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  • 夯实基础_数据结构_快速排序

    快速排序是冒泡排序的改进版,也是最好的一种内排序,在很多面试题中都会出现,也是作为程序员必须掌握的一种排序方法。

    思想:1.在待排序的元素任取一个元素作为基准(通常选第一个元素,但最的选择方法是从待排序元素中随机选取一个作为基准),称为基准元素;

           2.将待排序的元素进行分区,比基准元素大的元素放在它的右边,比其小的放在它的左边;

           3.对左右两个分区重复以上步骤直到所有元素都是有序的。

    所以我是把快速排序联想成东拆西补或西拆东补,一边拆一边补,直到所有元素达到有序状态。

    上面说的这种就是下面这种表示,其实,还可以这样理解,也比较清晰。

    简单说就是找两个数比key 大 比key 小 然后交换就完事了。

    再下面再看看示图理解下吧:

                                      

                                       

    6.对元素5两边的元素也重复以上操作,直到元素达到有序状态。

    算法实现:

    复制代码
    public class QuickSort {
    
        public static void quickSort(int arr[],int _left,int _right){
            int left = _left;
            int right = _right;
            int temp = 0;
            if(left <= right){   //待排序的元素至少有两个的情况
                temp = arr[left];  //待排序的第一个元素作为基准元素
                while(left != right){   //从左右两边交替扫描,直到left = right
    while(right > left && arr[right] >= temp) right --; //从右往左扫描,找到第一个比基准元素小的元素 arr[left] = arr[right]; //找到这种元素arr[right]后与arr[left]交换
    while(left < right && arr[left] <= temp) left ++; //从左往右扫描,找到第一个比基准元素大的元素 arr[right] = arr[left]; //找到这种元素arr[left]后,与arr[right]交换
    } arr[right] = temp; //基准元素归位 quickSort(arr,_left,left-1); //对基准元素左边的元素进行递归排序 quickSort(arr, right+1,_right); //对基准元素右边的进行递归排序 } } public static void main(String[] args) { int array[] = {10,5,3,1,7,2,8}; System.out.println("排序之前:"); for(int element : array){ System.out.print(element+" "); } quickSort(array,0,array.length-1);
    System.out.println(" 排序之后:"); for(int element : array){ System.out.print(element+" "); } } }
    复制代码

    排序结果:

    排序之前:
    10 5 3 1 7 2 8 
    排序之后:
    1 2 3 5 7 8 10 

    算法分析:1.当分区选取的基准元素为待排序元素中的最大或最小值时,为最坏的情况,时间复杂度和直接插入排序的一样,移动次数达到最大值

                      Cmax = 1+2+...+(n-1) = n*(n-1)/2 = O(n2) 此时最好时间复杂为O(n2

                  2.当分区选取的基准元素为待排序元素中的"中值",为最好的情况,时间复杂度为O(nlog2n)。

                  3.快速排序的空间复杂度为O(log2n). 

                  4.当待排序元素类似[6,1,3,7,3]且基准元素为6时,经过分区,形成[1,3,3,6,7],两个3的相对位置发生了改变,所是快速排序是一种不稳定排序。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/blogwangwang/p/10688386.html
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