概念
上篇文章我们讨论了归并排序,其核心思想是每次将待排的序列拆分为两部分,最终合并成一个序列。简单理解拆分为二叉排序树,从下往上一层一层的合并。
本文我们将讨论快速排序,其平均时间复杂度为O(nlogn)。
快速排序
假如有一组乱序序列:a1, a2, a3 ... an,现在要将它从小到大的排序。
思想
- 选定一个pivot,将ai > pivot的放到右边,将aj < pivot的放到左边。
- 递归对右边ai > pivot的排序
- 递归对左边的aj < pivot的排序
注意:快速排序的pivot选择非常重要,在极端的情况下时间复杂度为O(n*n)。通常快捷的解决方案是,在待排序列中选第一个,中间一个和最后一个中来取中位数来作为pivot。
案列
待排序列:1, 23, 3, 4, 8, 9,7
理论上快速排序也是一个二叉树,从上面的思想可以看到,每选定一个pivot都将待排序列划分为左右子树,左边小,右边大。然后递归对左右子树进行处理。
代码
···
public void testQuickSort() {
int[] from = {1, 23, 3, 4, 8, 9, 7};
quickSort(from, 0 , from.length - 1);
Arrays.stream(from).forEach(System.out :: println);
}
public void quickSort(int[] array, int startIndex, int endIndex) {
if (startIndex >= endIndex) {
return;
}
int pivot = partition(array, startIndex, endIndex, array[endIndex]);
quickSort(array, startIndex, pivot - 1);
quickSort(array, pivot + 1, endIndex);
}
private int partition(int[] array, int startIndex, int endIndex, int pivotValue) {
int fromIndex = startIndex - 1;
int toIndex = endIndex;
while (true) {
while (array[++fromIndex] < pivotValue);
while (array[--toIndex] > pivotValue);
if (fromIndex >= toIndex) {
break;
} else {
swap(array, fromIndex, toIndex);
}
}
swap(array, fromIndex, endIndex);
return fromIndex;
}
private void swap(int[] array, int from, int to) {
int temp = array[to];
array[to] = array[from];
array[from] = temp;
}
···
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