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QuickSort 快排知识要点及一些改进

QuickSort 快排知识要点及一些改进

作者: 怪味儿果叔 | 来源:发表于2017-01-15 09:10 被阅读0次

    概念

    什么是快排?

    快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。 ----百度百科

    快排是一种比较算法,能够对任何类型的数据进行排序,只要类型存在“小于”的关系定义。快排采用分而治之的策略,每一次排序,都选择一个数作为支点,然后将大于支点数的放在支点数后,小于支点数的置于支点数前。对支点数前后两部分数据重复执行之前过程,直至整个数组有序。支点数的选择有多种策略,可以总是选择最后一个数,或第一个数,或任意选择数组中的某一个数,或选择数组的中位数。

    总是选择最后一个数作为支点数的代码: (in C++)

    // Always pick the last one as the pivot
    int partition(vector<int>& vec, int low, int high){
      int pivot = vec[high]; // pivot element
      int i = low - 1; // smaller element index
      for(int j = low; j < high; j++){
        // if current element is less than or equal to the pivot
        if(vec[j] <= pivot){
          i++;
          if(i != j) swap(vec[i],vec[j]);
        }
      }
      swap(vec[i+1],vec[high]);
      return i+1;
    }
    // Using Recursion
    void quickSort(vector<int>& vec, int low, int high){
      if(low < high){
        int pi = partition(vec,low,high);
        // Separately sort elements before
        // partition and after partition
        quickSort(vec, low, pi - 1);
        quickSort(vec, pi + 1, high);
      }
    }
    // Iteratively with Stack
    void quickSort(vector<int>& vec, int low, int high){
      stack<int> s;
      s.push(low);
      s.push(high);
      while(!s.empty()){
        high = s.top();
        s.pop();
        low = s.top();
        s.pop();
        int pi = partition(vec,low,high);
        // Separately sort elements before
        // partition and after partition
        if(pi - 1 > low){
          s.push(low);
          s.push(pi-1);
        }
        if(pi + 1 < high){
          s.push(pi+1);
          s.push(high);
        }
      }
    }
    
    

    分析:

    时间复杂度:

    T(n) = T(k) + T(n-k-1) + Θ(n)

    n为数组大小,k为小于pivot的数字个数。

    • worst case: 此种情况发生在总是选择最小或最大的数作为pivot。如总是选择最后一个数作为pivot的情形下,当数组本身已经是sorted情况不过是倒序时,时间复杂度是O(n*n)。
    • best case: 当总是选择middle元素作为支点数的情形,时间复杂度是O(n*Logn)。

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