快速排序的java加入对代码的解释

本文深入解析快速排序算法流程,提供清晰的代码解释,帮助理解基准值选取、分区过程及递归排序步骤,适合初学者掌握快速排序原理。

复习算法,感觉很多人在写快速排序的时候对代码解释的不是很清楚,所以重新写了一下,加了一些代码的解释,希望对学习快排的同学有所帮助

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。
(3) 递归地把"基准值前面的子数列"和"基准值后面的子数列"进行排序。

public static void quickSort(int[] arr, int l, int h) {
    if (l < h) {
        int a = l;
        int b = h;
        int bm = arr[l];
        while (l < h) {
            while (l < h && arr[h] > bm) {
                h--;
            }
            if (l < h) {
                arr[l++] = arr[h];
            }
            while (l < h && arr[l] < bm) {
                l++;
            }
            if (l < h) {
                arr[h--] = arr[l];
            }
        }
        arr[l] = bm;
        quickSort(arr, a, l - 1);
        quickSort(arr, l + 1, b);
    }
}

这里要解释下代码几个点,通常选的基准值都是数组第一个数,这里代码也是,在比较时,基准值的位置里面的值可以被替换调掉!所以第一次替换的时候arr[l++]=arr[h],这里基准值的位置里面的基准值已经被覆盖了(这时数组里面已经没有基准值,在左边和右边都换完后,再把基准值拿回来,也就是在arr[l]=bm这里,),这时数组里面有两个同样的大于基准值的值,一个是多余的,下次再替换时会把多余的值再覆盖掉.

第二个点就是下面递归方法里面的两个数,两个递归一个是比较基准值左边的所有数,一个是比较右边的所有数,因为在比较的过程中,l和h已经变了,但是比较基准值左边的所有数的递归里,需要传入比较数组的最小索引到基准值之间的数组,所以,在遍历前,要初始一个int a去记录那个最小索引,同理基准值右边的也是一样,需要一个int b 去记录最大索引.

还有就是在每一次比较完,分好左边最小右边最大后,l和h其实是相等的,所以arr[l]=bm这步换成arr[h]=bm也是一样的.

<think>好的,我需要为用户提供一个封装好的快速排序Java实现代码。用户之前已经得到过一份优化过的代码,包含三数取中法,但这次用户提到了参考站内引用,所以需要结合引用中的不同实现方式,同时保持之前的优化点。 首先,查看用户提供的引用,引用1到5展示了不同的实现方法。比如引用1和4使用了类似的双指针交换法,而引用3使用了挖坑填数的方法。用户之前的回答中用了三数取中优化,所以这次可能需要保留这个优化点,同时参考引用中的结构。 需要确保代码正确封装,入口方法应该是静态的,用户只需调用quickSort并传入数组即可。引用中的示例有些使用递归,有些是分区函数,需要整合这些元素。例如,引用4中的Quicksort方法使用双指针交换,而引用3的partition方法使用挖坑法,这可能更高效。 还要注意处理基准选择,引用4选择最左元素,而之前的回答用了三数取中,这样可以避免最坏情况。因此,在分区前加入三数取中优化,如medianOfThree方法,确保基准值合理。 此外,代码需要处理空数组或null的情况,如用户之前的示例中的入口方法检查。然后,递归排序部分要保持结构清晰,分区后的递归调用左右子数组。 最后,测试用例部分,参考引用中的main方法,输出排序结果,确保代码可运行。需要将所有这些整合成一个封装良好、优化过的Java类,同时注释说明优化点和特点,如三数取中、原地排序等,并附上相关问题,帮助用户深入理解。</think>以下是根据多篇文献整合优化的快速排序Java实现代码,包含函数封装和性能优化: ```java import java.util.Arrays; public class OptimizedQuickSort { // 封装入口方法 public static void quickSort(int[] arr) { if (arr == null || arr.length < 2) return; sort(arr, 0, arr.length - 1); } // 递归核心方法 private static void sort(int[] arr, int left, int right) { if (left >= right) return; // 三数取中优化基准选择 int pivotIndex = optimizedPartition(arr, left, right); sort(arr, left, pivotIndex - 1); sort(arr, pivotIndex + 1, right); } // 优化后的分区方法 private static int optimizedPartition(int[] arr, int low, int high) { // 获取基准值并交换到首位 medianOfThree(arr, low, high); int pivot = arr[low]; int i = low, j = high; while (i < j) { while (i < j && arr[j] >= pivot) j--; arr[i] = arr[j]; while (i < j && arr[i] <= pivot) i++; arr[j] = arr[i]; } arr[i] = pivot; return i; } // 三数取中法选择基准 private static void medianOfThree(int[] arr, int left, int right) { int mid = left + (right - left)/2; if (arr[left] > arr[mid]) swap(arr, left, mid); if (arr[left] > arr[right]) swap(arr, left, right); if (arr[mid] > arr[right]) swap(arr, mid, right); swap(arr, left, mid); // 将中值交换到基准位 } private static void swap(int[] arr, int i, int j) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } // 测试用例 public static void main(String[] args) { int[] testArr = {5, 3, 9, 1, 6, 4, 2, 8}; quickSort(testArr); System.out.println("排序结果: " + Arrays.toString(testArr)); } } ``` 代码特性说明: 1. **基准选择优化**:通过三数取中法(medianOfThree)避免极端情况下的$O(n^2)$时间复杂度[^2] 2. **双指针优化**:采用挖坑填数法减少交换次数,提升执行效率[^3] 3. **内存优化**:原地排序算法,空间复杂度$O(\log n)$(递归栈空间) 4. **鲁棒性增强**:入口方法包含空数组检查和边界校验 5. **模块化设计**:将partition逻辑独立为optimizedPartition方法,提升代码可读性[^4] --相关问题-- 1. 三数取中法如何保证选择到真正的中间值? 2. 如何处理快速排序的栈溢出问题? 3. 为什么说快速排序是不稳定排序算法? 4. 如何实现快速排序的尾递归优化?
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