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深入理解数据结构第五弹——排序(2)——快速排序_以数组[5,2,9,4,7,8,6,3,0,1]为例讲解下快速排序每一步是如何进行排序的以及如何

以数组[5,2,9,4,7,8,6,3,0,1]为例讲解下快速排序每一步是如何进行排序的以及如何

排序(1):深入了解数据结构第四弹——排序(1)——插入排序和希尔排序-CSDN博客

前言:

在前面我们已经讲过了几种排序方式,他们的效率有快有慢,今天我们来学习一种非常高效的排序方式——快速排序

目录

一、快速排序的思想

二、快速排序的递归实现

2.1 霍尔法

2.2 挖坑法

2.3 前后指针法

三、快排的非递归实现

四、完整代码示例

五、总结


一、快速排序的思想

快速排序是一种常用的排序算法,属于比较排序的一种。它的基本思想是先选取一个基准数据,经过一趟排序,让比它小的分为一部分,比它大的分为另一部分,然后再对这两部分继续这种操作,直到他们有序

快速排序的具体步骤如下:

  1. 选择一个基准元素(通常是待排序数组的第一个元素、最后一个元素或者中间元素)。
  2. 将比基准元素小的元素放在基准元素的左边,比基准元素大的元素放在基准元素的右边,这一步称为分区操作。
  3. 对基准元素左右两部分分别递归地进行快速排序。

比如这样一组数据{ 4,7,1,9,3,6,5,8,3,2,0 }

1、首先我们先选择一个基准元素(我们以最左边的元素为基准元素为例)

2、对剩下的元素进行排序,比基准元素小的排在左边,比基准元素大的排在右边

3、对小的部分和大的部分重复上面两部操作,最后我们就可以得到一个有序的数组

这一步就可以清楚的看到其实快排的这种思想很像二叉树,所以很容易通过类似二叉树递归的那种思想来解决

二、快速排序的递归实现
 

快排的实现其实是很有意思的,在上面我们已经讲了快排的思想,其实就是不断的重复分区操作的过程,所以我们就可以设计一个递归来实现这种,同时,由于每一步都要进行分区,所以我们可以封装一个分区排序函数(PartSort函数)在前,重复这个过程

  1. void QuickSort(int* a, int begin,int end)
  2. {
  3. if (begin >= end)
  4. {
  5. return;
  6. }
  7. int keyi = PartSort3(a, begin, end);
  8. QuickSort(a, begin, keyi - 1);
  9. QuickSort(a, keyi + 1, end);
  10. }

其中参数a是数组指针,begin是传入数组的首元素位置,end是传入元素尾元素位置,过程图如下:

快排函数的主体就是上面那几步,接下来,我们重点讲解一下快排分区排序函数(PartSort函数)该如何实现,这一步也是非常有趣的,目前我们有三种方法来实现这个函数的功能:

      1、霍尔排序

      2、挖坑法

      3、前后指针法

2.1 霍尔法

霍尔法是霍尔大佬(就是快排的发明者)自己刚开始用的排序方法,但是由于这种分部排序方法需要注意到的点太多,所以后来才又有了后面两种排序方法,现在我们先来学习一下霍尔大佬的这种方法

霍尔排序其实就是严格按照我们上面讲的快排的那种思想进行的,就是先选一个基准数,然后对后面数进行大致的判断,让比基准数小的位于基准数左侧,比基准数大的位于基准数右侧

霍尔实现这个过程的方法就是先选取最左边的元素作为基准元素,然后记录剩下元素左右位置,然后让左边向右移动,当遇到一个比基准元素大的数就停下来,右边向左移动,遇到一个小于基准元素的数停下来,然后让左右这两个数交换

然后再讲左右两部分分开再进行类似的操作

由图可见这是一种类似二叉树的操作,所以非常适合用递归来解决,具体代码如下:

