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排序算法(快速排序)

时间:2019-07-09 09:40:28      阅读:139      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:快速排序   遍历   大于   场景   void   string   div   关于   循环   

  关于排序算法,常见的大致有:冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、桶排序、计数排序等。每一种排序算法都有它们各自的优劣和适用场景。一般可以从这么几个角度来衡量排序算法:

  1.最好时间复杂度、最坏时间复杂度、平均时间复杂度

  2.是否是原地排序算法:原地排序算法,指空间复杂度为O(1)

  3.是否是稳定排序算法:稳定排序算法,指如果待排序序列中有值相等的元素,经过排序之后,值相等元素的顺序保持不变

 

  关于快速排序:

#描述快速排序:
    1.如果要排序数组中下标从p到r之间的一组数据,我们选择p到r之间的任意一个数据作为pivot(分区点)
    2.遍历p到r之间的数据,将小于pivot的数据放到左边,将大于pivot的数据放到右边,将pivot放到中间
    3.如此,则将p到r之间的数据分成了三个部分,前面p到q-1之间的数据都小于pivot,中间是pivot,后面q+1到r之间的数据都大于pivot
    4.根据分治思想,通过递归排序从p到q-1之间的数据,和下标从q+1到r之间的数据,直到区间缩小为1,则所有数据都有序了
    5.递推公式:
        quick_sort(p…r) = quick_sort(p…q-1) + quick_sort(q+1, r)

    终止条件:
        p >= r

技术图片

 

 

  代码实现:

 

// 第一步:分区函数
    public static int partition(int[] a,int low,int high){

        // 选取第一个元素作为pivot(分区点)
        int tmp = a[low];

        // 循环处理low<high
        while (low<high){

            // 从右往左,将小于pivot的数据,放入左边
            while(low<high && a[high]>=tmp){
                high -=1;
            }
            a[low] = a[high];
            System.out.println("1.low="+low+"&&a["+low+"]="+a[low]+",high="+high+"&&a["+high+"]="+a[high]);

            // 从左往右,将大于pivot的数据,放入右边
            while(low<high && a[low]<=tmp){
                low +=1;
            }

            a[high]=a[low];
            System.out.println("2.low="+low+"&&a["+low+"]="+a[low]+",high="+high+"&&a["+high+"]="+a[high]);
        }

        // 找到分区点low,并返回
        a[low] = tmp;
        System.out.println("找到分区点后的数据:"+Arrays.toString(a));
        return low;
    }

 // 第二步:递归操作
    public static void quickSort(int[] a,int low,int high){
        if(low >= high) return;

        // 查找分区点
        int mid = partition(a,low,high);
        System.out.println("--------------------------------------分区点:"+mid);

        // 低位递归排序
        quickSort(a,low,mid-1);

        // 高位递归排序
        quickSort(a,mid+1,high);
    }

 

排序算法(快速排序)

标签:快速排序   遍历   大于   场景   void   string   div   关于   循环   

原文地址:https://www.cnblogs.com/itall/p/11155113.html

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