03. 快速排序

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#快速排序 #排序算法

本文深入探讨了快速排序这一高效排序算法的实现原理与应用技巧。通过详细的步骤解释如何利用快速排序来提升数据处理效率。
快速排序c语言单链表代码,快速排序算法及源代码（C语言）
weixin_31179927的博客
05-21 1092
快速排序是对冒泡排序的一种改进。它的基本思想是：通过一躺排序将要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外一不部分的所有数据都要小，然后再按次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。假设要排序的数组是A[1]……A[N]，首先任意选取一个数据(通常选用第一个数据)作为关键数据，然后将所有比它的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它...
快速排序算法详解及Python实现
Xiaoxin的博客
08-15 1040
快速排序（Quick Sort）是一种高效的排序算法，由C. A. R. Hoare在1960年提出。它的基本思想是：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。希望这篇文章能帮助你更好地理解快速排序算法及其Python实现！如果有任何问题或需要进一步讨论，请随时在评论区留言。
java.快速排序QuickSort
qq_60183774的博客
02-13 1323
记录一路快速排序、二路快速排序、三路快速排序的区别和改进 基本思想：通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，比另一部分的关键字大，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。 一路快速排序步骤 1、从数列中挑出一个元素，设为V 2、重新排序数列，所有元素比V值小的摆放在V前面，所有元素比V值大的摆在V的后面（相同的数到右边），在这个分区退出之后，V就处于数列的中间位置。 3、递归把小于V的子数列和大于V的子数列排序。 缺点：是遇到大量
03.数组排序
Sixm0的博客
04-22 1638
基数排序算法可以采用「最低位优先法（Least Significant Digit First）」或者「最高位优先法（Most Significant Digit first）」。希尔排序中用到的插入排序算法为原地排序算法，只用到指针变量 𝑖、𝑗 以及表示无序区间中第 1 个元素的变量、间隔数 𝑔𝑎𝑝 等常数项的变量。：在一次插入排序是稳定的，不会改变相等元素的相对顺序，但是在不同的插入排序中，相等元素可能在各自的插入排序中移动。：介于 𝑂(𝑛×log2⁡𝑛) 与 𝑂(𝑛2) 之间。
2022.03.06快速排序栈溢出
Zack_zc_zc的博客
03-21 823
今天做了一道快速排序的模板题，用的是以前的代码： 但是，出现了栈溢出错误，原因是当原数列是有序时，递归次数太多。现改用另一种代码思路： void qsort(int l, int r) { int tmp = a[(l+r)/2], i = l, j = r; while(i <= j) { while(a[j]>tmp) j--; while(a[i]<tmp) i++; if(i<=j) { int t = a[i]; a[i] = a[j]
快速排序 2022.01.03
dangzefei的博客
01-03 339
快速排序的基本思想：先确定一个中轴值，然后分别从左右两端开始往中间遍历，在遍历的过程中将比中轴值大的放在右边，比中轴值小的放在左边；然后在利用递归的思想将左右两边分别进行快速排序即重复上面操作。 快速排序执行结果： 快速排序代码： package DataStructures.sort; import java.util.Arrays; /* 快速排序 */ public class QuickSort { static int count = 0; publ.
C语言实现--快速排序
热门推荐
qq_53436105的博客
10-06 1万+
快速排序介绍 快速排序（Quick Sort）使用分治法策略。 它的基本思想是：选择一个基准数，通过一趟排序将要排序的数据分成独立的两部分；其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小。然后，再按此方法对着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。
算法入门--排序--快速排序03
walkerxsxk的博客
03-31 938
快速排序（Quick Sort）是一种高效的排序算法，采用分治法（Divide and Conquer）的策略来把一个序列分为较小和较大的两个子序列，然后递归地排序两个子序列。选择基准值（Pivot）：从数组中挑选一个元素作为基准值，选择方法有多种，例如可以选第一个元素、最后一个元素、中间元素或者随机一个元素。分区（Partitioning）：重新排列数组，所有比基准值小的元素摆放在基准前面，所有比基准值大的元素摆在基准的后面（相等的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数组的中间位置。
快速排序
king3wade的博客
04-10 767
快速排序介绍 快速排序(Quick Sort)使用分治法策略。 它的基本思想是：选择一个基准数，通过一趟排序将要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外一部分的所有数据都要小。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。 快速排序流程： (1) 从数列中挑出一个基准值。 (2) 将所有比基准值小的摆放在基准前面，所有比基...
