zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 我们聊聊快排吧...

    最近一直在看《编程珠玑》第二版这一本书,里面的东西真的很实用,以前也看过不少讲解快排的书,但是在编程珠玑上看到的讲解是我见过最好理解,也是最详细的,从效率和空间以及实现等各个方面都做了详细说明,并比较了几种变形的快排的效率,所以在这把我看到的内容写出来记录,留着以后忘了的时候看。

    1.1.插入排序

    首先说一下插入排序,这个会在最后的变形快排中用到,插入排序类似于整理扑克牌的方式,假设之前的序列已经有序,当拿到一个新的数字的时候,只要将其插入到之前的合适位置即可,直到所有数据都被处理完,整个数列就有序了,由插入排序的思想可以分析当原序列基本有序时,插入排序交换的次数是非常少的,所以对于基本有序的序列来说采用插入排序是非常高效的,数据类型对程序程序结构的选择是起到很大的决定性的。插入排序的代码如下:

    1 insort()
    2 {
    3     for(i = 1; i < n; i++)
    4         for(j = i; j > 0 && x[j - 1] > x[j]; j--)
    5             swap(x,j-1,j);
    6 }

    1.2.最简单的快排程序

    还是说一下快排的基本原理吧,快排的思想基于分治法,首先将数组分成两个小部分,使数组的前一部分值都小于某一个哨兵值t,后半部分都大于t,然后再递归的进行快排这两个子数组,直到数组的元素只剩下一个。在最简单的快排中这样的哨兵值设置为字数组中的第一个值x[l].

    最简单的快排划分数组部分的伪代码如下:

    1 m = l
    2 for i = [l,u]
    3     if x[i] < t
    4         swap(x,++m,i);

    下面利用图示来进行讲解,这样更直观。

    如上图所示,假设这是进行了几次简单快排后的数组的状态,当扫描位置到位置 i 时,如果x[i] < 哨兵值x[l]则需要交换m的下一个位置和位置i的值,m的下一个位置指向的是第一个比哨兵值x[l]大的位置.

    当循环终止的时候情况如下:

    如上图所示此时整个数组的所有元素都已经划分好了,此时m指向的是最后一个比t小的元素的位置,所以只需要交换一下哨兵位置和m位置的值就得到了数组的有序序列,如下图所示。

    下面附上简单快排程序的完整的代码:

     1 void qsort1(int l,int u)
     2 {
     3     if(l >= u)
     4     {
     5         return;
     6     }
     7 
     8     int i,m = l;
     9     for(i = l + 1; i <= u, i++)
    10     {
    11         if(x[i] < x[l])
    12         {
    13             swap(x,++m,i);
    14         }
    15     }
    16 
    17     swap(x,l,m);
    18 
    19     qsort1(l,m - 1);
    20     qsort1(m + 1,u);
    21 }

    1.3.双向划分的快排程序

          双向划分就是设置两个游标分别从数组的左侧,和右侧开始,左侧每次找到比哨兵值t(现在为x[0])大的位置,右侧每次找到比哨兵值t小的位置,如果两个下标没有交叉就交换他们的值,直到,两个游标产生交叉。这种思想可以避免在数组中所有元素都相同时产生平方时间的算法,而是比较差不多n*logn的次数即可,同时可以减少总的比较次数。

    双向划分的图示如下:

    双向划分的快排程序的代码如下:

     1 void qsort2(int l,int u)
     2 {
     3    if(l >= u)
     4    {
     5         return ;
     6    }
     7  
     8    int t = x[l],i = l,j = u;
     9    
    10    while (i < j)  
    11    {  
    12         while(i < j && x[j] >= t) 
    13             j--;    
    14         if(i < j)   
    15             x[i++] = x[j];  
    16               
    17         while(i < j && x[i] < t)
    18             i++;    
    19         if(i < j)   
    20             x[j--] = x[i];  
    21    }  
    22    
    23    x[i] = t;  
    24    
    25    qsort2(l,i - 1);
    26    qsort2(i + 1,u);
    27 }

    1.4.哨兵随机,小数组不处理快排

        当数组已经按升序排好序时,会导致快排是o(n2)时间复杂度的,所以使用哨兵值随机划分,可以避免这种情况,方法是把x[l]和x[l..u]中的一个随机项来进行交换,然后在设置x[l]为划分数组哨兵值,实现函数为swap(x[l],x[rand(l,u)])。

