1.实现快速排序算法
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问题描述
给定一个无序数组int[ ] a,使用快速排序算法进行排序。 -
解题思路
对于快速排序,主要的解题思想就是分而治之。不论是从什么角度来理解,我们的方式都是在原数组中选择一个基准元素pivot,然后将小于pivot的元素全部移动到数组左侧,将大于pivot的元素全部移动到数组右侧,这样将数组分为两半,然后递归地对两侧分别继续进行排序,直到只有一个元素需要排序即可。
为方便进行叙述,我们对数组int[ ] a进行排序,数组长度为len。-
思考角度1: 拆东墙补西墙
我们将基准元素从数组中提取出来,将其位置空缺。首先从右向左遍历,将比第一个pivot小的元素填入空缺 位置,然后将该位置空缺;然后从左向右遍历数组,找到第一个比pivot大的元素填入新的空缺位置,继续将该位置空缺。依次类推进行下去,直到左右指针位置发生交叉,最后将最初提取出来的元素pivot填入最终的空缺位置,并以该位置将数组分为左右两侧。代码如下。
public void _quicksort(int[] a, int _left, int _right){ if(_left >= _right) return; int left = _left, right = _right; int pivot = a[left]; // 最初的pivot位置空缺 while(left < right){ while(a[right]>=pivot && right>left) right--; a[left] = a[right]; // 将右侧较小元素写入左侧空缺 while(a[left]<=pivot && left<right) left++; a[right] = a[left]; // 将左侧较大元素写入右侧空缺 } a[right] = pivot; // 最后将pivot填入最终的空缺 // 分割成左右两半,递归进行快速排序 _quicksort(a, _left, right-1); _quicksort(a, right+1, _right); } public void quicksort(int[] a){ int length = a.length; if(length == 0) return; _quicksort(a, 0, length-1); }
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思路2
以上的思路已经很完整的描述了整个快速排序的思想,但是代码能不能更清晰明了一些呢?答案是肯定的。我们可以将对数组进行左右两半分割的代码提取出来写成一个函数,而这个函数的返回值正是数组左右两侧的分割位置,如下代码中的partition()。
那么这个partition()函数如何实现呢?从思路1的实现中也可以得到。下边直接上代码。public void _quicksort(int[] a, int left, int right){ if(left >= right) return; int x = partiton(a, left, right); // 找到左右的分割点 _quicksort(a, left, x-1); _quicksort(a, x+1, right); } public void quicksort(int[] a){ int length = a.length; if(length == 0) return; _quicksort(a, 0, length-1); }
public int partition(int[] a, int _left, int _right){ if(_left >= _right) return _left; int left = _left, right = _right; int pivot = a[left]; // 最初的pivot位置空缺 while(left < right){ while(a[right]>=pivot && right>left) right--; a[left] = a[right]; // 将右侧较小元素写入左侧空缺 while(a[left]<=pivot && left<right) left++; a[right] = a[left]; // 将左侧较大元素写入右侧空缺 } a[right] = pivot; // 最后将pivot填入最终的空缺 reeturn right; }
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思考角度1: 拆东墙补西墙
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思路3
对于右侧的查找分界点的过程,以上两种思路均是从左右两侧进行搜索,我们也可以采用只从一侧进行搜索的方式。
初始状态时,pivot是最左侧位置left的元素,i指向left,j指向right。
从 i 右侧一个元素也就是 i+1 位置开始检测,如果它的值大于pivot,那么将其与 j 位置的元素进行互换,将 j 左移一个元素 j-- ,继续对 i+1 位置进行检测;而如果它的值小于pivot,直接对 i 右移一个元素 i++ 。
通过这种方式,使得比 pivot 大的元素全部都移到了数组的右侧,而比 pivot 小的元素全部都留在了数组左侧,实现了对数组进行分割的目的。
代码如下。
public static void quicksort_2(int[] a, int left, int right){
if(left >= right) return;
int pivot = a[left];
int i = left, j = right;
while(i < j){
if(a[++i]>pivot)
swap(a, i--, j--);
}
swap(a, left, j);
quicksort_2(a, left, j-1);
quicksort_2(a, j+1, right);
}
public static void swap(int[] a, int i, int j){
System.out.println("i: " + i + ", j: " + j);
int temp = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = temp;
Print(a);
}
2.快速排序拓展 之 数组中第K大(小)的元素
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问题描述
给定一个无序数组int[ ] a,找到数组中第K大(小)的元素。 -
解题思路
不论是求第K大还是第K小,我们都可以通过 a.length-K 的方式进行转化,所以我们再次只探讨求第K小的元素。
那么对于这个问题,最naive的想法很简单:我们只需要对数组进行从小到大进行排序,然后取出第K个元素就可以了。那么,能不能对其进行简化一下呢?
