coursera上斯坦福的算法专项在讲到快速排序时,称其为最优雅的算法之一。快速排序确实是一种比较有效的排序算法,很多类库中也都采用了这种排序算法,其最坏时间复杂度为$O(n^2)$,平均时间复杂度为$O(nlogn)$,且其不需要额外的存储空间。
基本步骤
快速排序主要使用了分治的思想,通过选取一个pivot,将一个数组划分为两个子数组。其步骤为:
1.从数组中选择一个元素作为pivot
2.重新排列数组,小于pivot的在pivot的左边,大于pivot的在其右边。
3.递归地对划分后的左右两部分重复上述步骤。
简单的伪代码如下:
其中最主要的就是partition划分过程了。
划分过程
partition过程需要首先选择一个pivot,然后将小于pivot的元素放到左半部分,大于pivot的放到右半部分,并且最终pivot的位置及为其在排序好的数组中的最终位置。
这里使用第一个元素作为pivot,若选择其他元素作为pivot,则将其交换到第一个元素,这样可以保证代码的一致性及容易实现。示意图如下:
这里使用i和j,i和j最初为p+1的位置,在遍历的过程中i始终指向>p的第一个元素,j始终指向当前待遍历的元素,若a[j] < p,则将其与a[i]进行交换。相关过程如下:
基本实现如下:
/**
* a[l+1],...,a[i-1] < p
* a[i],...,a[j-1] > p
*/
private static int partition(int[] a, int l, int r) {
int p = a[l];
int i = l + 1;
for (int j=l+1; j<=r; j++) {
if (a[j] < p) {
swap(a, j, i);
i++;
}
}
swap(a, l, i-1);
return i-1;
}
基本实现
public class QuickSort {
public static void qSort(int[] a) {
if (a == null || a.length <= 1) {
return;
}
qSort(a, 0, a.length-1);
}
private static void qSort(int[] a, int l, int r) {
if (l >= r) {
return;
}
int pos = partition(a, l, r);
qSort(a, l, pos - 1);
qSort(a, pos + 1, r);
}
/**
* a[l+1],...,a[i-1] < p
* a[i],...,a[j-1] > p
*/
private static int partition(int[] a, int l, int r) {
int p = a[l];
int i = l + 1;
for (int j=l+1; j<=r; j++) {
if (a[j] < p) {
swap(a, j, i);
i++;
}
}
swap(a, l, i-1);
return i-1;
}
//返回pivot下标 选择第一个元素
private static int choosePivotFirst(int[] a, int l, int r) {
return l;
}
private static void swap(int[] a, int x, int y) {
int temp = a[x];
a[x] = a[y];
a[y] = temp;
}
pivot的选取
根据斯坦福算法专项课,然我们实现三种不同的pivot选取方式,并计算相应比较次数,分别为choose first, choose last, median of three, 还可以进行随机选取,这也是快速排序为什么是一种随机化算法。
pivot的选取决定了快速排序的运行时间,下面对几种特殊情况进行分析:
1.最坏情况
假设我们始终选取第一个元素作为pivot, 并且输入数组是有序的,那么每次划分后面所有元素都大于pivot, 每次只能将问题规模减少1,所以运行时间为$n+n-1+n-2+...+1$ = $O(n^2)$.
2.最好情况
最好情况为每次选取的pivot都能将数组平均地划分为两部分,由于划分的过程为$O(n)$,所以总的运行时间为$$T(n) = 2T(n/2) + O(n)$$根据主方法,时间复杂度为O(nlogn)。
3.随机选取
每次运行过程中,随机选取pivot, 通常能得到比较好的结果。
选取方式及实现
斯坦福算法专项课上让我们实现三种不同的选取方式,选取第一个,最后一个,以及三数取中。
1.choose first
该种方式最为简单,只需返回子数组的第一个元素下标即可,下面为其实现:
//返回pivot下标 选择第一个元素
private static int choosePivotFirst(int[] a, int l, int r) {
return l;
}
2.choose last
选择最后一个元素,实现如下:
//选择最后一个元素作为pivot
private static int choosePivotLast(int[] a, int l, int r) {
return r;
}
3.median-of-three
选取第一个、最后一个以及中间的元素的中位数,如4 5 6 7, 第一个4, 最后一个7, 中间的为5, 这三个数的中位数为5, 所以选择5作为pivot,8 2 5 4 7, 三个元素分别为8 5 7, 中位数为7, 所以选择最后一个元素7作为pivot,其实现如下:
//median-of-three pivot rule
private static int choosePivotMedianOfThree(int[] a, int l, int r) {
int mid = 0;
if ((r-l+1) % 2 == 0) {
mid = l + (r-l+1)/2 - 1;
} else {
mid = l + (r-l+1)/2;
}
//只需要找出中位数即可,不需要交换
//有的版本也可以进行交换
if (((a[l]-a[mid]) * (a[l]-a[r])) <= 0) {
return l;
} else if (((a[mid]-a[l]) * (a[mid]-a[r])) <= 0) {
return mid;
} else {
return r;
}
}
最后的划分过程如下:
private static int partition(int[] a, int l, int r) {
//pivot选择方式
//int pi = choosePivotFirst(a, l, r);
//int pi = choosePivotLast(a, l, r);
int pi = choosePivotMedianOfThree(a, l, r);
//始终将第一个元素作为pivot, 若不是, 则与之交换
if (pi != l) {
swap(a, pi, l);
}
int p = a[l];
int i = l + 1;
for (int j=l+1; j<=r; j++) {
if (a[j] < p) {
swap(a, j, i);
i++;
}
}
swap(a, l, i-1);
return i-1;
}
注意最后的划分过程相比于之前增加的pivot的选取方式,而不是单纯地将第一个元素作为pivot, 可以看到,若第一个元素不是pivot, 需要将pivot与第一个元素进行交换,这样保证代码的统一性。
总结与感想
1.学会体会这些算法背后的思想,为什么要这样设计
2.对于比较复杂的算法,学会使用特殊情况进行分析
参考资料:
(1) coursera斯坦福算法专项课part1
(2) *快速排序
快速排序实现及其pivot的选取的更多相关文章
-
QuickSort快速排序的多种实现和优化
并不是很懂wikipedia上面说快排的空间复杂度最坏情况是O(NlogN)啊,难道不是空间复杂度平均O(logN),最坏O(N)么--原地快排难道不是只要算递归栈深度就好了么--有谁给我解释一下啊( ...
