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经典算法之快速排序(QuickSort)

时间:2020-10-07 00:31:15

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经典算法之快速排序(QuickSort)

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目录

快速排序算法原理图解Java代码实现 算法分析

快速排序

通过一趟排序将待排元素分成独立的两部分,其中一部分为比基准数小的元素,另一部分则是比基准数大的元素。然后对这两部分元素再按照前面的算法进行排序,直到每一部分的元素都只剩下一个。

本质上来看,快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。

算法原理

从数列中挑出一个元素作为基准点

重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面

然后基准值左右两边,重复上述步骤

通过递归把基准值元素左右两侧的数组排序,排完之后,整个数组就排序完成了

图解

问题描述:

给定一个无序排列的数组 nums,使其能够按照有序输出

示例:

输入: nums = [4,3,1,2,9,6],输出: nums = [1,2,3,4,6,9]

图解如下:

Java代码实现

核心代码

public class QuickSort {//比较 v 是否小于 wpublic static boolean less(Comparable v,Comparable w){return pareTo(w) < 0;}​//数组元素交换位置private static void swap(Comparable[] a,int i,int j){Comparable temp;temp = a[i];a[i] = a[j];a[j] = temp;}//排序public static void sort(Comparable[] a){int l = 0;int h = a.length - 1;sort(a,l,h);}​private static void sort(Comparable[] a,int l,int h){if (h <= l) return;//对数组进行分组(左右两个数组)// i 表示分组之后基准值的索引int i = partition(a, l, h);//让左边的数组有序sort(a,l,i - 1);//让有边的数组有序sort(a,i + 1,h);}​public static int partition(Comparable[] a,int l,int h){//确定基准值Comparable key = a[l];//定义两个指针int left = l;int right = h + 1;//切分while (true){//从右向左扫描,移动right指针找一个比基准值小的元素,找到就停止while (less(key,a[--right])){if (right == l)break;}//从左向右扫描,移动left指针找一个比基准值大的元素,找到就停止while (less(a[++left],key)){if (left == h)break;}if (left>=right){break;}else {swap(a,left,right);}}//交换基准值swap(a,l,right);return right;}}

public class QuickSortTest {public static void main(String[] args) {Integer[] arr = {3,1,2,4,9,6};QuickSort.sort(arr);System.out.println(Arrays.toString(arr));}}//排序前:{3,1,2,4,9,6}//排序后:{1,2,3,4,6,9}

运行结果:

算法分析

时间复杂度

快速排序的最佳情况就是每一次取到的元素都刚好平分整个数组,由于快速排序用到了递归调用,因此计算其时间复杂度也需要用到递归算法来计算。T[n] = 2T[n/2] + f(n);此时时间复杂度是O(nlogn)。最坏的情况,则和冒泡排序一样,每次比较都需要交换元素,此时时间复杂度是O(n^2)。

因此,快速排序的时间复杂度为:O(nlogn)。

空间复杂度

空间复杂度主要是递归造成的栈空间的使用,最佳情况是,递归树的深度为log2n,此时空间复杂度为O(logn),最坏情况,则需要进行n‐1递归调用,此时空间复杂度为 O(n)。

因此,快速排序的空间复杂度为: O(logn)。

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