10.快速排序.wmv（目前数据结构最好的视频,共42集，需要哪一集的知识自己下，一集3积分）
03-13
09插入排序 10快速排序 11归并排序 12顺序栈 13顺序队列 14链表的基本概率 15链表 16链表的迭代器 17循环链表 18双项链表 19链式栈 20链式队列 21STL_list类 22基数排序 23属 24二叉树 25二叉树找数 26红黑树 27...
ch02 03-快速排序.cpp
12-29
ch02 03-快速排序.cpp
Python3 数据结构与算法的介绍及应用 1. 数据结构：数组、链表、栈、队列、树、堆、图； 2. 典型排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、堆排序、归并排序、快速排序、桶排序、计数排序
12-17
二分查找 排序算法 Python3排序算法01 - 冒泡排序 Python3排序算法02 - 选择排序 Python3排序算法03 - 插入排序 Python3排序算法04 - 希尔排序 Python3排序算法05 - 归并排序 Python3排序算法06 - 快速排序 ...
03.选择排序.wmv(共42集，需要哪一块知识自己下，一集3积分)
03-12
09插入排序 10快速排序 11归并排序 12顺序栈 13顺序队列 14链表的基本概率 15链表 16链表的迭代器 17循环链表 18双项链表 19链式栈 20链式队列 21STL_list类 22基数排序 23属 24二叉树 25二叉树找数 26红黑树 27...
快速排序 Java 代码编写
12-27
选择排序 Python3排序算法03 - 插入排序 Python3排序算法04 - 希尔排序 Python3排序算法05 - 归并排序 Python3排序算法06 - 快速排序 LeetCode 每个文件夹对应一个问题，文件夹下面有多个解法，其中 表示最优解， ...
经典算法题型之排序算法（四）
2501_93490614的博客
12-31 234
但优化后的冒泡排序平均时间复杂度仍然是 O(n^2)，所以这些优化对算法的性能并没有质的提升。​不管怎么说，冒泡排序法是所有排序算法的老祖宗，如同程序界经典的 “Hello, world” 一般经久不衰，总是出现在各类算法书刊的首个章节。它的空间复杂度为 O(1)，时间复杂度为 O(n^2)，第二种、第三种冒泡排序由于经过优化，最好的情况下只需要 O(n) 的时间复杂度。因为后面的所有元素都没有发生过交换，必然已经有序了。最好情况：在数组已经有序的情况下，只需遍历一次，由于没有发生交换，排序结束。
【JavaScript】常见排序算法实现
多言数穷，不如守中。十语九中，未必称奇；一语未中，愆尤骈集。
01-01 232
本文介绍了五种经典排序算法的JavaScript实现。冒泡排序通过相邻元素比较交换实现排序（O(N²)）；选择排序每次选择最小元素交换位置（O(N²)）；插入排序将无序元素插入有序部分（O(N²)）；归并排序采用分治策略递归排序后合并（O(N log N)）；快速排序通过分区函数确定轴值位置并递归处理（平均O(N log N)）。每种算法均附有实现代码和思路说明。
算法小实验——分治算法快速排序问题实验（含报告）
Krismiling的博客
01-04 196
快速排序问题实验。
十大经典排序算法详解（附C语言实现+复杂度分析）
最新发布
weixin_44977283的博客
01-04 552
本文系统介绍了十大经典排序算法，包括冒泡排序、选择排序、插入排序等基础算法，以及希尔排序、快速排序、归并排序等进阶算法。详细解析了各算法的原理、C语言实现、时间/空间复杂度及稳定性特点，并提供了可直接运行的代码示例。特别对线性时间排序算法（桶排序、计数排序、基数排序）进行了深入讲解。最后总结各算法的适用场景，建议小规模数据使用基础排序，大规模数据选择快速排序或归并排序，特定场景考虑线性时间排序。所有代码均经过验证，可通过调整比较逻辑实现升序或降序排列。
【数据结构】排序算法精讲 | 快速排序全解：高效实现、性能评估、实战剖析
蒙奇D索大的博客
12-30 1341