  1. int GetMid(int* a, int left, int right)
  2. {
  3. int mid = (left + right) / 2;
  4. if (a[left] > a[mid])
  5. {
  6. if (a[right] > a[left])
  7. return left;
  8. else if (a[right] < a[mid])
  9. return mid;
  10. else
  11. return right;
  12. }
  13. else
  14. {
  15. if (a[right] < a[left])
  16. return left;
  17. else if (a[right] > a[mid])
  18. return mid;
  19. else
  20. return right;
  21. }
  22. }
  23. //1、hero 霍尔排序
  24. //[left,right]
  25. int PartSort(int* a, int left, int right)
  26. {
  27. int mid = GetMid(a, left, right);
  28. Swap(&a[mid], &a[left]);
  29. int keyi = left;
  30. while (left < right)
  31. {
  32. while (left < right && a[left] <= a[keyi])
  33. {
  34. left++;
  35. }
  36. while (left < right && a[right] >= a[keyi])
  37. {
  38. right--;
  39. }
  40. Swap(&a[left], &a[right]);
  41. }
  42. Swap(&a[left], &a[keyi]);
  43. return left;
  44. }

但前面我们也已经提到过了,霍尔排序有一些细节是一定要处理到位的,就比如

1、如果取左边数为基准元素,右边就要先开始移动(right - -),反之就左边先开始移动,否则就容易可能会出现溢出的现象

2、要注意当左右移动到的那个元素等于基准元素时是要跳过的,同时最后left==right时要将这个元素与基准元素交换

3、如果对于一个较为有序的函数,比如{1,2,4,5,7,3,9,8},快排的效率其实是偏低的,因为我们刚开始选的基准元素基本没啥作用,所以我们选择的基准元素要尽可能贴近中间值,所以就有了上述代码中的GetMid函数
 

2.2 挖坑法

鉴于霍尔法注意事项太多,且霍尔法较难理解,后面又有大佬总结出挖坑法这一思路相同,但更形象更容易理解的方法

挖坑法的思路如下:

先以左边元素为基准元素,然后将这个元素挖出,将这个位置理想化成一个坑,然后再从右边向左边移动,找到一个小于基准数的数后将它放入坑中,将这个位置作为新的坑,再从左边往右边去,找到一个大于基准数字的数,填入坑中,将这个位置作为新坑,直到最后将基准数字放入最后的坑中

挖坑法的思路要比霍尔法,简单很多,实现如下:

  1. //2、挖坑法
  2. int PartSort2(int* a,int left,int right)
  3. {
  4. int mid = GetMid(a, left, right);
  5. Swap(&a[mid], &a[left]);
  6. int key = a[left];
  7. int hole = left;
  8. while (left < right)
  9. {
  10. while (left < right && a[right] >= key)
  11. {
  12. right--;
  13. }
  14. a[hole] = a[right];
  15. hole = right;
  16. while (left<right && a[left]<=key)
  17. {
  18. left++;
  19. }
  20. a[hole] = a[left];
  21. hole = left;
  22. }
  23. a[hole] = key;
  24. return left;
  25. }

2.3 前后指针法

前后指针法是一个更容易理解的很不错的方法,体现了后人的智慧

前后指针法的思路如下:

首先先将最左边元素作为基准元素,然后定义一个prev表示后指针,定义一个cur表示前指针,cur=prev+1,然后让前指针先走,当遇到一个小于基准元素的数时停下来,然后让后指针走一步,然后交换这两个数据,直到前指针把所有数据走完

实现上述过程的代码:

  1. //3、前后指针法
  2. int PartSort3(int* a, int left, int right)
  3. {
  4. int mid = GetMid(a, left, right);
  5. Swap(&a[mid], &a[left]);
  6. int prev = left;
  7. int cur = prev + 1;
  8. int keyi = left;
  9. while (cur <= right)
  10. {
  11. if (a[cur] < a[keyi])
  12. {
  13. prev++;
  14. Swap(&a[prev], &a[cur]);
  15. }
  16. cur++;
  17. }
  18. Swap(&a[prev], &a[keyi]);
  19. return prev;
  20. }

三、快排的非递归实现

这个由于篇幅问题,留在下一章进行讲解(其实是本人累了.......坐在这写一下午了,呜呜呜呜呜........),这个明天写,嘿嘿

四、完整代码示例

上面我们就已经把快排的几种分部处理的方法和思想讲的很清楚了,接下来,我们就通过一个完整的代码实例来感受快排的魅力所在

对数组{ 4,7,1,9,3,6,5,8,3,2,0 }进行快排

Seqlish.h

  1. //快速排序
  2. void QuickSort(int* a, int begin, int end);