或许我们仔细思考一下快速排序的算法过程,在每一轮的快速排序中,我们都会进行一次数组的左右分割。如果分割点恰好在第K个位置,那么这个位置的元素直接返回就OK了,right?
那如果没有那么巧,分割点的位置在x(x!=K)。这种情况下,我们可以从以下两种情况来考虑:(1) x > K
说明分割点左侧有超过K个数,而且这些数全部都是小于分割点位置的元素的。那么我们只需要继续从左侧继续寻找第K大的数不就可以了?(2) x < K
说明分割点左侧只有x个元素不超过分割点元素,那么将这x个数刨除,我们只需要从剩下的元素中找到第(K-x)大的,就是我们要找的在整个数组中排在第K大的元素。
代码如下,使用的分割方法是使用1.快速排序算法的思路3,因为其比较简洁,是我比较喜欢的方式。public static void swap(int[] a, int i, int j){ int temp = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = temp; } public static int getRank_K(int[] a, int left, int right, int k){ int i = left, j = right; int pivot = a[left]; while(i < j){ if(a[++i]>pivot) swap(a, i--, j--); } System.out.println("j: " + j); swap(a, left, j); if(j==k) return a[j]; if(j < k) return getRank_K(a, j+1, right, k); // 因为这里我们的数组下表并没有产生变化,所以这里仍然是K return getRank_K(a, left, j-1, k); } public static int rank_K(int[] a, int k){// a为非负整数数组 int length = a.length; if(k >= length) return -1; return getRank_K(a, 0, length-1, k); }
3.快速排序拓展 之 数组中最大(小)的K个元素
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问题描述
给定一个无序数组int[ ] a,找到数组中最大(小)的K个元素。 -
解题思路
不论是求第K大还是第K小,我们都可以通过 a.length-K 的方式进行转化,所以我们再次只探讨求最小的K个元素。
对于这个问题,我们同样可以从快速排序的角度去思考:因为我们在快速排序的过程中,每次我们都会找到一个分割点,使得其左侧的元素都比它小,右侧的元素都比它大,那如果这个分割点恰好在位置(K-1),那从当前数组的起点到该位置是不是就是数组中最小的K个元素了呢?
依照这个逻辑,再加上之前的代码,我们可以很容易地解决这个问题。public static void swap(int[] a, int i, int j){ int temp = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = temp; } public static int partition(int[] a, int left, int right){ int i = left, j = right; int pivot = a[left]; while(i < j){ if(a[++i]>pivot) swap(a, i--, j--); } swap(a, left, j); return j; } public static List<Integer> getTopK(int[] a, int k){// a为非负整数数组 List<Integer> res = new ArrayList<Integer>(); int length = a.length; if(k>length || k<0 || length==0) return res; int splitIindex = partition(a, 0, length-1); int start = 0, end = length-1; while(splitIndex != k-1){ if(splitIndex > k-1){ end = splitIndex - 1; splitIndex = partition(a, start, end); }else{ start = splitIndex + 1; splitIndex = partition(a, start, end); } } for(int i=0; i<k; i++){ res.add(a[i]); } return res; }
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