      而且当快排进行划分到每个子数组很小时,原来的快排程序花费了大量的时间来排序这小很小的子数组,如果这时用1.1中所介绍的插入排序来排序数组会非常有效,因为当用快排排序到后面的小数组阶段时,数组已经基本有序了,而插入排序对基本有序的数组排序是非常快的,在《编程珠玑》第二版这本书中,作者做了实验,验证出这个小数组的值边界设置为50时,然后再调用插入排序,变形过得快排程序处理最快。

       代码如下:

     1 #define SAMLL_CUTOFF 50
     2 
     3 void qsort3(int l,int u)
     4 {
     5   
     6    if(u - l < SMALL_CUTOFF)
     7    {//剩下的小数组的时候结束快排,防止对小数组进行大量排序
     8         return;
     9    }
    10 
    11    swap(x,l,rand(l,u));
    12    int t = x[l],i = l,j = u;
    13    
    14    while (i < j)  
    15    {  
    16         while(i < j && x[j] >= t) 
    17             j--;    
    18         if(i < j)   
    19             x[i++] = x[j];  
    20               
    21         while(i < j && x[i] < t)
    22             i++;    
    23         if(i < j)   
    24             x[j--] = x[i];  
    25    }  
    26    
    27    x[i] = t;  
    28    
    29    qsort3(l,i - 1);
    30    qsort3(i + 1,u);
    31 }

    对该快排函数调用时方式如下:

    1 qsort3(0,n-1);
    2 insort();

    1.5.作者进行了效率对比如下表:

    程序

    时间(纳秒)

    C库函数qsort

    137n logn

    qsort1

    60 n logn

    qsort2

    44n logn

    qsort3

    36n logn

    C++库函数sort

    30n logn



     

     

     

     

     

     

     

     l

     

     1.6.线性选择问题(选出数组中第k小的元素)

    线性选择问题可以基于堆排序或者快排做,以前在计算机算法设计与分析那本书上看过这个问题,就放在这里一起记录吧。

    解决思路:

    由于每次快排将元素分为左右两部分,左边都比哨兵值小,右边都比哨兵值大,所以可以基于这个特性,在每次快排后对哨兵最后交换的位置m进行判断,如果m比k大说明第k小的元素在左边,只需在左边子数组继续边递归找第k小的元素即可,如果m比k小则说明第k小的值在右边,则需要在右边子数组中找第k-m小的元素(由于左侧的m个元素都比k小),直到递归结束后返回x[k-1](因为数组下标从0开始)即可。

    基于快排的线性选择代码如下:

     1 void kth_select(int l,int u,int k)
     2 {
     3   
     4    if(l >= u)
     5    {
     6      return ;
     7    }
     8 
     9    swap(x,l,rand(l,u));
    10    int t = x[l],i = l,j = u;
    11    
    12    while (i < j)  
    13    {  
    14         while(i < j && x[j] >= t) 
    15             j--;    
    16         if(i < j)   
    17             x[i++] = x[j];  
    18               
    19         while(i < j && x[i] < t)
    20             i++;    
    21         if(i < j)   
    22             x[j--] = x[i];  
    23    }  
    24    
    25    x[i] = t;  
    26    
    27    if(j < k)
    28    {//第k个元素在右侧,继续在右侧找第k-j个元素
    29         kth_select(j + 1,u,k - j);
    30 } 31 else if(j > k) 32 { 33 kth_select(l,j - 1,k);
    34 } 35 }

    该函数的调用如下,kth_select(0,u - 1,k-1);(数组下标从0开始)

     

  • 相关阅读:
    android--------Popupwindow的使用
    virtualbox+vagrant学习-3-Vagrant Share-3-SSH Sharing
    virtualbox+vagrant学习-3-Vagrant Share-2-HTTP Sharing
    virtualbox+vagrant学习-3-Vagrant Share-1-简介
    virtualbox+vagrant学习-4-Vagrantfile-2-Configuration Version
    virtualbox+vagrant学习-4-Vagrantfile-1-简介
    virtualbox+vagrant学习-3-Vagrant Share-6-Custom Provider
    virtualbox+vagrant学习-3-Vagrant Share-5-Security
    virtualbox+vagrant学习-3-Vagrant Share-4-Vagrant Connect
    AOP
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/daimadebanyungong/p/5134017.html
Copyright © 2011-2022 走看看