用“归并”改进“快速排序”

改进排序算法:归并排序 堆排序:利用了完全二叉树的特性,深度是[log2n]+1,所以效率比较高。 一般,涉及到完全二叉树结构的排序算法,效率都不低。 归并:将两个或两个以上的有序表组合成一个新的有序表。 归并排序(2路归并排序):假设初始序列含有n个记录,则可以看成是n个有序的子序列,每个子序列的长度为1,然后两两归并,得到[n/2]([x]表示不小于x的最小整数)个长度为2或1的有序子序列;再两两归并,..., 阅读详情
用“归并”改进“快速排序”


[ 时间:2003-11-2 来源:plainsong ]




  排序和搜索是我们编程时最常用到的两种算法了,C++程序员们幸运一些,因为在C++标准库中就有各种通用的排序函数;而Delphi程序员就只有TList.Sort和TStringList.Sort可用了,所以Delphi程序员通常都把排序函数加入到自己的常用函数单元中。

  作为“通用排序函数”,自然要在“基于比较”的排序算法中选择,而其中的“快速排序”以其效率优势常使它成为程序员的首选。但快速排序也有一个常常另人担心的问题……它在最差情况下的时间复杂度是O(N2)。因此,悲观的程序员们通常会改用“堆排序”(在《C++标准程序库》一书中作者就推荐使用partial_sort,因为sort可能是用“快速排序”实现的而partial_sort则通常是用“堆排序实现的”)。

  为了能“既吃到鱼又不丢了熊掌”,很多程序员都在想办法改良“快速排序”,在不影响它的优秀的平均性能的前提下使它在最差情况下也可以获得可以忍受的性能,其中最成功的应该算是“Intro Sort”,而我在这里谈的是另一种方法。

  我们知道,“快速排序”的主要思想就是递归地对序列进行划分,用一个枢值把序列分成“大序列”和“小序列”。如果这个划分每次都是平均地“一分为二”,这时它就获得了最佳的性能;而如果每次都是“畸形划分”——把序列分成长度为1和N-1的两部分,它就退化成了递归实现的“冒泡排序”,性能可想而知。要想对它进行改良,就要针对这种情况进行处理。一种思路是对划分进行改良,让它不产生“畸形划分”;另一种思路是对划分结果进行检查,如果是畸形划分则进行特殊处理。我这里的方法是第二种。

  基本思路就是,对划分结果产生的两个子序列的长度进行检查,如果其中一个与另一个的长度比超过某一界限,则认为这是一个“畸形划分”,对较短的子序列继续使用“快速排序”,而把较长的子序列平分为两个子序列分别排序,然后再进行一次合并。两个有序序列的合并是可以实现为线性的时间复杂度的,因此可以在每次都是畸形划分时仍然获得O(N*LogN)的时间复杂度。

  基本算法描述如下:

procedure Sort(Data, Size);

begin

 M := Partition(Data, Size);

 MoreData := @Data[M + 1];

 MoreSize := Size - M - 1;

 Size := M;

 if Size > M then

 begin

   Swap(MoreData, Data);

   Swap(MoreSize, Size);

 end;

 Sort(Data, Size);

 if MoreSize div MAX_RATIO > Size then

 begin

   Sort(MoreData, MoreSize div 2);

   Sort(@MoreData[MoreSize div 2], MoreSize - MoreSize div 2);

   Merge(MoreData, MoreSize div 2, MoreSize);

 end

 else

   Sort(MoreData, MoreSize);

end;

 

  其中Partition就是众所周知的用于“快速排序”的划分子程序,Merge(Data, First,Size)把Data中[0,First)和[First, Size)两个有序列合并为一个有序序列并存放在Data中。上面的算法认为Partition划分的位置M处的值就是划分的枢值,也就是说序列可以分成[0,M-1]、[M,M]和[M+1,Size-1]三部分。如果Partition的实现不能保证这一点,则MoreData应为Data[M],而MoreSize也应为Size - M。

