【算法系列】快速排序详解
文章目录
- 快速排序的多种实现方式
- 1. 基本快速排序(Lomuto 分区方案)
- 1.1 基本原理
- 1.2 步骤
- 1.3 Java 实现示例
- 2. Hoare 分区方案
- 2.1 基本原理
- 2.2 步骤
- 2.3 Java 实现示例
- 3. 三数取中法
- 3.1 基本原理
- 3.2 步骤
- 3.3 Java 实现示例
- 4. 尾递归优化
- 4.1 基本原理
- 4.2 步骤
- 4.3 Java 实现示例
- 总结
快速排序的多种实现方式
快速排序(Quick Sort)是一种高效的排序算法,采用分治法策略。它通过选择一个“基准”元素,将数组分割成两个子数组,并递归地对这两个子数组进行排序。本文将详细介绍几种常见的快速排序实现方式,并讨论它们的特点和适用场景。
1. 基本快速排序(Lomuto 分区方案)
1.1 基本原理
Lomuto 分区方案是最常见的快速排序实现之一。它选择数组的最后一个元素作为基准(pivot),然后重新排列数组,使得所有小于基准的元素位于基准的左侧,所有大于基准的元素位于基准的右侧。
1.2 步骤
- 选择基准:通常选择数组的最后一个元素作为基准。
- 初始化指针:设置一个指针
i
,用于追踪当前小于基准的最后一个元素的位置。 - 遍历数组:
- 遍历数组中的每个元素(除了基准元素),如果当前元素小于等于基准,则将该元素与
i
指针所指向的元素交换,并将i
向右移动一位。
- 遍历数组中的每个元素(除了基准元素),如果当前元素小于等于基准,则将该元素与
- 放置基准:最后将基准元素与
i + 1
位置的元素交换,使得基准元素处于正确的位置。 - 递归排序:对基准两侧的子数组分别递归执行上述过程,直到每个子数组只剩下一个元素或为空。
1.3 Java 实现示例
public static void quickSort(int[] arr) {quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
}private static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {if(low >= high) {return;}int pivotIndex = lomuto(arr, low, high);quickSort(arr, low, pivotIndex - 1);quickSort(arr, pivotIndex + 1, high);
}private static int lomuto(int[] arr, int low, int high) {int pivot = arr[high]; // 选择最后一个元素作为基准int i = low - 1; // 指向当前小于基准的最后一个元素for (int j = low; j < high; j ++) {if(arr[j] <= pivot) {i ++;if(i != j) {swap(arr, i, j);System.out.println(low + "|" + high + " " + i + "|" + j + " " + Arrays.toString(arr));}}}// 将基准元素放回数组正确位置swap(arr, i + 1, high);System.out.println(low + "|" + high + "\t \t" + Arrays.toString(arr));return i + 1;
}
2. Hoare 分区方案
2.1 基本原理
Hoare 分区方案由 C.A.R. Hoare 提出,是另一种常见的快速排序实现。它通过选择一个基准元素(通常是第一个或最后一个元素),然后重新排列数组,使得所有小于基准的元素位于基准的左侧,所有大于基准的元素位于基准的右侧。
2.2 步骤
- 选择基准:通常选择数组的第一个元素作为基准。
- 初始化双指针:设置两个指针,分别指向数组的起始位置和结束位置。
- 移动指针:
- 左指针向右移动,直到找到一个大于基准的元素。
- 右指针向左移动,直到找到一个小于基准的元素。
- 交换元素:当左右指针都停止时,交换这两个元素的位置。
- 重复步骤3和4:继续移动指针并交换元素,直到左右指针相遇。
- 放置基准:最后将基准元素与右指针的位置交换,使得基准元素处于正确的位置。
2.3 Java 实现示例
public static void quickSort(int[] arr) {quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
}private static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {if(low >= high) {return;}int pivotIndex = hoare(arr, low, high);quickSort(arr, low, pivotIndex - 1);quickSort(arr, pivotIndex + 1, high);
}/*** 交换数组索引为i和j的两个元素* @param arr* @param i* @param j*/
private static void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;
}private static int hoare(int[] arr, int low, int high) {int pivot = arr[low]; // 选择一个元素作为基准int l = low; // 左索引int r = high; // 右索引while(l < r) {while(l < r && arr[r] > pivot) {r --;}while(l < r && arr[l] < pivot) {l ++;}if(l < r) {swap(arr, l, r);System.out.println(l + "|" + r + "\t" + Arrays.toString(arr));}}return l;
}
3. 三数取中法
3.1 基本原理
为了减少快速排序在最坏情况下的时间复杂度(即 O(n^2)),可以使用“三数取中法”来选择基准元素。这种方法通过选择数组的第一个、中间和最后一个元素中的中位数作为基准,从而减少最坏情况的发生概率。
3.2 步骤
- 选择基准:选择数组的第一个、中间和最后一个元素中的中位数作为基准。
- 分区操作:根据选择的基准进行分区操作,可以使用 Lomuto 或 Hoare 分区方案。
- 递归排序:对基准两侧的子数组分别递归执行上述过程,直到每个子数组只剩下一个元素或为空。
3.3 Java 实现示例
4. 尾递归优化
4.1 基本原理
快速排序的递归实现可能导致栈溢出问题,特别是在处理大规模数据集时。为了避免这种情况,可以使用尾递归优化技术来减少递归调用栈的深度。
4.2 步骤
- 选择基准:选择数组的某个元素作为基准。
- 分区操作:根据选择的基准进行分区操作,可以使用 Lomuto 或 Hoare 分区方案。
- 尾递归优化:每次递归只对较小的子数组进行递归调用,较大的子数组则通过循环继续处理,从而减少递归调用栈的深度。
4.3 Java 实现示例
总结
快速排序有多种实现方式,每种实现方式在不同的应用场景下可能有不同的性能表现:
- Lomuto 分区方案:简单易懂,但相比 Hoare 分区方案,在某些情况下可能会有更多的交换操作,导致效率稍低。
- Hoare 分区方案:通常比 Lomuto 分区更高效,因为它减少了不必要的交换操作,从而减少了时间复杂度。
- 三数取中法:通过选择数组的第一个、中间和最后一个元素中的中位数作为基准,减少最坏情况的发生概率。
- 尾递归优化:通过优化递归调用栈的深度,避免栈溢出问题,特别适合处理大规模数据集。