当前位置: 首页 > news >正文

Java实现十大经典排序算法之快速排序

0 算法简介

快速排序是一种高效率排序算法,它是对冒泡排序的一种改进,它也是一种不稳定排序算法快速排序的核心是比较、交换和递归。 在待排序数组中指定一个基准元素pivot(一般选取数组首元素),使得数组排序之后基准元素左边的所有元素均小于它,右边的元素均大于它,重复以上过程递归地对左右子集合进行排序。
平均时间复杂度 :O(nlogn) ,最坏时间复杂度为O(n2)

1 算法步骤

  • 定义一个基准位pivot(可选定数组的第一个值),比如以左边的低位为基准位:array[low],比基准位的值大的放在右边,基准位值小的放在左边(根据具体的排序需求来)

  • 定义两个指针作为哨兵,分别为left和right且left < right,当left > right时退出当轮排序。

  • 首先从右边的高位指针right开始向左边遍历,直到找到比基准小的元素位置;然后从左边的低位开始向右遍历,直到找到比基准大的元素位置。

  • 如果指针未相遇,则交换左右指针指向的元素位置。如果指针已经相遇,即left==right,则将基准元素所在的位置与right所在位置的元素进行交换。

  • 重复上述过程,递归地对数组左右子集合元素进行排序。

2 用例说明

假设当前有一待排序的数组arr = [6,1,2,7,9,3,4,5,10,8]。定义低位指针low = 0,高位指针high = arr,length - 1,选取首位为基准元素pivot = arr[low]。

  • 首先从右边的高位指针right开始向左边遍历,直到找到比基准小的元素位置,这里为元素5所在位置。

[6,1,2,7,9,3,4,5,10,8]

  • 从左边的低位开始向右遍历,直到找到比基准大的元素位置,这里为元素7所在位置。
    [6,1,2,7 ,9,3,4,5,10,8]
  • 指针未相遇,则交换左右指针指向的元素7和元素5的位置。
    [6,1,2,5 ,9,3,4,7,10,8]
    重读上述步骤,得到:[6,1,2,5,9,3,4,7,10,8],此时左右指针未相遇,继续交换位置。
    [6,1,2,5,4,3,9,7,10,8]
    当第三次遍历时,做哦鱼指针在元素为3的位置上相遇,此时结束循环遍历,交换基准元素与元素3的位置,第一轮排序结束得到以下数组
    [3,1,2,5,4,6,9,7,10,8] 可以看到一轮排序之后基准元素左半边的元素值都小于它,右半边的元素值都大于它。
    通过递归重复上述步骤,分别对数组左子集合[3,1,2,5,4]和数组右子集合[9,7,10,8]进行排序。

3 代码实现

public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {// 当low == high时表示该序列只有一个元素了,不必排序if(low >= high) {return;}int left = low;  //定义左哨兵int right = high;   //定义右哨兵int pivot = arr[low];   //定义基准元素,一般选择数组的第一个元素while (left < right) {//从右边开始遍历 找到右边小于基准元素pivot的元素位置while (left < right && arr[right] >= pivot) {right--;}//从左边开始遍历 找到左边大于基准元素pivot的元素位置while (left < right && arr[left] <= pivot) {left++;}//找到了当前左边大于pivot和右边小于pivot的元素位置 交换这两个元素的位置swap(arr,left,right);}//当left == right 说明该轮排序结束,最后交换pivot与right位置元素的位置swap(arr, low, right);//递归调用,对左子集合和右子集合进行排序//左子集合递归排序quickSort(arr,low, right - 1);//右子集合递归排序quickSort(arr, right + 1, high);}//交换数组中两个位置的元素public static void swap(int[] arr, int i, int j) {if (arr.length == 0 || j >= arr.length || i < 0) return;int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}
http://www.lryc.cn/news/108731.html

相关文章:

  • 【0803作业】创建两个线程:其中一个线程拷贝图片的前半部分,另一个线程拷贝后半部分(4种方法)
  • php运算符的短路特性
  • C语言假期作业 DAY 13
  • 以产品经理的角度去讲解原型图---会议OA项目
  • C++ 外部变量和外部函数
  • C# Onnx Paddle模型 OCR识别服务
  • MCUXpresso for VS Code -- 基于VSCode开发RT1176
  • MySQL的使用——【初识MySQL】第二节
  • MySQL最终弹-并发(脏读,不可重复读,幻读及区别),JDBC的使用和安装,最全万字
  • ⌈C++⌋从无到有了解并掌握C++面向对象三大特性——封装、继承、多态
  • Element的el-select下拉框多选添加全选功能
  • python调用pytorch的clip模型时报错
  • MySQL 数据库 binLog 日志的使用
  • Apache Storm入门介绍之三分钟看懂Apache Storm
  • RF手机天线仿真介绍(三):调谐开关分析
  • Ubuntu20.04 + QT5.14.2 + VTK8.2.0 + PCL 1.10 环境配置
  • GPT Prompt编写的艺术:如何提高AI模型的表现力
  • Ubuntu18.04 安装opencv 4.8.0教程(亲测可用)
  • 【腾讯云Cloud Studio实战训练营】React 快速构建点餐页面
  • 自监督去噪:Noise2Self原理分析及实现 (Pytorch)
  • docker容器学习笔记1
  • 线程魔法:用Spring Boot的@Async注解开启异步世界
  • 面试热题(接雨水问题)
  • Meta AI研究团队新AI模型: Llama 2 大语言模型
  • CSS水平垂直居中
  • Yolov8-pose关键点检测:模型部署篇 | yolov8-pose.onnx python推理
  • Linux中提示No such file or directory解决方法
  • Sklearn-使用SVC对iris数据集进行分类
  • 项目经理必读:领导风格对项目成功的关键影响
  • 行业追踪,2023-08-04