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  • 快速排序

    快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。

    该方法的基本思想是:

    1.先从数列中取出一个数作为基准数。

    2.分区过程,将比这个数大的数全放到它的右边,小于或等于它的数全放到它的左边。

    3.再对左右区间重复第二步,直到各区间只有一个数。

    虽然快速排序称为分治法,但分治法这三个字显然无法很好的概括快速排序的全部步骤。因此我的对快速排序作了进一步的说明:挖坑填数+分治法:

    先来看实例吧,定义下面再给出(最好能用自己的话来总结定义,这样对实现代码会有帮助)。

    以一个数组作为示例,取区间第一个数为基准数。

    初始时,i = 0; j = 9; X = a[i] = 72

    由于已经将a[0]中的数保存到X中,可以理解成在数组a[0]上挖了个坑,可以将其它数据填充到这来。

    从j开始向前找一个比X小或等于X的数。当j=8,符合条件,将a[8]挖出再填到上一个坑a[0]中。a[0]=a[8]; i++; 这样一个坑a[0]就被搞定了,但又形成了一个新坑a[8],这怎么办了?简单,再找数字来填a[8]这个坑。这次从i开始向后找一个大于X的数,当i=3,符合条件,将a[3]挖出再填到上一个坑中a[8]=a[3]; j--;

    数组变为:

    i = 3; j = 7; X=72

    再重复上面的步骤,先从后向前找,再从前向后找。

    从j开始向前找,当j=5,符合条件,将a[5]挖出填到上一个坑中,a[3] = a[5]; i++;

    从i开始向后找,当i=5时,由于i==j退出。

    此时,i = j = 5,而a[5]刚好又是上次挖的坑,因此将X填入a[5]。

    数组变为:

    可以看出a[5]前面的数字都小于它,a[5]后面的数字都大于它。因此再对a[0…4]和a[6…9]这二个子区间重复上述步骤就可以了。

    对挖坑填数进行总结

    1.i =L; j = R; 将基准数挖出形成第一个坑a[i]。

    2.j--由后向前找比它小的数,找到后挖出此数填前一个坑a[i]中。

    3.i++由前向后找比它大的数,找到后也挖出此数填到前一个坑a[j]中。

    4.再重复执行2,3二步,直到i==j,将基准数填入a[i]中。

    import java.util.Arrays;
    
    public class MyQuickSort {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		// int [] a = new int [] {50,0,100,10,90,20,80,30,70,40,50,60,100};
    		int[] a = new int[] { 10, 9, 8, 7, 6, 5, 10, 4, 3, 2, 1 };
    		// int [] a = new int [] {1,2,3,4,5,1,6,7,8,9,10};
    
    		System.out.println("排序前: " + Arrays.toString(a));
    
    		sort(a, 0, a.length - 1);
    
    		System.out.println("排序后: " + Arrays.toString(a));
    	}
    
    	private static void sort(int[] a, int start, int end) {
    
    		if (start < end) {
    			int i = start;
    			int j = end;
    			int key = a[i];
    
    			while (i < j) {
    				while (i < j && a[j] >= key) {
    					j--;
    				}
    				a[i] = a[j];
    				while (i < j && a[i] <= key) {
    					i++;
    				}
    				a[j] = a[i];
    			}
    
    			a[i] = key;
    
    			sort(a, start, i - 1);
    			sort(a, i + 1, end);
    		}
    	}
    
    }
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/fengze/p/8465953.html
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