【数据结构】排序算法精讲 | 快速排序全解：高效实现、性能评估、实战剖析 详细介绍快速排序的C语言实现……
stm32快速排序F03
07-25
在STM32 F03系列微控制器上实现快速排序算法，需要结合嵌入式系统的资源限制（如内存和处理能力）进行优化。该系列微控制器基于ARM Cortex-M0内核，具有较低的内存容量和处理性能，因此实现快速排序时需特别注意算法的空间复杂度和递归深度。 ### 快速排序算法实现的优化要点 1. **递归深度与栈溢出问题** 快速排序通常使用递归实现，但在嵌入式系统中，递归可能导致栈溢出。为了避免这个问题，可以采用非递归实现，通过显式管理一个栈结构来模拟递归过程。这样可以有效控制内存使用[^1]。 2. **内存分配** STM32 F03系列的内存有限，应避免动态内存分配。建议使用静态数组或预先分配好的缓冲区来存储待排序的数据。例如，使用全局数组或函数内静态变量来存储数据。 3. **基准值选择** 基准值的选择对快速排序的性能有重要影响。可以选择中间值或随机选择基准值，以减少最坏情况发生的概率。对于嵌入式系统来说，中间值是一个较为稳妥的选择。 4. **分区函数优化** 分区函数是快速排序的核心部分，应尽量减少不必要的操作。例如，可以使用双指针法（一前一后）进行分区，减少数据交换的次数。 ### 快速排序的非递归实现示例 以下是一个适用于STM32 F03系列的快速排序非递归实现示例： ```c #include <stdint.h> // 分区函数 int32_t partition(int32_t *arr, int32_t low, int32_t high) { int32_t pivot = arr[(low + high) / 2]; // 选择中间值作为基准 int32_t i = low - 1; int32_t j = high + 1; while (1) { do { i++; } while (arr[i] < pivot); do { j--; } while (arr[j] > pivot); if (i >= j) { return j; } // 交换元素 int32_t temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } } // 非递归快速排序 void quick_sort(int32_t *arr, int32_t low, int32_t high) { int32_t stack[100]; // 静态栈，用于模拟递归 int32_t top = -1; stack[++top] = low; stack[++top] = high; while (top >= 0) { high = stack[top--]; low = stack[top--]; int32_t pi = partition(arr, low, high); if (pi - 1 > low) { stack[++top] = low; stack[++top] = pi; } if (pi + 1 < high) { stack[++top] = pi + 1; stack[++top] = high; } } } ``` ### 代码说明 - **分区函数**：采用双指针法，从数组两端向中间扫描，找到需要交换的元素。分区完成后，返回基准值的位置。 - **非递归实现**：通过一个静态栈模拟递归调用，避免了递归可能导致的栈溢出问题。 - **内存管理**：所有数据操作均在静态数组中进行，避免动态内存分配。 ### 嵌入式系统中的注意事项 1. **性能优化**： STM32 F03系列的主频较低，快速排序的性能可能会受到一定影响。如果数据量较小，可以考虑使用插入排序等简单算法替代快速排序。 2. **调试与测试**： 在嵌入式环境中调试算法时，可以通过串口输出排序结果，验证算法的正确性。此外，建议对极端情况（如已排序数组）进行测试，确保算法的鲁棒性。 3. **资源占用**： 在资源受限的环境下，应尽量减少全局变量的使用，避免不必要的内存占用。
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