  现在简单分析一下这个排序,最好情况是在Partition每次划分都是平均划分时,这时合并不会发生,它等同于“快速排序”。而在最差情况下,每次Partition都会把序列分成长度为1和N-1的两部分,这时它就变成了递归实现的“二路归并排序”,但在每次合并前都进行了约N次比较,作用只是分出一个元素不参与合并。因此这个排序的时间复杂度仍然是O(N*LogN),比较次数大约是归并排序的二倍。

  关于MAX_RATIO的选择,根据我的经验,应该是选择4-16之间的数字比较好,我选择的是8。

  我实际上实现时比上面说的要复杂一些,一是在序列长度不大于16时改用插入排序,二是去掉了一个递归。然后作了一些效率上的测试,数据是500,000个长度为10的字符串,大致如下:

 

随机分布,500000个元素:
Sort:时间:3.31;比较次数:10843175。
QuickSort:时间:3.28;比较次数:10936357。
IntroSort:时间:3.35;比较次数:10958355。
MergeSort:时间:4.20;比较次数:13502620。

正序分布,500000个元素:
Sort:时间:1.71;比较次数:8401712。
QuickSort:时间:1.91;比较次数:9262161。
IntroSort:时间:1.80;比较次数:8401712。
MergeSort:时间:1.72;比较次数:4766525。

逆序分布,500000个元素:
Sort:时间:2.38;比较次数:11737937。
QuickSort:时间:2.54;比较次数:12619014。
IntroSort:时间:2.38;比较次数:11293745。
MergeSort:时间:1.69;比较次数:4192495。

相同值,500000个元素:
Sort:时间:1.41;比较次数:8401712。
QuickSort:时间:1.47;比较次数:9262161。
IntroSort:时间:1.40;比较次数:8401712。
MergeSort:时间:1.43;比较次数:4766525。

波形分布(波长1000),500000个元素:
Sort:时间:2.52;比较次数:10658948。
QuickSort:时间:2.97;比较次数:12971845。
IntroSort:时间:3.02;比较次数:12672744。
MergeSort:时间:2.71;比较次数:7978745。

峰形分布(前半段为正序,后半段为前半段的逆转),500000个元素:
Sort:时间:2.42;比较次数:10401407。
IntroSort:时间:5.13;比较次数:19211813。
MergeSort:时间:1.88;比较次数:5176855。

谷形分布(峰形分布的逆转),500000个元素:
Sort:时间:2.29;比较次数:10944792。
IntroSort:时间:5.29;比较次数:17898801。
MergeSort:时间:1.90;比较次数:5282136。


  由于这个排序的最差分布不是很好寻找,我修改了一下Partition函数,使正序分成成为它的不利分布,然后在同一台机器上测了一下:


正序分布,500000个元素:
Sort:时间:2.77;比较次数:12011738。
IntroSort:时间:4.31;比较次数:19212426。
MergeSort:时间:1.73;比较次数:4766525。

  据我分析,这时排序可以分成QuickSort和MergeSort两部分,两部分花的时间相互独立,所以我把这个时间与MergeSort的时间相减,然后加上随机分布情况的MergeSort的时间(取4.20),结果为5.24,应该是差不多的。
从这个结果来看,和IntroSort的最差情况基本上是差不多的。

  在这里感谢优快云的LeeMaRS和ZhanYv,他们在论坛上和我对排序的改进进行了很多讨论,并给了我很大帮助。LeeMaRS为我提供了一个优秀的Partition函数。

下面给出实现的完整代码:

type
 TPointerList = array[0..32767] of Pointer;
 PPointerList = ^TPointerList;
 PPointer = ^ Pointer;
 TLessThenProc = function(Left, Right: Pointer): Boolean;

 

const

 SORT_MAX = 16;

 MAX_RATIO = 8;

 

