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快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
算法步骤:
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1 从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot)。
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2 重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作。
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3 递归(recursive)的把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形,是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去,但是这个算法总会退出,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
C代码的实现如下:
void quickSort( int num[], int count, int left, int right )
{
if( left >= right )
{
return ;
}
int key = num[left];
int lp = left; //左下标
int rp = right; //右下标
while( lp < rp )
{
if( num[rp] < key )
{
int temp = num[rp];
for( int i = rp - 1; i >= lp; i-- )
{
num[i + 1] = num[i];
}
num[lp] = temp;
lp ++;
rp ++;
}
rp --;
}
quickSort( num, count, left, lp - 1 ); //对左半部分排序
quickSort( num, count, rp + 1, right ); //对右半部分排序
}
复制代码
下面开始单步分析,这里用一个数组的数据来分析
首先将0作为比较的基准,由于右边所有的数据都比0大,所以数据不做
移动。
接下来将8作为比较基准,从最右边开始和8比较。
此时6比8小,将6移动到8前面,其他数据依次后移。
接着在将2和8比较,2比8小,继续将2移动到8前面,其他的数据依次后移。
这样将8小的数据移动到8的前面,比8大的数据在8后面保持不变。移动完成后如下:
接下来比较的基准变为数字6,将比6小的数据移动到6前面。
从最右边开始查找,找到1比6小,将1移动到6前面。
然后继续依次寻找比6小的数字,移动到6的前面,移动完成后如下:
然后比较的基准变为数字5,从最右边开始寻找比5小的数移动到5前面。查找到的数据为2。
依次查找其他比5小的数据,移动完成后如下:
到这里可以看到数据排序已经完成了。
整体运行流程如下:
下面测试一下最坏情况下的排序情况
可以看到最坏情况下排序的次数并没有增多,反而感觉还减少了。
在看一下最好情况下的排序情况:
最好情况下数据也要进行比较9次。
下来随机生成一个包含10000个数字的数组,测试下执行时间。
可以看到对10000个数字排序需要的时间为120ms。
下面用一张动图来演示一下快速排序的过程