快速排序【hoare版本】【挖坑法】【双指针法】(数据结构)

       快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法,其基本思想为:任取待排序元素序列中 的某元素作为基准值,按照该排序码将待排序集合分割成两子序列,左子序列中所有元素均小于基准值,右子序列中所有元素均大于基准值,然后最左右子序列重复该过程,直到所有元素都排列在相应位置上为止。

一、hoare版本

       该算法的大体框架为:假设取数组的头为key同时保存索引变量begin的值在此处,取key的另一端为索引变量end,end不断向左移动,直至处于一个小于key的值的位置,此时再让索引变量begin不断向右移动,直至处于一个大于key的值的位置,交换两个值。由此不断循环往复,最终肯定会在一个大于key值的位置处end和begin相遇,最终交换该值与key所在的位置,即可得到一个左边比key小,右边比key大的一个数组。

       由于数组是以key为基准,左右两边分别小于和大于key,所以该数组又可分为[left,key-1] , [key+1,right],然后递归调用上面的算法,左右子序列重复该过程,直至所有元素都排列在相应位置上即可。

下图为单趟快速排序的过程

程序源代码

//单趟排序
int PartSort1(int* a, int begin, int end)
{int key = a[begin];//选取左边做keyint keyindex = begin;while (begin < end){while (begin < end && a[end] >= key)//此处必须要在此判断begin<end,防止end越界{end--;}while (begin < end && a[begin] <= key){begin++;}Swap(&a[end], &a[begin]);}//此时begin == endSwap(&a[end], &a[keyindex]);//此处不能跟key交换,因为key是局部变量return begin;
}
void QuickSort(int* a, int left , int right)
{assert(a);if (left >= right){return;}int div = PartSort1(a, left, right);//[left,div - 1]  div  [div + 1 , right]QuickSort(a, left, div - 1);QuickSort(a, div + 1, right);
}

注意事项

1.若选取右边的值做key,那么一定要让左边的begin先走,这样能保证他们性欲的位置一定是一个比key大的位置...(选取左边值做key同理)

2.注意在移动begin和end的时候每次都需要判断begin<end,防止begin和end相遇之后错过,无法进行正确的排序

优化

       经过分析我们发现:快速排序的最坏情况是每次选择的基准元素都是当前子数组的最大或最小值,导致每次划分只能减少一个元素的规模。在这种情况下,算法的时间复杂度接近于O(N*N),快速排序也就没有什么优势了,因此我们要做出优化。 

       为避免选取到最大值或者最小值,出现了三数取中法。即选取三个数的中间值作为基准,就可以很好地避免这种情况。改进后的代码变为:

//三数取中法
int GetMidIndex(int* a, int left, int right)
{int mid = (left + right) / 2;if (a[left] < a[mid]){if (a[right] < a[left]){return left;}else if (a[right] > a[mid]){return mid;}else{return right;}}else//a[left] > a[mid]{if (a[left] < a[right]){return left;}else if (a[mid] > a[right]){return mid;}else{return right;}}}
//单趟排序
int PartSort1(int* a, int begin, int end)
{int midindex = GetMidIndex(a, begin, end);Swap(&a[midindex], &a[begin]);int key = a[begin];//选取左边做keyint keyindex = begin;while (begin < end){while (begin < end && a[end] >= key){end--;}while (begin < end && a[begin] <= key){begin++;}Swap(&a[end], &a[begin]);}//此时begin == endSwap(&a[end], &a[keyindex]);//此处不能跟key交换,因为key是局部变量return begin;
}
void QuickSort(int* a, int left , int right)
{assert(a);if (left >= right){return;}int div = PartSort1(a, left, right);//[left,div - 1]  div  [div + 1 , right]QuickSort(a, left, div - 1);QuickSort(a, div + 1, right);
}

 二、挖坑法

       挖坑法是最主流的快速排序的方法,因为其易于理解。挖坑法,顾名思义,就是要把数据挖出来,假设以最左端位置为坑,把它的值保存在一个变量key内,定义索引变量begin和end,使end不断向左边移动,直至a[end]的值小于key,把它放在坑内,然后begin再向右移动,直至a[begin]的值大于key,把它放在a[end]的坑内。由此循环往复,我们可以得到一个与上面排序相同的结果。

程序源代码

/挖坑法
int PartSort2(int* a, int begin, int end)
{int midindex = GetMidIndex(a, begin, end);Swap(&a[midindex], &a[begin]);int key = a[begin];//坑while (begin < end){while (begin < end && a[end] >= key){end--;}a[begin] = a[end];while (begin < end && a[begin] <= key){begin++;}a[end] = a[begin];}//begin == enda[begin] = key;return begin;
}
void QuickSort(int* a, int left , int right)
{assert(a);if (left >= right){return;}int div = PartSort3(a, left, right);//[left,div - 1]  div  [div + 1 , right]QuickSort(a, left, div - 1);QuickSort(a, div + 1, right);
}

