快速排序算法(Quicksort)
快速排序算法是对集合中元素进行排序最通用的算法,俗称快排,其算法的时间复杂度为O(nlgn),空间复杂度为O(1)。
我们举例来对其算法思路进行理解,譬如数组 A = { 4, 8, 1, 2, 9, 7, 3, 0, 5, 6 };
第一步,以最后一个数6为基准,把小于等于6的数挪到数组左边,把大于6的数挪到数组右边。
那么结果为 { 4, 1, 2, 3, 0, 5, 8, 9, 7, 6 },这个时候再做一步,把8和6进行交换,得到{ 4, 1, 2, 3, 0, 5, 6, 9, 7, 8 }把6的最新位置返回。这个时候其实数组被切割成两部分,准确地说,是三部分{ 4, 1, 2, 3, 0, 5 }, { 6 }和{ 9, 7, 8 }.
第二步,对 { 4, 1, 2, 3, 0, 5 }和 { 9, 7, 8 }重复第一步的过程,我们得到
{ 4, 1, 2, 3, 0 }, { 5 }, { 7 }, { 8 }, { 9 }
第三步,再对{ 4, 1, 2, 3, 0 }进行分割,得到 { 0 }, { 1, 2, 3, 4 }
第四步,再对{ 1, 2, 3, 4 }进行分割,得到{ 1, 2, 3 }和{ 4 }
第五步,对{ 1, 2, 3 }进行分割,得到{ 1, 2 }和{ 3 }
第六步,对{ 1, 2 }进行分割,得到{ 1 }和{ 2 }
C实现代码如下
#include <stdio.h> #define LEN 10 int partition(int *arr, int start, int end) { int pivot = arr[end]; int i = start; int j; int tmp; for (j = start; j < end; ++j) { if (arr[j] <= pivot) { tmp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = tmp; ++i; } } arr[end] = arr[i]; arr[i] = pivot; return i; } int quicksort(int *arr, int start, int end) { int pivot_location; if (start < end) { pivot_location = partition(arr, start, end); quicksort(arr, start, pivot_location - 1); quicksort(arr, pivot_location + 1, end); } } int main() { int i; int arr[LEN] = { 4, 8, 1, 2, 9, 7, 3, 0, 5, 6 }; quicksort(arr, 0, LEN - 1); for (i = 0; i < LEN; ++i) printf("%d\n", arr[i]); return 0; }
Java实现代码如下
public class QuickSort { // Sort a list of numbers in an array within [start, end] public void quickSort(int[] A, int start, int end) { if (start < end) { int pivotLocation = partition(A, start, end); quickSort(A, start, pivotLocation - 1); quickSort(A, pivotLocation + 1, end); } } // Select A[end] as the pivot, separate the array into two parts. private int partition(int[] A, int start, int end) { int pivot = A[end]; int i = start; for (int j = start; j < end; ++j) { if (A[j] <= pivot) { int tmp = A[i]; A[i] = A[j]; A[j] = tmp; ++i; } } A[end] = A[i]; A[i] = pivot; return i; } public static void main(String[] args) { QuickSort q = new QuickSort(); int[] A = { 4, 8, 1, 2, 9, 7, 3, 0, 5, 6 }; q.quickSort(A, 0, A.length - 1); for (int i = 0; i < A.length; ++i) { System.out.println(A[i]); } } }
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