概述
算法思想
快速排序基于分治法
- 在待排序列L[1…n]中任取一个元素为基准,
- 通过依然排序将待排序表划分为独立的两部分L[1…k-1]和L[k+1…n],
- 使得L[1…k-1]中的所有元素小于pivot,L[k+1…n]中的所有元素大于或等于pivot,则pivot被放在了最终的位置上。
- 然后递归地对两个子表重复上述过程,直到每部分只有一个元素或空为止,即所有的元素都放到了最终位置上。
结合例子对算法分析
以数组{7, 1, 2, 10, 6, 4, 3, 5, 9, 8}为例子分析算法执行的流程
-
第一步
初始化low,high指针
初始化pivot为数组的第一个元素
high指针往左移动,找到第一个小于pivot的元素
-
第二步
将第一个小于pivot的元素放到low指针指向的位置
-
第三步
low指针开始往右侧移动,寻找第一个大于pivot的元素
-
第四步
将找到的第一个大于pivot的元素移动到high指针指向的位置
-
第五步
high指针往左移动,找到第一个小于pivot的元素
-
第六步
将找到的第一个小于pivot的元素移动到low指针指向的位置
-
第七步
low指针往右侧移动, 寻找第一个大于pivot的元素
此时已经不存在了, 因此low指针移动到high指针的位置就结束了寻找的循环了。
最后将pivot放在low指针(也是high指针)所在的位置,pivot这个元素就被放在最终的位置上了。
pivot左边的元素都小于它,右边的元素都大于它。
之后再对两个子表分别递归地进行快速排序就可以了。
总结
根据我对上述的例子的观察,快速排序的关键在于选定后pivot对元素的移动。
整体来说以
high指针往左侧移动,将碰到的第一个小于pivot的元素放到low指针位置;
low指针往右侧移动,将碰到的第一个大于pivot的元素放到high指针位置;
这样两个循环为一个单位操作。
多个这样的单位操作后就会出现low指针与high指针重合的情况,此时就可以将pivot放到low指针位置,即将pivot代表的元素放到了最终的位置上了。
快速排序的空间复杂度分析
因为使用了递归,所以存在递归工作栈。
最好的情况下栈的深度为
⌈
l
o
g
2
(
n
+
1
)
⌉
lceil log_2(n+1)rceil
⌈log2(n+1)⌉,最坏情况下要进行n-1次递归调用,栈的深度为O(n)
因此空间复杂度最坏是O(n),最好是O(
l
o
g
2
n
log_2n
log2n)
快速排序的时间复杂度分析
时间效率与划分是否对称有关,最坏情况是两个区域分别包含n-1个元素和0个元素,对应于待排序表基本有序或者逆序的情况。
最坏情况下时间复杂度O(
n
2
n^2
n2)
最理想的划分下,两个区域差不多大,单个不可能大于n/2
此时时间复杂度为O(n
l
o
g
2
n
log_2n
log2n)
快速排序算法平均情况下的效率与最好情况下的效率接近,因此它是所有内部排序算法中平均性能最优的排序算法。
Java代码实现
/**
* 快速排序
* 时间复杂度:pivot划分最平衡时最好O(nlog2n), 序列基本有序或者逆序时最坏O(n^2)
* 空间复杂度最好时O(log2n), 最坏时O(n)
* */
public static String quickSort(int[] originalData){
quickSortProcess(originalData, 0, originalData.length-1);
return Arrays.toString(originalData);
}
/**
* 快速排序的主流程
* */
public static void quickSortProcess(int[] data, int low, int high){
//序列只有一个元素或空是递归的结束条件
if(low < high){
//选取pivot并且使得左侧小于pivot,右侧大于pivot
int pivot = quickSort_Partition(data, low, high);
quickSortProcess(data, low, pivot-1);//让左侧子表有序
quickSortProcess(data, pivot+1, high);//让右侧子表有序
}
}
/**
* 快速排序选取基准的方法
* @return 基准pivot所在的位置
* */
public static int quickSort_Partition(int[] data, int low, int high){
int pivot = data[low];
while(low < high){
//high向左移动,找到第一个小于pivot的元素
while(low < high && data[high] >= pivot){
high--;
}
//将第一个小于pivot的元素放到low位置
data[low] = data[high];
//low向右移动,找到第一个大于pivot的元素
while(low < high && data[low] <= pivot){
low++;
}
//将第一个大于pivot的元素放到high位置
data[high] = data[low];
}
//此时low与high相等,将pivot放到这个位置即可
data[low] = pivot;
return low;
}
最后
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