{**************************************************************************
函数:Partition
功能:将一个序列划分成两个子序列,后一子序列所有值都不大于前一子序列任意值。
   返回子序列分割处索引。
参数:
  Data: PPointerList,源序列。
  Size: Integer, 序列长度。
  LessThen: TLessThenProc,用于定义顺序的比较函数
说明:
  用于“快速排序”
  枢值策略:选择0、0.5、1三处的值的中间值
  返回值保证:
  A < Result 则必然 not LessThen(Data[Result], Data[A]);
  A > Result 则必然 not LessThen(Data[A], Data[Result]);
**************************************************************************}
function Partition(Data: PPointerList; Size: Integer;LessThen: TLessThenProc): Integer;
var
 M: Integer;
 Value: Pointer;
begin
 M := Size div 2;
 Dec(Size);
 if LessThen(Data[0], Data[M]) then
   Swap(Data[M], Data[0]);
 if LessThen(Data[Size], Data[0]) then
   Swap(Data[Size], Data[0]);
 if LessThen(Data[0], Data[M]) then
   Swap(Data[M], Data[0]);
 Value := Data[0];
 Result := 0;
 while Result < Size do
 begin
   while (Result < Size) and LessThen(Value, Data[Size]) do
     Dec(Size);
   If Result < Size then
   begin
     Data[Result] := Data[Size];
     Inc(Result);
   end;
   while (Result < Size) and LessThen(Data[Result], Value) do
     Inc(Result);
   If Result < Size then
   begin
     Data[Size] := Data[Result];
     Dec(Size);
   end;
 end;
 Data[Result] := Value;
end;


{**************************************************************************
函数:Merge
功能:将两个有序序列合并为一个有序列序。
参数:
  SrcFirst, SrcSecond: PPointerList,两个源序列。合并时如果有相同的值,
  SrcSecond的值将排在SrcFirst的值的后面。
  Dest:PPointerList,存放合并结果的序列,必须有足够的空间。
  SizeFirst, SizeSecond: Integer, 两个源序列长度
  LessThen: TLessThenProc,用于定义顺序的比较函数
**************************************************************************}


procedure Merge(SrcFirst, SrcSecond, Dest: PPointerList;
SizeFirst, SizeSecond: Integer; LessThen: TLessThenProc);
var
 I: Integer;
 IsFirst: Boolean;
begin
 IsFirst := True;
 if (SizeFirst = 0) or (LessThen(SrcSecond[0], SrcFirst[0])) then
 begin
   Swap(Pointer(SrcFirst), Pointer(SrcSecond));
   Swap(SizeFirst, SizeSecond);
   IsFirst := not IsFirst;
 end;
 while SizeFirst > 0 do
 begin
   if SizeSecond = 0 then
     I := SizeFirst
   else
   begin
     I := 0;
     while (I < SizeFirst) and
           ((IsFirst and not LessThen(SrcSecond[0], SrcFirst[I]))
            or (not IsFirst and LessThen(SrcFirst[I], SrcSecond[0]))) do
      Inc(I);
   end;
   Move(SrcFirst^, Dest^, Sizeof(Pointer) * I);
   Dec(SizeFirst, I);
   SrcFirst := @SrcFirst[I];
   Dest := @Dest[I];
   Swap(Pointer(SrcFirst), Pointer(SrcSecond));
   Swap(SizeFirst, SizeSecond);
   IsFirst := not IsFirst;
 end;
end;


{**************************************************************************
函数:SortInsert
功能:向有序序列中插入一个值,保证插入后仍然有序。
参数:
  Data: PPointerList,有序序列,必须可容纳Size + 1个元素
  Size: Integer, 原序列长度
  Value: 新插入的值
  LessThen: TLessThenProc,用于定义顺序的比较函数
**************************************************************************}
procedure SortInsert(Data: PPointerList; Size: Integer; Value: Pointer; LessThen: TLessThenProc);
var
 J: Integer;
begin
 if LessThen(Value, Data[0]) then
   J := 0
 else
 begin
   J := Size;
   while (J > 0) and LessThen(Value, Data[J - 1]) do
     Dec(J);
 end;
 Move(Data[J], Data[J +1], Sizeof(Pointer) * (Size - J));
 Data[J] := Value;
end;


