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iOS/OC:快速排序的理解与实现(包含单路/双路)

iOS/OC:快速排序的理解与实现(包含单路/双路)

作者: 皮蛋solo粥 | 来源:发表于2017-10-12 17:04 被阅读57次

    快速排序(Quicksort)作为二十世纪最伟大的算法之一。快速排序的是一个时间复杂度平均为O(nlog2n)的不稳定算法。

    快速排序的思想是从数组中任意选取一个元素v。然后将v放到它排序好后应该所在的正确位置,此时,元素v会将数组分割成两部分,
    v左边一部分都比v要小,v右边的都比v要大,之后对分割出的两个子数组递归进行此分割操作,递归完成时,整个数组就排好序了。

    比如,我们任意选择此数组第一个元素4。

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    然后将4放到他排序好后的应该所在的位置,并使4前面的都小于四,后边的都大于4。


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    之后对前后两部分继续进行此操作,即可完成整个的排序。

    所以对于快速排序算法来说,最重要的就是,如何把一个选定的元素挪到正确的位置上,并且使前后两部分的都满足要求。这也是快速排序算法的核心。

    在这个过程中,我们通常都选择第一个元素来作为我们分界的标识。我们给它起名叫v,同时用索引L记录他的位置。

    3.png

    之后我们在对v后面的元素一个一个的遍历过程中,我们将逐渐的整理出一部分是小于v的,一部分是大于v的。两部分的分界点我们用J来标识。

    4.png

    而当前访问的元素e我们用索引i来标识。

    5.png

    此时数组[L+1,J]这个区间都是小于v的,[J+1,i-1]这个区间都是大于v的,
    之后我们看i这个位置的元素e,他怎么放到两个区间的某一个里去。
    我们将e与v进行比较,如果比v大,说明它属于图中紫色的大于v的区间内,此时我们直接i自增1,直接指向下一个需要与v比较的元素,而e就已经是属于紫色的大于v的区间内了。

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    如果e比v小呢,我们就将元素e与J索引的下一个位置也就是J+1位置的元素交换。

    7.png 8.png

    此时e就属于蓝色小于v的区间内了,然后将J索引自增1,指向新的边界,i索引自增1,进行下一个元素的判断。

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    当所有的元素遍历完时,大于v和小于v的两部分就分完了。

    10.png

    最后,我们要将元素v挪到正确的位置上,只需将索引L位置的v与索引J位置的元素进行交换。

    11.png 12.png

    整个操作就完成了。之后对蓝色的小于v部分和紫色大于v部分的子数组重复以上操作,整个快速排序就完成了。


    接下来,我们用代码实现一下快速排序。

      NSMutableArray * array = [NSMutableArray arrayWithObjects:@8,@7,@6,@5,@4,@3,@2,@1, nil];
    //调用排序
    [self quickSortArray:array];
    

    - (void)quickSortArray:(NSMutableArray *)array {
      [self quickSort:array low:0 high:array.count - 1];
    }
    - (void)quickSort:(NSMutableArray *)array low:(int)low high:(int)high {
      //递归退出条件判断
      if (low>=high) {
        return;
      }
      //对数组进行分割操作,返回分界处索引index
      int index =  [self quick:array low:low high:high];
    
      //对从最低位索引low到分界处索引index前一位的元素递归进行分割操作
      [self quickSort:array low:low high:index-1];
    
      //对分界处索引index的后一位到末尾索引high进行递归分割操作
      [self quickSort:array low:index + 1 high:high];
    }
    
    - (int)quick:(NSMutableArray *)array low:(int)low high:(int)high {
      //分界处索引j的初始值为数组第一个元素的索引---low
      int j = low;
      //记录第一个元素的大小,方便与之后遍历的元素比较
      NSInteger key = [array[low] integerValue];
     
      for (int i = low + 1; i <= high; i++) {
        //如果当前元素小于开始选取的第一个元素,则交换索引j+1和i的元素,同时j自增1.
        if ([array[i] integerValue] < key) {
            [array exchangeObjectAtIndex:j+1 withObjectAtIndex:i];
            j++;
        }
      }
      //全部遍历完成后,交换索引low与j的元素,将第一个元素放到正确的位置
      [array exchangeObjectAtIndex:low withObjectAtIndex:j];
      //返回分界点索引
      return j;
    }
    

    双路快速排序
    当数组中很多重复的元素时,上文的那种做法会将数组中与选定元素v相等的元素极不平衡的分配到前后两个部分中,这种情况我们之前快速排序算法就会退化成趋近于O(n2)级别的算法。

    13.png

    解决方式就是,之前我们是单一的从左侧开始遍历元素,分出两个部分,现在我们从数组左右两侧分别开始遍历。

    我们将小于等于v和大于等于v的分别放在数组的两端,用i代表从左向右遍历的位置,J代表从右向左遍历的位置。


    14.png

    i向后遍历时,如果当前元素小于v则继续向后遍历,如果大于等于v则停止。
    J向前遍历如果当前元素大于v则继续向前遍历,如果小于等于v则停止。

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    此时我们将索引i的元素e和索引J处的元素o交换下位置,就好了。

    16.png 17.png

    之后i继续向后遍历,J继续向前遍历。

    18.png

    直到i和J重合,就结束了。
    数组中即使有大量相等的元素,也会平均分到两端。
    代码实现一下双路快速排序。

     NSMutableArray * array = [NSMutableArray     arrayWithObjects:@8,@7,@6,@5,@4,@3,@2,@1, nil];
    //调用排序
    [self quickSortArray:array];
    

    - (void)quickSortArray:(NSMutableArray *)array {
      [self quickSort:array low:0 high:array.count - 1];
    }
    - (void)quickSort:(NSMutableArray *)array low:(int)low high:    (int)high {
      if (low>=high) {
        return;
      }
     int index =  [self quick:array low:low high:high];
     [self quickSort:array low:low high:index-1];
     [self quickSort:array low:index + 1 high:high];
    }
    
    - (int)quick:(NSMutableArray *)array low:(int)low high:(int)high {
      int j = high;
      int i = low + 1;
      NSInteger key = [array[low] integerValue];
      while (true) {
        while (i <= high && [array[i] integerValue] < key) {
            i++;
        }
        while (j>=low + 1 && [array[j] integerValue] > key) {
            j--;
        }
        if(i > j) {
            break;
        }
        [array exchangeObjectAtIndex:i withObjectAtIndex:j];
        i++;
        j--;
      }
      [array exchangeObjectAtIndex:low withObjectAtIndex:j];
      return j;
    }
    

    如果觉得作者对哪里的理解有偏差或者其他的优化,希望不吝赐教,留言指正。谢谢支持~

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