洛谷:P1177 【模板】快速排序---(7)

快速排序算法实现与应用
这篇博客详细介绍了快速排序算法的实现过程,包括如何选择枢轴元素、划分数组以及递归调用。代码示例使用C++编写,适用于中等规模的数据排序。通过阅读,读者可以理解快速排序的工作原理并学习到实际编程应用。

别问 问就是 背就完了 敲100遍 还不会来打我!!!!

#include <iostream>

using namespace std;

const int  maxN = 1e5 + 5;
int arry[maxN];

void QuickSort(int L, int R)   
{
	int i = L;
	int j = R;
	int pivot = arry[(L+R) / 2];
	while (i <= j)
	{
		while (arry[i] < pivot)
		{
			i++;
		}
		while (arry[j] > pivot)w
		{
			j--;
		}
		if (i <= j)
		{
			swap(arry[i], arry[j]);
			i++;
			j--;
		}
	}
	if (L < j)
	{
		QuickSort(L, j);
	} 
	if (i < R)
	{
		QuickSort(i, R);
	}
}

int main()
{
	int n = 0;
	
	cin >> n;
	
	for (int i=1; i<=n; i++)
	{
		cin >> arry[i];
	}
	
	QuickSort(1, n);
	
	for (int i=1; i<=n; i++)
	{
		cout << arry[i] << " ";
	}
	
	return 0;
}

### P1177 题目解析 P1177 是一道经典的排序算法模板题,其核心目标是对给定的一组整数进行升序排列。此题适用于验证各种排序算法的性能和正确性[^3]。 #### 数据范围分析 对于本题的数据范围,已知条件如下: - 数组长度 \( N \) 满足 \( 1 \leq N \leq 10^5 \)[^3]。 - 单个数组元素满足 \( 1 \leq a_i \leq 10^9 \)。 基于上述约束,任何高效的排序算法都应具备时间复杂度为 \( O(N \log N) \),以适应大规模数据处理需求。 #### 推荐解决方案:快速排序 (Quick Sort) 快速排序是一种分治策略的经典应用,在平均情况下具有优秀的效率表现。以下是其实现逻辑: 1. **选取基准值**:从待排序序列中挑选一个元素作为基准(pivot),通常可以选择中间位置的元素。 2. **分区操作**:将小于基准值的元素放置于左侧,大于等于基准值的元素置于右侧。 3. **递归调用**:分别对左右两部分重复执行以上过程,直至区间缩小至单个元素为止。 下面是 C++ 实现代码示例: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; void quickSort(vector<int>& arr, int low, int high) { if (low >= high) return; // 基准值选择与分区 int pivot = arr[(low + high) / 2]; int i = low, j = high; while (i <= j) { while (arr[i] < pivot) ++i; while (arr[j] > pivot) --j; if (i <= j) { swap(arr[i], arr[j]); ++i; --j; } } // 对两侧子数组递归排序 quickSort(arr, low, j); quickSort(arr, i, high); } int main() { int n; cin >> n; vector<int> nums(n); for (auto& num : nums) cin >> num; quickSort(nums, 0, n - 1); for (const auto& num : nums) cout << num << ' '; return 0; } ``` 该方法能够有效应对题目中的大数据量场景,并保持较高的运行速度。 --- #### 其他可能方案 除了快速排序外,还可以考虑其他高效排序算法,例如归并排序(Merge Sort)或内置标准库函数 `std::sort` 来完成任务。这些替代方式同样可以达到预期效果,但在实际编码过程中需注意边界情况及内存开销等问题。 ---
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