快速排序
题目描述
编程实现快速排序算法,深入理解快速排序算法的基本思想。
输入
多组输入,每组第一个数字为数组长度,然后输入一个一维整型数组。
输出
输出快速排序之后的一维整型数组(升序)
样例输入
6 1 8 6 5 3 4
5 12 42 2 5 8
样例输出
1 3 4 5 6 8
2 5 8 12 42
代码
#include<iostream>
#include<string>
#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
void swapp(int a[],int i,int j){//交换函数
int t=a[i];
a[i]=a[j];
a[j]=t;
}
int part(int a[],int p,int q){//分区函数,将数组a[p]~a[q]以x为基准分开
int x=a[p];
int j=p;
for(int i=p+1;i<=q;i++){
if(a[i]<=x){//x左边的皆小于等于x,右边的皆大于x
j++;
swapp(a,j,i);
}
}
swapp(a,p,j);
return j;//返回基准所在下标
}
void quicksort(int a[],int p,int q){//快速排序函数
if(p<q){
int i=part(a,p,q);//i为基准下标
quicksort(a,p,i-1);
quicksort(a,i+1,q);
}
}
int main(){
int n;
int a[10001];
while(~scanf("%d",&n)){
for(int i=0;i<n;i++){
scanf("%d",&a[i]);
}
quicksort(a,0,n-1);//调用函数
for(int i=0;i<n;i++){
printf("%d ",a[i]);
}
printf("\n");
}
return 0;
}
随机化快排
(快速排序算法改进)
题目描述
使用Java或C++等语言中内置的随机函数实现随机化快速排序,在数组中随机选择一个元素作为分区的主元(Pivot)。
输入
多组样例输入,每组由一个一维整型数组组成。
输出
随机化快速排序之后的一维整型数组(升序排列)。
样例输入
6 1 8 6 5 3 4
5 12 42 2 5 8
样例输出
1 3 4 5 6 8
2 5 8 12 42
代码
#include<iostream>
#include<string>
#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
void swapp(int a[],int i,int j){//交换函数
int t=a[i];
a[i]=a[j];
a[j]=t;
}
int part(int a[],int p,int q){//分区函数
int x=a[p];
int j=p;
for(int i=p+1;i<=q;i++){
if(a[i]<=x){
j++;
swapp(a,j,i);
}
}
swapp(a,p,j);
return j;
}
int random(int p,int q){//随机产生[p,q]内的一个数
return rand()%(q-p+1)+p;
}
int randompartition(int a[],int p,int q){//根据产生的随机数来分区
int i=random(p,q);
swapp(a,p,i);
int j=part(a,p,q);
return j;
}
void quicksort(int a[],int p,int q){//快速排序
if(p<q){
int i=randompartition(a,p,q);
quicksort(a,p,i-1);
quicksort(a,i+1,q);
}
}
int main(){
int n;
int a[10001];
while(~scanf("%d",&n)){
for(int i=0;i<n;i++){
scanf("%d",&a[i]);
}
quicksort(a,0,n-1);//调用函数
for(int i=0;i<n;i++){
printf("%d ",a[i]);
}
printf("\n");
}
return 0;
}
随机化快速排序优势
普通的快速排序,时间复杂度为O(nlogn),但是在给的初始数组有序时(无论是正序还是倒序)都会导致数组无法被基准分开,所以时间复杂度会变成O(n2)。
随机化快速排序将基准的选择从每组的第一个改成了随机,这样就能很大几率的避免基准选择成每组的最大值或者最小值,从而降低了基准无法将数组分开的情况,故随机化快速排序的时间复杂度一直是O(nlogn)。