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Swift 数组排序算法

Swift 数组排序算法

作者: 张小西的BUG | 来源:发表于2019-12-27 16:48 被阅读0次

    在实际项目中,我们根本不用知道排序是怎么去实现的,每种语言都有对应的排序API。毕竟写代码最基本的算法还是要知道的,最近也在看一些简单的算法书,勾起了读大学时那段时光,挺后悔大学没有好好学习算法和数据结构,现在看看时,似曾相识,但却不知。


    第一章介绍的二分查找法,如果我没记错的话,高中数学里面就有。但是二分查找法前提是数组有序。所以书中接下来介绍的都是排序算法(也有大篇幅的介绍数组和链表,不太熟的可以自行了解),也穿插介绍了递归和栈以及算法运行时间O。
    先看一个简单的阶乘递归

    func factorial(input: Int) -> Int {
       /// 应该是input == 1(这个被称为基线条件)的,过滤掉负数,
      if input <= 1 {
           return input
       }else {
            /// 递归条件
           return input * factorial(input: input - 1)
       }
    }
    

    对于递归应该是又爱又恨吧,合适地方使用会显得代码可读性特别强,找到递归的基线条件(防止无限循环)和递归条件就可以实现递归。

    说到了递归,那就先介绍排序算法中的: 快速排序
    这个算法应该是很熟悉的,基本都知道快速排序是啥回事,但是能用代码优雅的实现又是另外一回事了。快速排序的平均运行时间为O(nlogn)(最糟糕情况下为: O(n2),当递归条件比较极端时,就和选择排序一样慢)

    /// 快速排序
    func quickSort(array: [Int]) -> [Int] {
      if array.count < 2 {
         return array // 基线条件
      }else {
          let pivot = array[0] // 递归条件
          var lessArr: [Int] = [] ; var greater: [Int] = []
          for i in 1 ..< array.count {
            if array[i] <= pivot {
                lessArr.append(array[i])
            }else {
                greater.append(array[i])
            }
          }
         return quickSort(array: lessArr) + [pivot] + quickSort(array: greater)
      }
    }
    

    使用的是递归,没有嵌套循环。

    再看看排序算法中的: 选择排序/冒泡排序
    字面意思选择,就是每一趟选择最大的一个然后再跑第二趟,一直到结束。算法的平均运行时间为O(n2)。
    之前有写过冒泡排序的算法,就不再复制粘贴了。
    感觉大学C语言还是很用的的,里面基本都会接触到这些简单的算法。

    想到怎样查找二个数组M和N中的相同元素这个问题
    大概第一眼看到这句话,双重for循环搞定。仔细想下,双重for循环有问题,当M或者N中存在重复元素时,重复的元素可能会被重复统计。那么:首先数组元素去重(方法比较多,利用Map性质可以达到目的,或者先排序然后遍历),然后双重for循环搞定。

    还有其他方法可以解决:

    func findCommon(arr1: [Int] , arr2: [Int]) -> [Int]{
      guard arr1.count > 0 , arr2.count > 0 else {
          return []
      }
      var list: [Int] = []
      let M = quickSort(array: arr1)
      let N = quickSort(array: arr2)
      var i = 0 ; var j = 0
      while i < M.count , j < N.count {
         if M[i] == N[j] {
              list.append(M[i])
              i = i + 1
              j = j + 1
          }else if M[i] < N[j] {
              i = i + 1
          }else {
              j = j + 1
          }
      }
      return list
    }
    

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