.example-btn{color:#fff;background-color:#5cb85c;border-color:#4cae4c}.example-btn:hover{color:#fff;background-color:#47a447;border-color:#398439}.example-btn:active{background-image:none}div.example{width:98%;color:#000;background-color:#f6f4f0;background-color:#d0e69c;background-color:#dcecb5;background-color:#e5eecc;margin:0 0 5px 0;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;background-image:-webkit-linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px);background-image:linear-gradient(#fff,#e5eecc 100px)}div.example_code{line-height:1.4em;width:98%;background-color:#fff;padding:5px;border:1px solid #d4d4d4;font-size:110%;font-family:Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;word-break:break-all;word-wrap:break-word}div.example_result{background-color:#fff;padding:4px;border:1px solid #d4d4d4;width:98%}div.code{width:98%;border:1px solid #d4d4d4;background-color:#f6f4f0;color:#444;padding:5px;margin:0}div.code div{font-size:110%}div.code div,div.code p,div.example_code p{font-family:"courier new"}pre{margin:15px auto;font:12px/20px Menlo,Monaco,Consolas,"Andale Mono","lucida console","Courier New",monospace;white-space:pre-wrap;word-break:break-all;word-wrap:break-word;border:1px solid #ddd;border-left-width:4px;padding:10px 15px} 排序算法是《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分為內(nèi)部排序和外部排序,內(nèi)部排序是數(shù)據(jù)記錄在內(nèi)存中進(jìn)行排序,而外部排序是因排序的數(shù)據(jù)很大,一次不能容納全部的排序記錄,在排序過程中需要訪問外存。常見的內(nèi)部排序算法有:插入排序、希爾排序、選擇排序、冒泡排序、歸并排序、快速排序、堆排序、基數(shù)排序等。以下是快速排序算法:
創(chuàng)新互聯(lián)建站成立于2013年,先為洛浦等服務(wù)建站,洛浦等地企業(yè),進(jìn)行企業(yè)商務(wù)咨詢服務(wù)。為洛浦企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務(wù)解決您的所有建站問題。
快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下,排序 n 個項目要 Ο(nlogn) 次比較。在最壞狀況下則需要 Ο(n2) 次比較,但這種狀況并不常見。事實上,快速排序通常明顯比其他 Ο(nlogn) 算法更快,因為它的內(nèi)部循環(huán)(inner loop)可以在大部分的架構(gòu)上很有效率地被實現(xiàn)出來。
快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略來把一個串行(list)分為兩個子串行(sub-lists)。
快速排序又是一種分而治之思想在排序算法上的典型應(yīng)用。本質(zhì)上來看,快速排序應(yīng)該算是在冒泡排序基礎(chǔ)上的遞歸分治法。
快速排序的名字起的是簡單粗暴,因為一聽到這個名字你就知道它存在的意義,就是快,而且效率高!它是處理大數(shù)據(jù)最快的排序算法之一了。雖然 Worst Case 的時間復(fù)雜度達(dá)到了 O(n?),但是人家就是優(yōu)秀,在大多數(shù)情況下都比平均時間復(fù)雜度為 O(n logn) 的排序算法表現(xiàn)要更好,可是這是為什么呢,我也不知道。好在我的強迫癥又犯了,查了 N 多資料終于在《算法藝術(shù)與信息學(xué)競賽》上找到了滿意的答案:
快速排序的最壞運行情況是 O(n?),比如說順序數(shù)列的快排。但它的平攤期望時間是 O(nlogn),且 O(nlogn) 記號中隱含的常數(shù)因子很小,比復(fù)雜度穩(wěn)定等于 O(nlogn) 的歸并排序要小很多。所以,對絕大多數(shù)順序性較弱的隨機數(shù)列而言,快速排序總是優(yōu)于歸并排序。
1. 算法步驟
從數(shù)列中挑出一個元素,稱為 "基準(zhǔn)"(pivot);
重新排序數(shù)列,所有元素比基準(zhǔn)值小的擺放在基準(zhǔn)前面,所有元素比基準(zhǔn)值大的擺在基準(zhǔn)的后面(相同的數(shù)可以到任一邊)。在這個分區(qū)退出之后,該基準(zhǔn)就處于數(shù)列的中間位置。這個稱為分區(qū)(partition)操作;
遞歸地(recursive)把小于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列和大于基準(zhǔn)值元素的子數(shù)列排序;
2. 動圖演示
代碼實現(xiàn) JavaScript 實例 function quickSort ( arr , left , right ) {
