看动画学算法之: 排序 - 快速排序

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发布于: 2020 年 09 月 14 日
看动画学算法之:排序-快速排序

简介

快速排序也采用的是分而制之的思想。那么快速排序和归并排序的区别在什么地方呢?



归并排序是将所有的元素拆分成一个个排好序的数组,然后将这些数组再进行合并。



而快速排序虽然也是拆分,但是拆分之后的操作是从数组中选出一个中间节点,然后将数组分成两部分。



左边的部分小于中间节点,右边的部分大于中间节点。



然后再分别处理左边的数组合右边的数组。



快速排序的例子

假如我们有一个数组:29,10,14,37,20,25,44,15,怎么对它进行快速排序呢?



先看一个动画:





我们再分析一下快速排序的步骤。



我们选择的是最左边的元素29作为中间点元素,然后将数组分成三部分:[0, 14, 15, 20, 25],[29],[44, 37]。



中间节点29已经排好序了,不需要处理。



接下来我们再对左右分别进行快速排序。最后就得到了一个所有元素都排序的数组。



快速排序的java代码实现

我们先来看最核心的部分partition,如何将数组以中间节点为界,分成左右两部分呢?



我们的最终结果,是要将array分割成为三部分。



首先我们选择最左侧的元素作为中间节点的值。然后遍历数组中的其他元素。



假如m=middleIndex,k=要遍历的元素index



考虑两种情况,第一种情况是数组中的元素比中间节点的值要大。





这种情况下,m不需要移动,k+1继续遍历即可。



第二种情况下,数组中的元素比中间节点的值要小。





因为m左边的元素都要比中间节点的值要小,所以这种情况下m需要+1,即右移一位。



现在m+1位置的元素要么还没有进行比较,要么就是比中间节点的值要大,我们可以巧妙的将m+1位置的元素和k位置的元素互换位置,这样仍然能够保证m左侧的元素要比中间节点的值要小。



将上面的分析总结成java代码如下:



private int partition(int[] array, int i, int j) {
//选择最左侧的元素作为中心点,middleValue就是中心点的值
int middleValue = array[i];
int middleIndex = i;
//从i+1遍历整个数组
for (int k = i+1; k <= j; k++) {
//如果数组元素小于middleValue,表示middleIndex需要右移一位
//右移之后,我们需要将小于middleValue的array[k]移动到middleIndex的左边,
// 最简单的办法就是交换k和middleIndex的值
if (array[k] < middleValue) {
middleIndex++;
//交换数组的两个元素
swap(array, k , middleIndex);
} //如果数组元素大于等于middleValue,则继续向后遍历,middleIndex值不变
}
// 最后将中心点放入middleIndex位置
swap(array, i, middleIndex);
return middleIndex;
}




最后我们需要将最左侧的元素和中间节点应该在的index的元素互换下位置,这样就将中间节点移动到了中间位置,并返回中间位置。



再来看下divide的代码:



public void doQuickSort(int[] array, int low, int high) {
//递归的结束条件
if (low < high) {
//找出中心节点的值
int middleIndex = partition(array, low, high);
//数组分成了三部分:
// a[low..high] ~> a[low..m–1], pivot, a[m+1..high]
//递归遍历左侧部分
doQuickSort(array, low, middleIndex-1);
// a[m] 是中心节点,已经排好序了,不需要继续遍历
//递归遍历右侧部分
doQuickSort(array, middleIndex+1, high);
log.info("QuickSort之后的数组:{}",array);
}
}




divide的代码就很简单了,找到中间节点的位置之后,我们再分别遍历数组的左右两边即可。最后得到排好序的数组。



随机快速排序的java实现

上面的例子中,我们的中间节点的选择是数组的最左元素,为了保证排序的效率,我们可以从数组中随机选择一个元素来作为中间节点。



private int partition(int[] array, int i, int j) {
//随机选择一个元素作为中心点,middleValue就是中心点的值
int randomIndex=i+new Random().nextInt(j-i);
log.info("randomIndex:{}",randomIndex);
//首先将randomIndex的值和i互换位置,就可以复用QuickSort的逻辑
swap(array, i , randomIndex);
int middleValue = array[i];
int middleIndex = i;
//从i遍历整个数组
for (int k = i+1; k <= j; k++) {
//如果数组元素小于middleValue,表示middleIndex需要右移一位
//右移之后,我们需要将小于middleValue的array[k]移动到middleIndex的左边,
// 最简单的办法就是交换k和middleIndex的值
if (array[k] < middleValue) {
middleIndex++;
//交换数组的两个元素
swap(array, k , middleIndex);
} //如果数组元素大于等于middleValue,则继续向后遍历,middleIndex值不变
}
// 最后将中心点放入middleIndex位置
swap(array, i, middleIndex);
return middleIndex;
}




上面的代码,我们在分区的时候,先选择出一个随机的节点,然后将这个随机的节点和最左侧的元素交换位置,后面的代码就可以重用上面的QuickSort的代码逻辑了。



快速排序的时间复杂度

从上面的分析我们可以看出,每次分区的时间复杂度应该是O(N),而divide又近似二分法,所以总的时间复杂度是O(N logN)。



本文的代码地址:



learn-algorithm



本文作者:flydean程序那些事

本文链接:http://www.flydean.com/algorithm-quick-sort/

本文来源:flydean的博客

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