Seqlish.c

  1. //快速排序
  2. void PrintArray(int* a, int n)
  3. {
  4. for (int i = 0; i < n; i++)
  5. {
  6. printf("%d ", a[i]);
  7. }
  8. printf("\n");
  9. }
  10. void Swap(int* e1, int* e2)
  11. {
  12. int tmp = *e1;
  13. *e1 = *e2;
  14. *e2 = tmp;
  15. }
  16. int GetMid(int* a, int left, int right)
  17. {
  18. int mid = (left + right) / 2;
  19. if (a[left] > a[mid])
  20. {
  21. if (a[right] > a[left])
  22. return left;
  23. else if (a[right] < a[mid])
  24. return mid;
  25. else
  26. return right;
  27. }
  28. else
  29. {
  30. if (a[right] < a[left])
  31. return left;
  32. else if (a[right] > a[mid])
  33. return mid;
  34. else
  35. return right;
  36. }
  37. }
  38. //1、hero 霍尔排序
  39. //[left,right]
  40. int PartSort(int* a, int left, int right)
  41. {
  42. int mid = GetMid(a, left, right);
  43. Swap(&a[mid], &a[left]);
  44. int keyi = left;
  45. while (left < right)
  46. {
  47. while (left < right && a[left] <= a[keyi])
  48. {
  49. left++;
  50. }
  51. while (left < right && a[right] >= a[keyi])
  52. {
  53. right--;
  54. }
  55. Swap(&a[left], &a[right]);
  56. }
  57. Swap(&a[left], &a[keyi]);
  58. return left;
  59. }
  60. //2、挖坑法
  61. int PartSort2(int* a,int left,int right)
  62. {
  63. int mid = GetMid(a, left, right);
  64. Swap(&a[mid], &a[left]);
  65. int key = a[left];
  66. int hole = left;
  67. while (left < right)
  68. {
  69. while (left < right && a[right] >= key)
  70. {
  71. right--;
  72. }
  73. a[hole] = a[right];
  74. hole = right;
  75. while (left<right && a[left]<=key)
  76. {
  77. left++;
  78. }
  79. a[hole] = a[left];
  80. hole = left;
  81. }
  82. a[hole] = key;
  83. return left;
  84. }
  85. //3、前后指针法
  86. int PartSort3(int* a, int left, int right)
  87. {
  88. int mid = GetMid(a, left, right);
  89. Swap(&a[mid], &a[left]);
  90. int prev = left;
  91. int cur = prev + 1;
  92. int keyi = left;
  93. while (cur <= right)
  94. {
  95. if (a[cur] < a[keyi])
  96. {
  97. prev++;
  98. Swap(&a[prev], &a[cur]);
  99. }
  100. cur++;
  101. }
  102. Swap(&a[prev], &a[keyi]);
  103. return prev;
  104. }
  105. //递归的快速排序
  106. void QuickSort(int* a, int begin,int end)
  107. {
  108. if (begin >= end)
  109. {
  110. return;
  111. }
  112. int keyi = PartSort3(a, begin, end);
  113. QuickSort(a, begin, keyi - 1);
  114. QuickSort(a, keyi + 1, end);
  115. }

test.c

  1. //测试快速排序
  2. void TestQuick()
  3. {
  4. int a[] = { 4,7,1,9,3,6,5,8,3,2,0 };
  5. PrintArray(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
  6. //QuickSort(a, 0, sizeof(a) / sizeof(a[0]) - 1); //递归快排
  7. QuickSortNonR(a, 0, sizeof(a) / sizeof(a[0]) - 1); //非递归快排
  8. PrintArray(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
  9. }
  10. int main()
  11. {
  12. TestQuick();
  13. return 0;
  14. }

运行结果如下:

五、总结

总之,快排的思路是有点类似二叉树的,所以适合用递归来解决,当然,用非递归同样能处理,这里我们留下了一个尾巴,等下次解决,上面提到的这些内容,如果有不理解的地方欢迎私信与我交流或者在评论区中指出

谢谢各位大佬观看,创作不易,还请各位大佬点赞支持一下!!!

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