var len = arr. length ,
? ? partitionIndex ,
? ? left = typeof left != 'number' ? 0 : left ,
? ? right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right ;
if ( left
快速排序:
package org.rut.util.algorithm.support;
import org.rut.util.algorithm.SortUtil;
/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class QuickSort implements SortUtil.Sort{
/* (non-Javadoc)
* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
*/
public void sort(int[] data) {
quickSort(data,0,data.length-1);
}
private void quickSort(int[] data,int i,int j){
int pivotIndex=(i+j)/2;
//swap
SortUtil.swap(data,pivotIndex,j);
int k=partition(data,i-1,j,data[j]);
SortUtil.swap(data,k,j);
if((k-i)1) quickSort(data,i,k-1);
if((j-k)1) quickSort(data,k+1,j);
}
/**
* @param data
* @param i
* @param j
* @return
*/
private int partition(int[] data, int l, int r,int pivot) {
do{
while(data[++l]pivot);
while((r!=0)data[--r]pivot);
SortUtil.swap(data,l,r);
}
while(lr);
SortUtil.swap(data,l,r);
return l;
}
}
改進(jìn)后的快速排序:
package org.rut.util.algorithm.support;
import org.rut.util.algorithm.SortUtil;
/**
* @author treeroot
* @since 2006-2-2
* @version 1.0
*/
public class ImprovedQuickSort implements SortUtil.Sort {
private static int MAX_STACK_SIZE=4096;
private static int THRESHOLD=10;
/* (non-Javadoc)
* @see org.rut.util.algorithm.SortUtil.Sort#sort(int[])
*/
public void sort(int[] data) {
int[] stack=new int[MAX_STACK_SIZE];
int top=-1;
int pivot;
int pivotIndex,l,r;
stack[++top]=0;
stack[++top]=data.length-1;
while(top0){
int j=stack[top--];
int i=stack[top--];
pivotIndex=(i+j)/2;
pivot=data[pivotIndex];
SortUtil.swap(data,pivotIndex,j);
//partition
l=i-1;
r=j;
do{
while(data[++l]pivot);
while((r!=0)(data[--r]pivot));
SortUtil.swap(data,l,r);
}
while(lr);
SortUtil.swap(data,l,r);
SortUtil.swap(data,l,j);
if((l-i)THRESHOLD){
stack[++top]=i;
stack[++top]=l-1;
}
if((j-l)THRESHOLD){
stack[++top]=l+1;
stack[++top]=j;
}
}
//new InsertSort().sort(data);
insertSort(data);
}
/**
* @param data
*/
private void insertSort(int[] data) {
int temp;
for(int i=1;idata.length;i++){
for(int j=i;(j0)(data[j]data[j-1]);j--){
SortUtil.swap(data,j,j-1);
}
}
}
}
java編程實現(xiàn)隨機數(shù)組的快速排序步驟如下:
1、打開Eclipse,新建一個Java工程,在此工程里新建一個Java類;
2、在新建的類中聲明一個產(chǎn)生隨機數(shù)的Random變量,再聲明一個10個長度的int型數(shù)組;
3、將產(chǎn)生的隨機數(shù)逐個放入到數(shù)組中;
4、利用排序算法對隨機數(shù)組進(jìn)行排序。
具體代碼如下:
import?java.util.Random;
public?class?Demo?{
public?static?void?main(String[]?args)?{
int?count?=?0;
Random?random?=?new?Random();
int?a[]?=?new?int[10];
while(count??10){
a[count]?=?random.nextInt(1000);//產(chǎn)生0-999的隨機數(shù)
count++;
}
for?(int?i?=?0;?i??a.length?-?1;?i++)?{
int?min?=?i;
for?(int?j?=?i?+?1;?j??a.length;?j++)?{
if?(a[j]??a[min])?{
min?=?j;
}
}
if?(min?!=?i)?{
int?b?=?a[min];
a[min]?=?a[i];
a[i]?=?b;
}
}
for?(int?c?=?0;?c??a.length;?c++)?{
System.out.print(a[c]?+?"?");
}
}
}