-
【Java】 大话数据结构(15) 排序算法(2) (快速排序及其优化)
本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的快速排序. 更多:数据结构与算法合集 基本概念 基本思想:在每轮排序中,选取一个基准元素,其他元素中比基准元素小的排到数列的一边,大的排到数 ...
-
快速排序之python
快速排序( Quick sort) 快速排序的基本思想:通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行递归排序,以达到整个序列有 ...
-
分治思想--快速排序解决TopK问题
----前言 最近一直研究算法,上个星期刷leetcode遇到从两个数组中找TopK问题,因此写下此篇,在一个数组中如何利用快速排序解决TopK问题. 先理清一个逻辑解决TopK问题→快速排序→递 ...
-
使用Erlang实现简单的排序算法:快速排序,冒泡排序,插入排序
[排序算法] -module(sort). -compile(export_all). %%快速排序 qsort([]) -> []; qsort([Pivot|T]) -> qsort( ...
-
Python实现排序算法之快速排序
Python实现排序算法:快速排序.冒泡排序.插入排序.选择排序.堆排序.归并排序和希尔排序 Python实现快速排序 原理 首先选取任意一个数据(通常选取数组的第一个数)作为关键数据,然后将所有比它 ...
-
c++快速排序原理及优化
快速排序 快速排序的时间复杂度为O(logn) 注意:快速排序主要是标志数的选取,如果所选的数恰好为最小或者最大,则是最糟糕的情况,即一轮下来数据没有发生变化! 如何选取中间的标志数成为了算法的关键. ...
-
luogu_P1177 【模板】快速排序 (快排和找第k大的数)
[算法] 选取pivot,然后每趟快排用双指针扫描(l,r)区间,交换左指针大于pivot的元素和右指针小于pivot的元素,将区间分成大于pivot和小于pivot的 [注意] 时间复杂度取决于pi ...
-
排序算法-Java实现快速排序算法
随机推荐
-
ES5——函数,对象,方法,this
JS由表达式和语句组成 表达式:计算出一个值,但并不进行任何操作,不改变计算机运行状态 语句:包括 声明语句,赋值语句,控制结构 函数,对象,方法,this 数组和对象:是两个非常重要的数据类型 函数 ...
-
磁盘空间已满导致rabbitmq无法启动
rabbitmq-server 启动问题 今天遇到一个挺奇怪的 rabbitmq-server 的启动问题. 在内部使用的 openstack 环境上,rabbitmq-server突然就关掉了,无法 ...
-
Android学习参考2
一名自学成才的Android开发者怒答! 1. Google做开发前完全是小白,真心不知道有Google这东西,只晓得百 度,遇到问题直接百度,不是黑百度,百度在娱乐八卦方面确实靠谱,但是技术方面查出 ...
-
PHPStorm配置支持友好的Laravel代码自动提示
在项目的composer.json "barryvdh/laravel-ide-helper":"dev-master" 项目config/app.php Ba ...
-
用sql获取某字符串中的数字部分的语句
create function dbo.F_Get_No ( @No varchar(100) ) RETURNS bigint AS BEGIN WHILE PATINDEX('%[^0-9]%', ...
-
第三天关于网页sip的学习。平台win7 64位 freeSwitch jssip架构web网络电话
上次我们出现了一种问题就是,当我们采用iis架构出jssipweb端的时候,我们无法注册freeswitch的电话.. 我们用别的客户端已经成功能够互通电话,可以录音,唯独使用jssip架构的web端 ...
-
Serializable接口的背后
序列化是什么? 序列化就是将一个对象的状态(各个属性量)保存起来,然后在适当的时候再获得.序列化分为两大部分:序列化和反序列化. 序列化是这个过程的第一部分,将数据分解成字节流,以便存储在文件中或在网 ...
-
为什么 Flask 有那么多的好评?
著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.作者:松鼠奥利奥链接:http://www.zhihu.com/question/28902969/answer/42530571来 ...
-
FastDfs上传图片
1.1. 上传步骤 1.加载配置文件,配置文件中的内容就是tracker服务的地址. 配置文件内容:tracker_server=192.168.25.133:22122 2.创建一个TrackerC ...
-
TZOJ 2392 Bounding box(正n边形三点求最小矩形覆盖面积)
描述 The Archeologists of the Current Millenium (ACM) now and then discover ancient artifacts located ...