注意事项

在移动begin和end的时候,同样要每次判断begin是否小于end,防止begin和end错过

三、双指针法

双指针法相对来说较难理解一点。我们要取最后一个元素为key,定义两个变量cur,prev,其中cur是数组的首元素的索引(begin),prev位于数组首元素的前一个位置,即begin - 1。算法的思想是:cur向右不断移动,直至找到a[cur] < key,++prev,然后让prev所在位置与cur所在位置的值进行交换。依次重复这个过程,我们也可以得到跟上面两种方法相同的结果。

程序源代码

//双指针法
int PartSort3(int* a, int begin, int end)
{int midindex = GetMidIndex(a, begin, end);Swap(&a[midindex], &a[begin]);int key = a[end];int cur = begin;int prev = begin - 1;while (cur <= end){while (cur<= end && a[cur] >= key)//注意!!!{cur++;}if (cur <= end){prev++;Swap(&a[cur], &a[prev]);cur++;}}Swap(&a[++prev], &a[end]);return prev;
}
void QuickSort(int* a, int left , int right)
{assert(a);if (left >= right){return;}int div = PartSort3(a, left, right);//[left,div - 1]  div  [div + 1 , right]QuickSort(a, left, div - 1);QuickSort(a, div + 1, right);
}

代码也可以换一种形式来呈现:

//双指针法
int PartSort3(int* a, int begin, int end)
{int prev = begin - 1;int cur = begin;int keyindex = end;while (cur <= end){if (a[cur] < a[keyindex] && a[cur] != a[keyindex]){Swap(&a[cur], &a[++prev]);}cur++;}Swap(&a[keyindex], &a[++prev]);return prev;
}
void QuickSort(int* a, int left , int right)
{assert(a);if (left >= right){return;}int div = PartSort3(a, left, right);//[left,div - 1]  div  [div + 1 , right]QuickSort(a, left, div - 1);QuickSort(a, div + 1, right);
}

注意事项

在初始化prev的值时,不能将其初始化为-1,要初始化为begin-1。初始化为-1,会导致子数列在进行递归时出现问题。 


今天的分享到这就结束了,欢迎持续关注,有问题可以私信交流~

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/625191.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MySQL多表查询(改进版)

1.创建student和score表 mysql> CREATE TABLE student (-> id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY ,-> name VARCHAR(20) NOT NULL ,-> sex VARCHAR(4) ,-> birth YEAR,-> department VARCHAR(20) ,-> address VARCHAR(50)-> ); Query O…

SpringCloud Nacos服务注册中心和配置中心

一、什么是Nacos&#xff1f; 官方介绍是这样的&#xff1a; Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务。Nacos 提供了一组简单易用的特性集&#xff0c;帮助您实现动态服务发现、服务配置管理、服务及流量管理。 Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。 Na…

Linux中放大字体

环境&#xff1a;VMware17Pro&#xff0c;Ubuntu22.04 在显示设置外观中只看到图标放大的调整&#xff0c;没看到字体大小设置 不按照常规设置&#xff0c;点开下面的辅助功能->大号文本&#xff08;没有设置具体字号的选项&#xff0c;但是可以放大&#xff09; 效果图如下…

day-10 删除排序链表中的重复元素

思路 先统计每个值出现的次数&#xff0c;然后将出现次数为一的节点链接为一个链表即可 解题方法 while(t!null){ //统计每个值出现次数 arr[t.val100]1; tt.next; } while(t!null&&arr[t.val100]!1) tt.next;//确定返回的头结点 ttt; while(t!null&&t.next…

项目解决方案:多个分厂的视频监控汇聚到总厂

目 录 1、概述 2、建设目标及需求 2.1 建设目标 2.2 需求描述 2.3 需求分析 3. 设计依据与设计原则 3.1 设计依据 3.2设计原则 1、先进性与适用性 2、经济性与实用性 3、可靠性与安全性 4、开放性 5、可扩充性 6、追求最优化的系统设备配置…

Zynq7020 使用 Video Processing Subsystem 实现图像缩放

1、前言 没玩过图像缩放都不好意思说自己玩儿过FPGA&#xff0c;这是CSDN某大佬说过的一句话&#xff0c;鄙人深信不疑。。。 目前市面上主流的FPGA图像缩放方案如下&#xff1a;1&#xff1a;Xilinx的HLS方案&#xff0c;该方案简单&#xff0c;易于实现&#xff0c;但只能用…

java+vue基于Spring Boot的渔船出海及海货统计系统

该渔船出海及海货统计系统采用B/S架构、前后端分离进行设计&#xff0c;并采用java语言以及springboot框架进行开发。该系统主要设计并完成了管理过程中的用户注册登录、个人信息修改、用户信息、渔船信息、渔船航班、海货价格、渔船海货、非法举报、渔船黑名单等功能。该系统操…

