当前位置: 首页 > news >正文

【算法系列】快速排序详解

文章目录

  • 快速排序的多种实现方式
    • 1. 基本快速排序(Lomuto 分区方案)
      • 1.1 基本原理
      • 1.2 步骤
      • 1.3 Java 实现示例
    • 2. Hoare 分区方案
      • 2.1 基本原理
      • 2.2 步骤
      • 2.3 Java 实现示例
    • 3. 三数取中法
      • 3.1 基本原理
      • 3.2 步骤
      • 3.3 Java 实现示例
    • 4. 尾递归优化
      • 4.1 基本原理
      • 4.2 步骤
      • 4.3 Java 实现示例
    • 总结

快速排序的多种实现方式

快速排序(Quick Sort)是一种高效的排序算法,采用分治法策略。它通过选择一个“基准”元素,将数组分割成两个子数组,并递归地对这两个子数组进行排序。本文将详细介绍几种常见的快速排序实现方式,并讨论它们的特点和适用场景。
在这里插入图片描述

1. 基本快速排序(Lomuto 分区方案)

1.1 基本原理

Lomuto 分区方案是最常见的快速排序实现之一。它选择数组的最后一个元素作为基准(pivot),然后重新排列数组,使得所有小于基准的元素位于基准的左侧,所有大于基准的元素位于基准的右侧。

1.2 步骤

  1. 选择基准:通常选择数组的最后一个元素作为基准。
  2. 初始化指针:设置一个指针 i,用于追踪当前小于基准的最后一个元素的位置。
  3. 遍历数组
    • 遍历数组中的每个元素(除了基准元素),如果当前元素小于等于基准,则将该元素与 i 指针所指向的元素交换,并将 i 向右移动一位。
  4. 放置基准:最后将基准元素与 i + 1 位置的元素交换,使得基准元素处于正确的位置。
  5. 递归排序:对基准两侧的子数组分别递归执行上述过程,直到每个子数组只剩下一个元素或为空。

1.3 Java 实现示例

public static void quickSort(int[] arr) {
    quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
}

private static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
    if(low >= high) {
        return;
    }
    int pivotIndex = lomuto(arr, low, high);
    quickSort(arr, low, pivotIndex - 1);
    quickSort(arr, pivotIndex + 1, high);
}

private static int lomuto(int[] arr, int low, int high) {
    int pivot = arr[high]; // 选择最后一个元素作为基准
    int i = low - 1; // 指向当前小于基准的最后一个元素

    for (int j = low; j < high; j ++) {
        if(arr[j] <= pivot) {
            i ++;
            if(i != j) {
                swap(arr, i, j);
                System.out.println(low + "|" + high + " " + i + "|" + j + " " + Arrays.toString(arr));
            }
        }
    }

    // 将基准元素放回数组正确位置
    swap(arr, i + 1, high);
    System.out.println(low + "|" + high + "\t \t" + Arrays.toString(arr));
    return i + 1;
}

2. Hoare 分区方案

2.1 基本原理

Hoare 分区方案由 C.A.R. Hoare 提出,是另一种常见的快速排序实现。它通过选择一个基准元素(通常是第一个或最后一个元素),然后重新排列数组,使得所有小于基准的元素位于基准的左侧,所有大于基准的元素位于基准的右侧。

2.2 步骤

  1. 选择基准:通常选择数组的第一个元素作为基准。
  2. 初始化双指针:设置两个指针,分别指向数组的起始位置和结束位置。
  3. 移动指针:
    • 左指针向右移动,直到找到一个大于基准的元素。
    • 右指针向左移动,直到找到一个小于基准的元素。
  4. 交换元素:当左右指针都停止时,交换这两个元素的位置。
  5. 重复步骤3和4:继续移动指针并交换元素,直到左右指针相遇。
  6. 放置基准:最后将基准元素与右指针的位置交换,使得基准元素处于正确的位置。

2.3 Java 实现示例


public static void quickSort(int[] arr) {
    quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
}

private static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
    if(low >= high) {
        return;
    }
    int pivotIndex = hoare(arr, low, high);
    quickSort(arr, low, pivotIndex - 1);
    quickSort(arr, pivotIndex + 1, high);
}

