快速排序算法详解

快速排序(Quick Sort)是计算机科学与技术领域中非常经典的一种排序算法,由C. A. R. Hoare在1960年提出。它应用分治思想进行排序,通过对数据进行分区操作,并递归地对分区后的子序列进行排序,从而达到整个序列有序的目的。

基本思想

快速排序的核心思想是在待排序序列中选择一个基准值(pivot),然后将小于基准值的元素放在基准值的左边,大于基准值的元素放在基准值的右边,这样就找到了基准值在数组中的正确位置。之后,再分别对基准值左右两边的子序列进行同样的操作,直到整个序列有序。

排序流程

快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序,其排序流程大致如下:

  1. 选择基准值:在待排序序列中选取一个元素作为基准值。
  2. 分区操作:通过一趟排序将待排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另一部分的所有数据要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
  3. 递归排序:对基准值左右两边的子序列递归地执行上述分区操作,直到子序列的长度为1或0,即已经有序。

排序步骤

以数组为例,快速排序的详细步骤可以归纳为:

  1. 设置两个指针:通常设置两个指针i和j,分别指向序列的起始位置和末尾位置。
  2. 选择基准值:可以选择序列的第一个元素作为基准值,也可以采用其他策略选择基准值。
  3. 分区操作
    • 从后往前搜索(j--),找到第一个小于基准值的元素A[j],将其与A[i]交换。
    • 从前往后搜索(i++),找到第一个大于基准值的元素A[i],将其与A[j]交换。
    • 重复上述步骤,直到i和j相遇,此时基准值就位于其最终位置。
  4. 递归排序:对基准值左边的子序列和右边的子序列分别进行快速排序。

性能分析

  • 时间复杂度:快速排序的平均时间复杂度为O(n log n),但在最坏情况下(如输入序列已经有序或接近有序),时间复杂度会退化到O(n^2)。这通常是由于基准值选择不当导致的。
  • 空间复杂度:快速排序的空间复杂度主要取决于递归的深度。在最好的情况下,递归深度为logn,空间复杂度为O(logn)。但在最坏情况下,递归深度可能达到n,空间复杂度为O(n)。然而,由于快速排序是原地排序(in-place sort),除了递归所需的栈空间外,不需要额外的存储空间,因此可以认为其空间复杂度是O(logn)(不考虑递归栈)。

注意事项

  • 快速排序不是一种稳定的排序算法,即相同的元素在排序后可能会改变它们之间的相对位置。
  • 快速排序的性能受到基准值选择策略的影响,因此在实际应用中需要选择合适的基准值选择策略以提高排序效率。

随机值

在快速排序中,选择基准值(pivot)的策略对算法的性能有着显著的影响。传统的快速排序实现可能会选择序列的第一个、最后一个或中间元素作为基准值,但这些策略在某些情况下(如输入序列已经部分或完全有序)可能导致算法性能退化到O(n^2)。

为了避免这种情况,一种常用的改进方法是随机选择基准值。通过随机选择基准值,可以大大减少算法陷入最坏情况的可能性,从而提高算法的平均性能。

随机选择基准值的步骤

  1. 生成随机数:首先,生成一个随机数randIdx,该随机数的范围是0到n-1(其中n是序列的长度)。

  2. 选择基准值:然后,将randIdx对应的元素选为基准值。这通常涉及到将基准值元素与序列的某个位置(如第一个或最后一个位置)的元素进行交换,以便于后续的分区操作。

  3. 进行分区:使用选定的基准值对序列进行分区操作,将小于基准值的元素放在基准值的左边,大于基准值的元素放在基准值的右边。

  4. 递归排序:对基准值左边和右边的子序列递归地执行上述过程,直到子序列的长度为0或1。

优点

  • 减少最坏情况的发生:随机选择基准值可以显著降低算法陷入最坏情况(即每次分区都只得到一个空子序列)的可能性。

  • 提高平均性能:通过随机化,算法的平均性能更加稳定,不易受到输入数据的影响。

注意事项

  • 随机数的生成:在生成随机数时,需要确保随机数生成器的质量,以避免产生可预测的序列。

  • 实现复杂度:虽然随机选择基准值可以提高性能,但它也增加了实现的复杂度。特别是在多线程或并行快速排序的实现中,需要更加小心地处理随机数的生成和基准值的选择。

  • 内存和性能权衡:在某些情况下,为了生成随机数和进行交换操作,可能会引入额外的内存访问和计算开销。然而,这些开销通常远小于因避免最坏情况而获得的性能提升。

912. 排序数组

给你一个整数数组 nums,请你将该数组升序排列。

示例 1:

输入:nums = [5,2,3,1]
输出:[1,2,3,5]

示例2:

输入:nums = [5,1,1,2,0,0]
输出:[0,0,1,1,2,5]

提示:

  • 1 <= nums.length <= 5 * 104
  • -5 * 104 <= nums[i] <= 5 * 104

若令第一个值为基准元素,提交会显示不通过(超时)

class Solution {
public:void quicksort( vector<int>& nums ,int i,int j){if(i<j){   int l=i,r=j;int plt=nums[l];while(l<r){while (l < r && nums[r] >= plt) r--;while (l < r && nums[l] <= plt) l++;if(l<r){swap(nums[l],nums[r]);}}swap(nums[l],nums[i]);quicksort(nums,i,r-1);quicksort(nums,l+1,j);}}vector<int> sortArray(vector<int>& nums) {int i=0;int j=nums.size()-1;quicksort(nums,i,j);return nums;}
};

基准值采用随机值,可以通过

class Solution {
public:void quicksort( vector<int>& nums ,int i,int j){if(i<j){   int l=i,r=j;int x = rand() % (r - l + 1) + l; // 基于随机的原则swap(nums[l], nums[x]);int plt=nums[l];while(l<r){while (l < r && nums[r] >= plt) r--;while (l < r && nums[l] <= plt) l++;if(l<r){swap(nums[l],nums[r]);}}swap(nums[l],nums[i]);quicksort(nums,i,r-1);quicksort(nums,l+1,j);}}vector<int> sortArray(vector<int>& nums) {int i=0;int j=nums.size()-1;quicksort(nums,i,j);return nums;}
};

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