情景:对数组 int[] arr = {7,10,1,9,2,5,8,6,4 ,3}中的数据 从小到大排序。
思路:选择最右侧的元素3作为枢纽元素,然后从左到右,从下标为0的元素开始与枢纽元素比较,小于枢纽元素不做任何处理,继续比较下一个,直至遇到大于枢纽元素的A元素;同时从右向左,从下标为arr.length-2的元素开始与枢纽元素比较,同理,直至遇到小于枢纽元素的元素B,然后交换A和B;直至把枢纽元素放到应该放的位置。然后按照同样的方法,递归调用自己的方法,继续对枢纽元素左侧的数组排序,对枢纽元素右侧的数组排序。
代码:
/** * 快速排序 * * @author D N * */ public class QuickSort { private long[] a; private int nElems; public QuickSort(int max) { a = new long[max]; nElems = 0; } public void insert(long value) { a[nElems] = value; nElems++; } public void display() { for (int j = 0; j < nElems; j++) { System.out.print(a[j] + " " + "" + ""); } System.out.println(""); } // 快速排序算法 public void quickSort() { qecQuickSort(0, nElems-1); } public void qecQuickSort(int left,int right) { if(right-left <= 0) // 说明已经是排序状态了 return; else{ long pivot = a[right]; // 选择最右侧的元素作为枢纽 int partition = partitionIt(left, right, pivot); // 这个位置就是枢纽元素被放置的位置,也就是该枢纽元素最终排序后的位置 qecQuickSort(0, partition-1); // 对枢纽左侧的元素排序 qecQuickSort(partition+1, right); //对枢纽右侧的元素排序 } } public int partitionIt(int left,int right,long pivot){ int leftPtr = left-1; int rightPtr = right; while(true){ while(a[++leftPtr] < pivot) ; while(rightPtr > 0 && a[--rightPtr] > pivot) ; if(leftPtr >= rightPtr) break; else { swap(leftPtr, rightPtr); } } swap(leftPtr, right); return leftPtr; } public void swap(int one,int two){ long temp = a[one]; a[one] = a[two]; a[two] = temp; } }
运行测试代码:
public class SortTest { public static void main(String[] args) { int maxSize = 10; QuickSort arr = new QuickSort(maxSize); arr.insert(7); arr.insert(10); arr.insert(1); arr.insert(9); arr.insert(2); arr.insert(5); arr.insert(8); arr.insert(6); arr.insert(4); arr.insert(3); arr.display(); System.out.println(); arr.quickSort(); System.out.println(); arr.display(); } }
运行结果:
7 10 1 9 2 5 8 6 4 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
效率分析:快速排序的时间复杂度是O(N*logN),它在这几种排序算法中效率最高。