排序——快速排序

最简单的排序方法就是冒泡排序,这也是我接触到的第一个排序方法,但是冒泡排序的时间复杂度达到了O(N^2),这样的时间复杂度在排列数目很多情况下,运算时间是非常可怕的,快速排序则大大减少了运算时间(对比冒泡排序,运算量大的情况下)。

  快速排序的基本方法: 在即将排序的数字中找一个 “基准数” —— 就是一个作为参照的数字,排序过程中从初始序列的两边开始比较, 比基准数大的数字排在它的右边,比基准数小的数子排在左边。
  下面以4 5 9 3 1 0 2 8 6 7 这10个数字为例,假设选择4为基准数。
从序列的两边开始 “探测” ,假设从左边开始探测的为变量 I,从右边开始探测的为变量 j ,开始的时候让 I 指向最左边的数字,即指向 4 ,j 指向最右边的数字,即指向数字 7,将 I j两个变量叫做哨兵。

  首先由最右边的哨兵j开始出动,因为这里是将最左边的书作为基准数,所以需要哨兵 j 先开始出动。哨兵 j 一步一步向左移动,当找到一个小于4的时候停下来。然后哨兵 i 开始从左往右开始出动,当找到一个大于4的数的时候停下来,所以最终哨兵 j 停在2的位置,哨兵 i 停在5 的位置。然后交换哨兵 i 和哨兵 j 所指向的元素的值,交换之后,序列变为 4 2 9 3 1 0 5 8 6 7 ,完成一次交换后哨兵 j 继续向左移动,停在了 0 的位置。哨兵 I 也向右边移动,找到了数字 9 ,然后交换,然后j i继续移动,最后哨兵 j 停在了1的位置,哨兵 i继续移动然后也到了1的位置,此时哨兵 i 哨兵 j 都在1的位置,说明 “ 探测 ”结束了,这个时候将基准数4 和1 的位置交换,最后得到序列 1 2 0 3 4 9 5 8 6 7 此时比4小的数字都在4的左边,比4大的数都在4的右边。然后再对4左右两边的数重复上述操作。如下图:

整个的逻辑关系大概就是这些。
完整代码:

#include<stdio.h>
int a[101],n;//定义全局变量
void sort(int left,int right){
int i,j,t,temp;
if(left>right)
return;//表示一次探测完成
temp=a[left];
i=left;
j=right;
while(i!=j){
while(a[j]>=a[temp]&&i<j){
j--;
}
while(a[i]<=a[temp]&&i<j){
i++;
}
if(i<j){     //i,j没有相遇的时候,互相交换
t=a[i];
a[i]=a[j];
a[j]=t;
}
//将基准数归位
a[left]=a[i];
a[i]=temp;//重新设置基准数
sort(left,i-1);
sort(i+1,right);
return;
}
int main(){
int i,j;
sacnf("%d",&n);
for(i=1;i<=n;i++){
scanf("%d",&a[i]);
}
sort(1,n);
for(i=1;i<=n;i++){
printf("%d",a[i]);
}
getchar();
getchar();
return 0;
}
### 快速排序分治算法实现与原理 快速排序是一种基于分治策略的经典排序算法,其核心思想是通过选取一个基准值(Pivot),将待排序数组划分为两个子数组,使得左侧子数组的元素均不大于基准值,右侧子数组的元素均不小于基准值。随后递归地对这两个子数组进行相同的操作,直到每个子数组只有一个元素或为空为止。 #### 1. 快速排序的核心思想 快速排序的关键在于如何有效地划分数组以及递归处理子数组的过程。具体来说,快速排序可以分解为以下几个阶段[^2]: - **选择基准值 (Pivot)**:通常可以选择第一个元素、最后一个元素或者随机选择某个元素作为基准值。 - **分区操作 (Partition)**:重新排列数组,使所有小于基准值的元素位于左边,所有大于基准值的元素位于右边,并返回基准值的位置索引。 - **递归排序**:对基准值两侧的子数组分别递归应用相同的分区和排序逻辑。 最终的结果是,当所有的子数组都被排序完成后,整个数组也变得有序。 #### 2. 时间复杂度分析 快速排序的时间性能取决于每次分割后的子数组大小分布情况。理想情况下,如果每次都能均匀地将数组一分为二,则时间复杂度为 \( O(N \log N) \)[^4]。然而,在最坏的情况下(例如输入数组已经完全逆序或顺序排列),可能会退化至线性平方级的时间复杂度 \( O(N^2) \)。 #### 3. 空间复杂度 由于快速排序采用的是原地排序方式,因此不需要额外分配大量的存储空间来保存临时副本。除了用于记录递归调用栈的空间外,几乎无需其他辅助内存资源消耗。对于平均情况而言,递归深度大约为 \( \log N \),故总体空间复杂度接近于 \( O(\log N) \)[^2]。 #### 4. Python 实现代码示例 以下是使用Python编写的快速排序函数的一个简单版本: ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr else: pivot = arr[len(arr)//2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) # 测试例子 example_array = [3,6,8,10,1,2,1] print("Sorted array:", quick_sort(example_array)) ``` 此段程序展示了基本的功能框架,实际工程环境中可能还需要考虑更多边界条件及优化措施。 #### 5. 不稳定性的讨论 值得注意的一点是,尽管快速排序效率很高,但它并非总是稳定的排序方法。所谓稳定性是指相等键值的数据项在排序之后能够保持原有的相对次序不变。而因为我们在上面给出的例子中直接丢弃了关于位置的信息,所以在某些特定场景下可能导致原本相邻重复数值被打散重组从而破坏原有秩序关系[^1]。 ---
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