/**
 * 交换数组索引为i和j的两个元素
 * @param arr
 * @param i
 * @param j
 */
private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
    int temp = arr[i];
    arr[i] = arr[j];
    arr[j] = temp;
}

private static int hoare(int[] arr, int low, int high) {
    int pivot = arr[low]; // 选择一个元素作为基准
    int l = low; // 左索引
    int r = high; // 右索引
    while(l < r) {
        while(l < r && arr[r] > pivot) {
            r --;
        }
        while(l < r && arr[l] < pivot) {
            l ++;
        }

        if(l < r) {
            swap(arr, l, r);
            System.out.println(l + "|" + r + "\t" + Arrays.toString(arr));
        }
    }
    return l;
}

3. 三数取中法

3.1 基本原理

为了减少快速排序在最坏情况下的时间复杂度(即 O(n^2)),可以使用“三数取中法”来选择基准元素。这种方法通过选择数组的第一个、中间和最后一个元素中的中位数作为基准,从而减少最坏情况的发生概率。

3.2 步骤

  1. 选择基准:选择数组的第一个、中间和最后一个元素中的中位数作为基准。
  2. 分区操作:根据选择的基准进行分区操作,可以使用 Lomuto 或 Hoare 分区方案。
  3. 递归排序:对基准两侧的子数组分别递归执行上述过程,直到每个子数组只剩下一个元素或为空。

3.3 Java 实现示例


4. 尾递归优化

4.1 基本原理

快速排序的递归实现可能导致栈溢出问题,特别是在处理大规模数据集时。为了避免这种情况,可以使用尾递归优化技术来减少递归调用栈的深度。

4.2 步骤

  1. 选择基准:选择数组的某个元素作为基准。
  2. 分区操作:根据选择的基准进行分区操作,可以使用 Lomuto 或 Hoare 分区方案。
  3. 尾递归优化:每次递归只对较小的子数组进行递归调用,较大的子数组则通过循环继续处理,从而减少递归调用栈的深度。

4.3 Java 实现示例


总结

快速排序有多种实现方式,每种实现方式在不同的应用场景下可能有不同的性能表现:

  • Lomuto 分区方案:简单易懂,但相比 Hoare 分区方案,在某些情况下可能会有更多的交换操作,导致效率稍低。
  • Hoare 分区方案:通常比 Lomuto 分区更高效,因为它减少了不必要的交换操作,从而减少了时间复杂度。
  • 三数取中法:通过选择数组的第一个、中间和最后一个元素中的中位数作为基准,减少最坏情况的发生概率。
  • 尾递归优化:通过优化递归调用栈的深度,避免栈溢出问题,特别适合处理大规模数据集。

相关文章:

  • 【10】治理系统
  • 学习过程中遇到的问题
  • 【洛谷】【ARC100E】Or Plus Max(高维前缀和)
  • Comfy UI 快捷键
  • 创建第一个 Maven 项目(二)
  • linux 网卡配置
  • 视频裂变加群推广分享引流源码
  • RoPE旋转位置编码的特性
  • 批量导出数据库表到Excel
  • Vue 的计算属性使用
  • Docker小游戏 | 使用Docker部署star-battle太空飞船射击小游戏
  • 汽车无钥匙进入一键启动操作正确步骤
  • C# string转unicode字符
  • Aseprite绘画流程案例(5)——花盆
  • [高等数学] 有理函数的积分
  • HarmonyOS 无线调试
  • PC端-发票真伪查验系统-Node.js全国发票查询接口
  • MySQL中的UNION操作符
  • 算法(四)——动态规划
  • 浏览器深度解析:打造极速、安全、个性化的上网新体验
  • 国家消防救援局应急通信和科技司负责人张昊接受审查调查
  • 英国研究:近七成年轻人认为上网有害心理健康
  • 山西资深公益人士孙超因突发急病离世,终年37岁
  • 钟南山谈新冠阳性率升高:可防可治不用慌,高危人群应重点关注
  • 新疆巴音郭楞州和硕县发生4.6级地震,震源深度10千米
  • 国家统计局:4月全国城镇调查失业率为5.1%,比上月下降0.1个百分点