数组分两块的算法思想,这里是将数组分成三块,那么我们可以再添加一个指针,实现数组分三块。
设数组大小为 n
,定义三个指针 left
, cur
, right
:
left
:用来标记0
序列的末尾,因此初始化为-1
;cur
:用来扫描数组,初始化为0
;right
:用来标记2
序列的起始位置,因此初始化为n
。
在 cur
往后扫描的过程中,保证:
[0, left]
内的元素都是0
;[left + 1, cur - 1]
内的元素都是1
;[cur, right - 1]
内的元素是待定元素;[right, n]
内的元素都是2
。
代码实现
class Solution {
public:void sortColors(vector<int>& nums) {int left = -1, i = 0, right = nums.size();while(i < right){if(nums[i] < 1)swap(nums[++left], nums[i++]);else if(nums[i] == 1)i++;elseswap(nums[--right], nums[i]);}}
};
排序数组
题目链接
912. 排序数组
题目描述
给你一个整数数组
nums
,请你将该数组升序排列。
你必须在 不使用任何内置函数 的情况下解决问题,时间复杂度为O(nlog(n))
,并且空间复杂度尽可能小。
示例 1:输入:nums = [5,2,3,1]
输出:[1,2,3,5]示例 2:
输入:nums = [5,1,1,2,0,0]
输出:[0,0,1,1,2,5]提示:
1 <= nums.length <= 5 * 104
-5 * 104 <= nums[i] <= 5 * 104
算法思路
我们在数据结构阶段学习的快速排序的思想可以知道,快排最核心的一步就是 Partition
(分割数据):将数据按照一个标准,分成左右两部分。
如果我们使用荷兰国旗问题的思想,将数组划分为 左 中 右 三部分:
左边是比基准元素小的数据,中间是与基准元素相同的数据,右边是比基准元素大的数据。然后再去递归的排序左边部分和右边部分即可(可以舍去大量的中间部分)。
在处理数据量有很多重复的情况下,效率会大大提升。
代码实现
class Solution {
public:vector<int> sortArray(vector<int>& nums) {srand(time(nullptr));// 种下随机数种子qsort(nums, 0, nums.size()-1);return nums;}void qsort(vector<int> &nums, int l, int r){if(l >= r)return ;int key = GetRandom(nums, l, r);int left = l-1, i = l, right = r+1;while(i < right){if(nums[i] < key)swap(nums[++left], nums[i++]);else if(nums[i] == key)i++;elseswap(nums[--right],nums[i]);}qsort(nums, l, left);qsort(nums, right, r);}int GetRandom(vector<int> &nums, int l, int r){int i = rand();return nums[i%(r-l+1) + l];}
};
数组中的第K个最大元素
题目链接
215. 数组中的第K个最大元素
题目描述
给定整数数组
nums
和整数k
,请返回数组中第k
个最大的元素。
请注意,你需要找的是数组排序后的第k
个最大的元素,而不是第k
个不同的元素。
你必须设计并实现时间复杂度为O(n)
的算法解决此问题。
示例 1:输入: [3,2,1,5,6,4], k = 2
输出: 5示例 2:
输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4
输出: 4提示:
1 <= k <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
算法思路
在快排中,当我们把数组分成三块之后: [l, left]
[left + 1, right - 1]
[right, r]
,我们可以通过计算每一个区间内元素的个数,进而推断出我们要找的元素是在哪一个区间里面。
那么我们可以直接去相应的区间去寻找最终结果就好了。
代码实现
class Solution {
public:int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {srand(time(nullptr));return qsort(nums, 0, nums.size()-1, k);}int qsort(vector<int> &nums, int l, int r, int k){if(l == r)return nums[l];int key = GetRandom(nums, l, r);int left = l-1, i = l, right = r+1;while(i < right){if(nums[i] < key)swap(nums[++left], nums[i++]);else if(nums[i] == key)i++;else swap(nums[--right], nums[i]);}if(r-right+1 >= k)return qsort(nums, right, r, k);else if(r-left >= k)return key; else return qsort(nums, l, left, k-(r-left));}int GetRandom(vector<int>nums, int l, int r){int i = rand();return nums[i%(r-l+1) + l];}
};
库存管理 III
题目链接
LCR 159. 库存管理 III
题目描述
仓库管理员以数组
stock
形式记录商品库存表,其中stock[i]
表示对应商品库存余量。请返回库存余量最少的cnt
个商品余量,返回 顺序不限。
示例 1:输入:stock = [2,5,7,4], cnt = 1
输出:[2]示例 2:
输入:stock = [0,2,3,6], cnt = 2
输出:[0,2] 或 [2,0]
提示:
0 <= cnt <= stock.length <= 10000
0 <= stock[i] <= 10000
算法思路
在快排中,当我们把数组分成三块之后: [l, left]
[left + 1, right - 1]
[right, r]
,我们可以通过计算每一个区间内元素的个数,进而推断出我们要找的元素是在哪一个区间里面。
那么我们可以直接去相应的区间去寻找最终结果就好了。
代码实现
class Solution {
public:vector<int> inventoryManagement(vector<int>& stock, int cnt) {srand(time(nullptr));qsort(stock, 0, stock.size()-1, cnt);return {stock.begin(), stock.begin()+cnt};}void qsort(vector<int> &nums, int l, int r, int k){if(l >= r)return ;int key = GetRandom(nums, l, r);int left = l-1, i = l, right = r+1;while(i < right){if(nums[i] < key)swap(nums[++left], nums[i++]);else if(nums[i] == key)i++;else swap(nums[--right], nums[i]);}if(left-l+1 > k)qsort(nums, l, left, k);else if(right-l >= k)return ; else qsort(nums, right, r, k-(right-l));}int GetRandom(vector<int>nums, int l, int r){int i = rand();return nums[i%(r-l+1) + l];}
};
⚠️ 写在最后:以上内容是我在学习以后得一些总结和概括,如有错误或者需要补充的地方欢迎各位大佬评论或者私信我交流!!!