当前位置:   article > 正文

排序算法:归并排序、快速排序_快速排序原理

快速排序原理

 

相关博客:

排序算法:冒泡排序、插入排序、选择排序、希尔排序

排序算法:归并排序、快速排序

排序算法:桶排序、计数排序、基数排序

排序算法:堆排序

十大排序算法小结


一、归并排序

1、工作原理:

归并排序的采用分治思想,如果要排序一个数组,我们先把数组从中间分成前后两个部分,然后对前后两个部分分别进行排序,再将排好序的两部分合并在一起,这样整个数组就都有序了。

2、动图演示:

3、Java代码实现:

  1. public class MergeSort {
  2. //归并排序:
  3. public void mergeSort(int[] a,int p,int r){
  4. //递归终止条件
  5. if(p>=r) return;
  6. int q=(p+r)/2;//取数组的中间点
  7. mergeSort(a,p,q);//对前半部分进行排序
  8. mergeSort(a,q+1,r);//对后半部分进行排序
  9. merge(a, p, q, r);//合并前后两个部分
  10. }
  11. //merge()函数是归并排序的重点
  12. public void merge(int[] a,int p,int q,int r){
  13. //初始化变量:i表示前半部分的下标,j表示后半部分的下标,k表示临时数组的下标
  14. int i=p;int j=q+1;int k=0;
  15. int[] tmp = new int[r-p+1];
  16. while(i<=q && j<=r){
  17. if(a[i]<=a[j]){
  18. tmp[k++]=a[i++];
  19. }else{
  20. tmp[k++]=a[j++];
  21. }
  22. }
  23. //将剩余数据拷贝到临时数组中
  24. for(;i<=q;i++) tmp[k++]=a[i];
  25. for(;j<=r;j++) tmp[k++]=a[j];
  26. //将tmp临时数组拷贝回原数组
  27. for(int x=0;x<r-p+1;x++) a[p+x]=tmp[x];
  28. }
  29. }

4、算法分析:

(1)归并排序是一种稳定的排序算法

(2)最好、最好、平均时间复杂度都是O(nlogn)。

(3)空间复杂度是O(n),所以不是原地排序。这也是归并排序的一个致命弱点。


二、快速排序:

1、工作原理:

快速排序也是利用分治思想。如果要排序一组数据,我们先选择这组数据中任意一个数据作为分区点pivot,然后遍历这组数据,将小于分区点pivot的放到左边,大于分区点pivot的放到右边,将pivot放到中间。然后再分别对左右两部分进行排序。

2、图片演示:

3、Java代码实现:

  1. public class QuickSort {
  2. public void quickSort(int[] a,int p,int r){
  3. //递归终止条件:
  4. if(p>=r) return;
  5. //获取分区点:
  6. int q=partition(a,p,r);
  7. quickSort(a,p,q-1);//对左分区进行排序
  8. quickSort(a,q+1,r);//对右分区进行排序
  9. }
  10. //返回分区点,快速排序的核心:
  11. public int partition(int[] a,int p,int r){
  12. int i=p;int pivot = a[r];
  13. for(int j=p;j<=r;j++){
  14. if(a[j]<pivot){
  15. swap(a,i,j);
  16. i++;
  17. }
  18. }
  19. swap(a, i, r);
  20. return i;
  21. }
  22. public void swap(int[] a,int x,int y){
  23. int temp=a[x];
  24. a[x]=a[y];
  25. a[y]=temp;
  26. }
  27. }

其中,快速排序的核心就是paitition()分区函数,它的过程如下图所示:

4、算法分析:

(1)快速排序是一种原地排序,空间复杂度为O(1)。

(2)快速排序是一种不稳定算法。

(3)快速排序是的最好时间复杂度、平均时间复杂度为O(nlogn)。但是在极端情况下,如果数组中的数据原来就是有序的,比如1,3,5,6,8,如果我们每次选择最后一个元素作为pivot,那每次分区得到的两个区间就是不均等的,我们需要大约进行n次分区操作,才能完成快排的整个过程,每次分区我们平均要扫描大约n/2个元素,这时时间复杂度为O(n^2),也就是最坏时间复杂度。


三、小结:归并与快排的区别:

(1)归并排序和快速排序都是用分治的思想,代码都是通过递归来实现的,但是归并排序的核心是merge()合并函数,而快速排序的核心是partition()分区函数。归并排序的处理过程是从下到上,先处理子问题,然后再合并。而快速排序的处理过程正好相反,它的处理过程是从上到下的,先分区,然后再处理子问题。这两种排序的处理过程如下图所示:

(2)归并排序算法是一种任何情况下时间复杂度都比较稳定的排序算法,时间复杂度都是O(nlogn);快速排序算法最坏情况下时间复杂度为O(n^2),但是平均时间复杂度都是O(nlogn),不仅如此,快速排序时间复杂度退化到O(n^2)的概率非常小,我们可以通过合理选择pivot来避免这种情况。

(3)归并排序不是原地排序算法,空间复杂度比较高,为O(n);快速排序是原地排序算法,空间复杂度为O(1)。

(4)归并排序是稳定的算法,快速排序不稳定。

 

 

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/神奇cpp/article/detail/792415
推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号