Elasticsearch安装Windows版

目录 1.&#xff1a;下载安装包&#xff0c;选择指定的版本&#xff0c;这里选择了7.8.0&#xff0c;官网下载地址&#xff1a; ​编辑 2&#xff1a;下载好之后解压&#xff0c;解压之后是这样的&#xff1a; 3&#xff1a;配置环境变量&#xff0c;跟JDK一样&#xff0c;…

rime中州韵小狼毫 联想词组 滤镜

教程目录&#xff1a;rime中州韵小狼毫须鼠管安装配置教程 保姆级教程 100增强功能配置教程 在 rime中州韵小狼毫 自定义词典 一文中&#xff0c;我们分享了如何在rime中州韵小狼毫须鼠管输入法中定义用户自定义词典&#xff1b;通过自定义词典&#xff0c;我们可以很方便的在…

*(长期更新)软考网络工程师学习笔记——Section 22 无线局域网

目录 一、IEEE 802.11的定义二、IEEE 802.11系列标准三、IEEE 802.11的两种工作模式四、CDMA/CA协议&#xff08;一&#xff09;CDMA/CA协议的定义&#xff08;二&#xff09;CDMA/CA协议的过程 五、AC与AP&#xff08;一&#xff09;接入控制器AC&#xff08;二&#xff09;无…

MySQL解决海量数据和并发性的方案——分库分表

分库分表其实是两个事情&#xff0c;为了解决的东西实际上也是两个&#xff0c;但是一定要注意&#xff0c;不到最后万不得已&#xff0c;不要用分库分表&#xff0c;因为这会对数据查询有极大限制。 数据量太大查询慢的问题。 这里面我们讲的「查询」其实 主要是事务中的查询…

如何实现图片压缩

文章目录 1、canvas实现图片压缩2、其他 1、canvas实现图片压缩 canvas 实现图片压缩&#xff0c;主要是使用 canvas 的drawImage 方法 具体思路 拿到用户上传的文件转成base64创建一个 Image&#xff0c;主要是获取到这个图片的宽度和高度创建一个 2D 的画布&#xff0c;画布…

一文搞懂系列——Linux C线程池技术

背景 最近在走读诊断项目代码时&#xff0c;发现其用到了线程池技术&#xff0c;感觉耳目一新。以前基本只是听过线程池&#xff0c;但是并没有实际应用。对它有一丝的好奇&#xff0c;于是趁这个机会深入了解一下线程池的实现原理。 线程池的优点 线程池出现的背景&#xf…

RocketMQ源码阅读-Message拉取与消费-Broker篇

RocketMQ源码阅读-Message拉取与消费-Broker篇 1. ConsumeQueue是什么2. Message重放2.1 从MappedFile文件读取Message到ConsumeQueue2.2 ConsumeQueue持久化 3. Broker提供的拉取接口3.1 请求Header3.2 拉取消息接口3.3 拉取失败处理 4. Broker提供的更新消费进度接口5. Broke…

短视频IP运营流程架构SOP模板PPT

【干货资料持续更新&#xff0c;以防走丢】 短视频IP运营流程架构SOP模板PPT 部分资料预览 资料部分是网络整理&#xff0c;仅供学习参考。 抖音运营资料合集&#xff08;完整资料包含以下内容&#xff09; 目录 抖音15秒短视频剧本创作公式 在抖音这个短视频平台上&#…

SpringBoot集成RabbitMq,RabbitMq消费与生产,消费失败重发机制,发送签收确认机制

RabbitMq消费与生产&#xff0c;消费失败重发机制&#xff0c;发送确认机制&#xff0c;消息发送结果回执 1. RabbitMq集成spring bootRabbitMq集成依赖RabbitMq配置RabbitMq生产者&#xff0c;队列&#xff0c;交换通道配置&#xff0c;消费者示例 2. RabbitMq消息确认机制消息…

【例7.5】 取余运算(mod) 快速幂

1326&#xff1a;【例7.5】 取余运算&#xff08;mod&#xff09; 时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB 【题目描述】 输入b&#xff0c;p&#xff0c;k的值&#xff0c;求bpmodk 的值。其中b&#xff0c;p&#xff0c;kk为长整型数。 【输入】 输入b&#xff0c;p&#xf…

Scott用户数据表的分析

Oracle从入门到总裁:https://blog.csdn.net/weixin_67859959/article/details/135209645 如果想要知道某个用户所有的数据表: select * from tab; 此时结果中一共返回了四张数据表&#xff0c;分别为部门表&#xff08;dept&#xff09; &#xff0c;员工表&#xff08;emp&a…

【LV12 DAY20 RTC实验】

编程实现通过LED状态显示当前电压范围&#xff0c;并打印产生低压警报时的时间 注&#xff1a; 电压在1501mv~1800mv时&#xff0c;LED2、LED3、LED4、LED5点亮 电压在1001mv~1500mv时&#xff0c;LED2、LED3、LED4点亮 电压在501mv~1000mv时&#xff0c;LED2、LED3点亮 电压在…

HTML--CSS--浮动布局及定位布局

正常文档布局 块元素独占一行 行内元素在有多个的时候&#xff0c;就是从左到右排在一行 块元素包括&#xff1a;div,p,hr 行内元素&#xff1a;span,i,img 浮动布局 float 属性&#xff1a; left 向左 right 向右 作用我目前看起来就是浮动元素的宽度是由内容决定的&#x…