关于算法-数据结构:使用-Java-实现快速排序详解

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一、概述

最近在看一些面试题,发现很多面试过程中都会要求手写疾速排序,查阅一些博客发现他人写的并不是特地分明而且也很难记住,所以为了更好的把握这个算法,所以在这篇文章中,将本人的学习过程记录下来,你将学习到疾速排序算法和应用 Java 如何实现疾速排序。

疾速排序是一种基于分而治之的排序算法,其中:
1、通过从数组中抉择一个核心元素将数组划分成两个子数组,在划分数组时,将比核心元素小的元素放在左子数组,将比核心元素大的元素放在右子数组。
2、左子数组和右子数组也应用雷同的办法进行划分,这个过程始终继续到每个子数组都蕴含一个元素为止。
3、最初,将元素组合在一起以造成排序的数组。

核心元素(pivot element):有的中央翻译为:枢轴元素、基元,基准元素,我这里就叫做核心元素

二、疾速排序算法的工作原理

1、抉择核心元素

抉择不同地位的核心元素,疾速排序就有不同的变体,比方能够抉择:第一个元素、最初一个元素以及左端、右端和核心地位上的三个元素的中值作为核心元素,在这里,咱们将抉择数组的最初一个元素作为核心元素。

2、重新排列数组

当初重新排列数组,将比核心元素小的放在右边,比核心元素大的放在左边。

重新排列数组的办法如下:
1、指针固定在核心元素上,将核心元素与从第一个索引开始的元素进行比拟。

2、如果该元素大于核心元素,则为该元素设置第二指针。

3、当初将核心元素与其余元素进行比拟,如果达到的元素小于核心元素,则将较小的元素和上次找到的较大元素替换地位。

4、同样,反复该过程以将下一个更大的元素设置为第二指针,并且将其和另一个较小的元素替换地位。

5、该过程始终进行到达到倒数第二个元素为止。

6、最初将核心元素与第二个指针指向的元素替换地位。

3、划分子数组

再次别离为左子局部和右子局部抉择了核心元素,并且反复步骤 2,子数组被宰割,直到每个子数组只有一个元素,至此,该数组曾经通过疾速排序算法升序排好序了。

4、疾速排序可视化插图阐明

能够借助以下插图理解疾速排序算法的工作原理。

三、疾速排序算法伪代码

1、伪代码阐明

quickSort(array, leftmostIndex, rightmostIndex)
  if (leftmostIndex < rightmostIndex)
    pivotIndex <- partition(array,leftmostIndex, rightmostIndex)
    quickSort(array, leftmostIndex, pivotIndex - 1)
    quickSort(array, pivotIndex, rightmostIndex)

partition(array, leftmostIndex, rightmostIndex)
  set rightmostIndex as pivotIndex
  storeIndex <- leftmostIndex - 1
  for i <- leftmostIndex + 1 to rightmostIndex
  if element[i] < pivotElement
    swap element[i] and element[storeIndex]
    storeIndex++
  swap pivotElement and element[storeIndex+1]
return storeIndex + 1

四、Java 实现疾速排序

Java 实现疾速排序的代码如下:


public class QuickSort {public static int partition(int[] array, int low, int high) {
        // 取最初一个元素作为核心元素
        int pivot = array[high];
        // 定义指向比核心元素大的指针,首先指向第一个元素
        int pointer = low;
        // 遍历数组中的所有元素,将比核心元素大的放在左边,比核心元素小的放在右边
        for (int i = low; i < high; i++) {if (array[i] <= pivot) {
                // 将比核心元素小的元素和指针指向的元素替换地位
                // 如果第一个元素比核心元素小,这里就是本人和本人替换地位,指针和索引都向下一位挪动
                // 如果元素比核心元素大,索引向下挪动,指针指向这个较大的元素,直到找到比核心元素小的元素,并替换地位,指针向下挪动
                int temp = array[i];
                array[i] = array[pointer];
                array[pointer] = temp;
                pointer++;
            }
            System.out.println(Arrays.toString(array));
        }
        // 将核心元素和指针指向的元素替换地位
        int temp = array[pointer];
        array[pointer] = array[high];
        array[high] = temp;
        return pointer;
    }

    public static void quickSort(int[] array, int low, int high) {if (low < high) {
            // 获取划分子数组的地位
            int position = partition(array, low, high);
            // 左子数组递归调用
            quickSort(array, low, position -1);
            // 右子数组递归调用
            quickSort(array, position + 1, high);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {int[] array = {6,72,113,11,23};
        quickSort(array, 0, array.length -1);
        System.out.println("排序后的后果");
        System.out.println(Arrays.toString(array));
    }
}

排序过程的后果如下:

[6, 72, 113, 11, 23]
[6, 72, 113, 11, 23]
[6, 72, 113, 11, 23]
[6, 11, 113, 72, 23]
[6, 11, 23, 72, 113]
[6, 11, 23, 72, 113]
排序后的后果
[6, 11, 23, 72, 113]

从这个排序后果咱们能够晓得整个排序过程。

五、疾速排序的复杂性

工夫复杂度 O 示意
最好 O(n * log n)
最差 O(n * n)
均匀 O(n * log n)
空间复杂度 O(log n)
稳定性 不稳固

1、工夫复杂度

  • 最坏的状况复杂度 [Big-O]:
    当抉择的核心元素是最大或最小的元素时产生,这种状况导致核心元素位于已排序数组的最末端,一个子数组始终为空,而另一个子数组蕴含元素,因而,仅在此子数组上调用 quicksort,疾速排序算法对于扩散的数据具备更好的性能。
  • 最好的状况复杂度 [Big-O]:
    当核心元素始终是两头元素或凑近两头元素时,会产生这种状况。
  • 均匀复杂度 [Big-O]:
    在不呈现上述条件时产生。

    2、空间复杂度

    疾速排序的空间复杂度为 O(log n)。

六、疾速排序的利用

在以下状况下应用 Quicksort 算法

  • 编程语言适宜递归
  • 工夫复杂度很重要
  • 空间复杂性很重要

正文完
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