JAVA-快速排序
目录
一、快速排序基本思想
二、快速排序的实现
1.Hoare法找基准值
2.挖坑法
3.前后指针法(了解)
三、快速排序的优化
1.三数取中法
2.递归到小的子区间时,可以考虑使用插入排序
四、非递归的写法
五、时间空间复杂度
一、快速排序基本思想
我们此次实现拿数组的第一个元素做为基准值![]()
right找到比tmp小的,left再找到比tmp大的就交换。如果交汇了就放入第一个元素,再把tmp放进来。 right必须先找left后找
把交汇处的下标给par,再分别从par两边重复之前的操作。而且这不就是二叉树吗。那么就适合用递归来处理了
二、快速排序的实现
public static void quickSort(int[] array) {quick(array,0,array.length-1);}private static void quick(int[] array,int start,int end) {//当start >= end了证明只有一个元素,或者没有左右树了也就不需要排序了if(start >= end) {return;}//按照基准值对array数组的 [start,end]区间中的元素进行划分//并返回当前基准值下标int par = partitionHoare(array,start,end);//遍历左边quick(array,start,par-1);//遍历右边quick(array,par+1,end);}
1.Hoare法找基准值
从逻辑上已经构造好了,就差具体的操作了:
/*** Hoare法* @param array* @param left* @param right* @return*/private static int partitionHoare(int[] array, int left,int right) {//用来保存基准值下标int i = left;//记录基准值的值int tmp = array[left];//没交汇就继续循环while (left < right) {//left < right 必须写前面,防止6 7 8 9这种情况//找到最右边小于基准值的值while (left < right && array[right] >= tmp){right--;}//找到左边大于基准值的值while (left < right && array[left] <= tmp) {left++;}//交换swap(array,left,right);}//此时 left 和 right 交汇swap(array,i,left);//返回新的基准值下标return left;}//交换函数private static void swap(int[] array, int i, int j) {int tmp = array[i];array[i] = array[j];array[j] = tmp;}
测试代码:
public static void main(String[] args) {int[] array = {10,9,7,2,3,8,1};Sort.bubbleSort(array);System.out.println(Arrays.toString(array));}
出了刚才的Hoare法可以找基准值下面还有两种方法
2.挖坑法
先把基准值记录一下,再由right找到小于基准值的,然后left找到大于基准值的。两边来回填补。
最后tmp放入交汇处
细心的就会发现,这和Hoare法的数据顺序是不一样的。但也同样达到了效果
画图的时候里面有一些空,其实是保留了原来数据的,但是为了更好的理解就没有保留。但是在代码上原有的数据一定会被覆盖。
代码:
/*** 挖坑法* @param array* @param left* @param right* @return*/private static int partitionK(int[] array, int left,int right) {//记录第一个坑,做为基准值int tmp = array[left];while (left < right) {//找到最左边比基准值小的while (left < right && array[right] >= tmp) {right--;}//左边小的数据先放入,已经挖好了坑tmparray[left] = array[right];//找到最右边大于基准值的while (left < right && array[left] <= tmp) {left++;}//放入右边的新坑array[right] = array[left];}//left 和 right 交汇,填空array[left] = tmp;return left;}
这是最重要的一种方法,着重掌握
3.前后指针法(了解)
做选择题的时候可能会有。做题顺序: 挖坑法 > Hoare法 > 前后指针法
/*** 前后指针法 (做为了解)* @param array* @param left* @param right* @return*/private static int partitionPre(int[] array, int left, int right) {int prev = left ;int cur = left+1;while (cur <= right) {if(array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur]) {swap(array,cur,prev);}cur++;}swap(array,prev,left);return prev;}
快速排序如果不做优化,数据量大了以后他是很有可能会栈溢出的。
但是计算做了优化也有可能会栈溢出,虽然快速排序是最快的,但耗费内存大也是他的缺点
三、快速排序的优化
1.三数取中法
快排在能取到中间值时,最快。
如果数组是一个有序的,那么就会开辟很多没必要的空间。浪费时间空间
那么三树取中就是:
用left 和 right 与 mid(数组中间下标的值) ,里面选居中的一个。做为基准值,并将他和left换一下
此时3做为基准值
那么最后基准值就在中间位置
写一个函数找到三个数之间中间的那个数的下标:
//返回的是中间值小标private static int midTreeNum(int[] array,int left,int right) {int mid = (left + right) / 2;if(array[left] < array[right]) {if(array[mid] < array[left]) {return left;}else if(array[right] < array[mid]) {return right;}else {return mid;}}else {if(array[mid] < array[right]) {return right;}else if(array[left] < array[mid]) {return left;}else {return mid;}}}
边看图边看代码,假设array[left] < array[right] 假设array[left] >= array[right]
public static void quickSort(int[] array) {quick(array,0,array.length-1);}private static void quick(int[] array,int start,int end) {if(start >= end) {return;}//三数取中法int index = midTreeNum(array,start,end);swap(array,index,start);int par = partitionK(array,start,end);quick(array,start,par-1);quick(array,par+1,end);}
结果:
2.递归到小的子区间时,可以考虑使用插入排序
我们知道在趋于有序的时候插入排序最快,可以达到O(n)
public static void insertSortRange(int[] array,int left ,int right) {for (int i = left+1; i <= right; i++) {int tmp = array[i];int j = i-1;for (; j >= left; j--) {
// if(array[j] > tmp) { 不稳定的写法if(array[j] > tmp) {array[j+1] = array[j];}else {//防止第一次array[j]>tmp,从而j--到-1,执行不到这条语句
// array[j+1] = tmp;break;}}array[j+1] = tmp;}
}
public static void quickSort(int[] array) {quick(array,0,array.length-1);}private static void quick(int[] array,int start,int end) {if(start >= end) {return;}//当分出来的,数组越小。递归的次数就越多了,但是趋于有序了就可以用插入排序if(end - start + 1 <= 10) {insertSortRange(array,start,end);return;}//三数取中法int index = midTreeNum(array,start,end);swap(array,index,start);int par = partitionK(array,start,end);quick(array,start,par-1);quick(array,par+1,end);}
四、非递归的写法
public static void quickSortNot(int[] array) {Stack<Integer> stack = new Stack<>();int left = 0;int right = array.length-1;int par = partitionK(array,left,right);if(par > left+1) {stack.push(left);stack.push(par-1);}if(par < right-1) {stack.push(par+1);stack.push(right);}while (!stack.isEmpty()) {right = stack.pop();left = stack.pop();par = partitionK(array,left,right);//保证左边至少有两个元素if(par > left+1) {stack.push(left);stack.push(par-1);}//保证右边至少有两个元素if(par < right-1) {stack.push(par+1);stack.push(right);}}
}
用栈来模拟,用栈后进先出的原理来模拟实现。
快速排序最好还是用递归来实现
五、时间空间复杂度
优化后的
时间复杂度:O(n*log2n)空间复杂度:O(log2n)稳定性:不稳定