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快速排序详解(经典算法)

快速排序

定义

由C. A. R. Hoare在1962年提出
通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。

步骤

1)设置两个变量i、j,排序开始的时候:i=0,j=N-1;
2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key=A[0];
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key的值A[j],将A[j]和A[i]互换;
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key的A[i],将A[i]和A[j]互换;
5)重复第3、4步,直到i=j; (3,4步中,没找到符合条件的值,即3中A[j]不小于key,4中A[i]不大于key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)。

java代码实现(优雅版)##

/**
    
     * @param n
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    static void quicksort(int n[], int left, int right) {
	    //对特殊值和边界值的检查,提高程序的鲁棒性
	    if(n == null  left < 0){
	    return;}
        int dp;
        if (left < right) {
            dp = partition(n, left, right);
            quicksort(n, left, dp - 1);
            quicksort(n, dp + 1, right);
        }
    }
 
    static int partition(int n[], int left, int right) {
        int pivot = n[left];
        while (left < right) {
            while (left < right && n[right] >= pivot)
                right--;
            if (left < right)
                n[left++] = n[right];
            while (left < right && n[left] <= pivot)
                left++;
            if (left < right)
                n[right--] = n[left];
        }
        n[left] = pivot;
        return left;

by the way

java函数参数,int这种基本数据类型是值传递
数组这种对象是引用传递

快速排序算法分析

  • 算法是不稳定的
  • 每层排序大约需要O(n)复杂度。而一个长度为n的数组,调用深度最多为log(n)层。二者相乘,得到快速排序的平均复杂度为O(n ㏒n)。

算法优化

我们很容易发现这个算法的缺陷:这就是在我们输入数据基本有序甚至完全有序的时候,这算法退化为冒泡排序,不再是O(n㏒n),而是O(n^2)了。
我们可以在每次划分后比较两端的长度,并先对短的序列进行排序(目的是先结束这些栈以释放空间),可以将最大深度降回到O(㏒n)级别。

算法适用场景

快速排序在大多数情况下都是适用的,尤其在数据量大的时候性能优越性更加明显。但是在必要的时候,需要考虑下优化以提高其在最坏情况下的性能。

快速排序是否适合递归

按照通常的理论,我们知道递归算法一般比较直观自然,容易理解和书写;而非递归算法一般更为晦涩,但是性能比递归算法更优良,因为其省去了大量的函数调用开销。
快速排序的Java非递归实现当然有,通常都是用自己实现的栈来模拟递归操作。但是我并不认为它们比递归的方式有极大的性能提升,反而丢失了可读性,晦涩难懂。因此,我个人不提倡使用非递归方式。

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