{**************************************************************************
函数:MergePart
功能:将序列中的两个邻近有序子序列合并为一个有序子序列并存放在原处。
参数:
  Data: PPointerList,源序列。
  PartSize: Integer, 第一个有序子序列长度。
  Size: Integer, 序列总长度。
  LessThen: TLessThenProc,用于定义顺序的比较函数
说明:
  如果自由空间足够,调用Merge实现,否则调用SortInsert。
**************************************************************************}


procedure MergePart(Data: PPointerList; First: Integer; Size: Integer;LessThen: TLessThenProc);
var
 Buffer: PPointerList;
 I: Integer;
begin
 Buffer := AllocMem(Size * Sizeof(Pointer));
 if Buffer <> nil then
 begin
   Move(Data^, Buffer^, Size * Sizeof(Pointer));
   Merge(@Buffer[0], @Buffer[First], Data, First, Size-First, LessThen);
   FreeMem(Buffer);
 end
 else
 begin
   Dec(Size);
   for I := PartSize to Size do
   SortInsert(Data, I, Data[I], LessThen);
 end;
end;


{**************************************************************************
函数:InsertionSort
功能:简单插入排序
参数:
  Data: PPointerList,源序列。
  Size: Integer, 序列长度。
  LessThen: TLessThenProc,用于定义顺序的比较函数
**************************************************************************}
procedure InsertionSort(Data: PPointerList; Size: Integer;
LessThen: TLessThenProc);
var
 I: Integer;
begin
 Dec(Size);
 for I := 1 to Size do
   SortInsert(Data, I, Data[I], LessThen);
end;


{**************************************************************************
函数:Sort
功能:排序
参数:
  Data: PPointerList,源序列。
  Size: Integer, 序列长度。
  LessThen: TLessThenProc,用于定义顺序的比较函数
说明:
  使用快速排序。
  当子序列长度不大于SORT_MAX时使用插入排序。
  当子序列长度比大于MAX_RATIO时将长子序列一分为二分别排序,然后合并。
**************************************************************************}
procedure Sort(Data: PPointerList; Size: Integer; LessThen: TLessThenProc);
var
 M: Integer;
 OtherData: PPointerList;
 OtherSize: Integer;
begin
 Assert(Data <> nil);
 while Size > SORT_MAX do
 begin
   M := Partition(Data, Size, LessThen);
   if (M <= Size div 2) then
   begin
     OtherData := @Data[M + 1];
     OtherSize := Size - M - 1;
     Size := M;
   end
   else
   begin
     OtherData := Data;
     OtherSize := M;
     Data := @OtherData[M + 1];
     Size := Size - M - 1;
   end;

   if (OtherSize div MAX_RATIO > Size) then
   begin
     M := OtherSize div 2;
     Sort(OtherData, M, LessThen, MaxRatio);
     Sort(@OtherData[M], OtherSize - M, LessThen, MaxRatio);
     MergePart(OtherData, M, OtherSize, LessThen);
   end
   else
     Sort(OtherData, OtherSize, LessThen, MaxRatio);
 end;
 InsertionSort(Data, Size, LessThen);
end;
 
 
使快速排序算法的时间复杂度在任何情况下都是O(N * logN)的一种优化策略 使快速排序算法的时间复杂度在任何情况下都是O(N * logN)的一种优化策略 本文提出了一种快速排序算法的优化策略,该策略可以使快速排序在最坏的情况下退化为归并排序。由于归并排序在任何情况下都是O (N * logN),因此,采用这种优化策略的快速排序算法的时间复杂度在任何情况下都是O (N * logN)。通过这种方式,本文提出两种改进的快速排序。 阅读详情

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答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

【排序算法】归并排序与快速排序

一篇文章教你彻底理解快速排序和归并排序

Lin5200000的博客 2070

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

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SafeF8
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