快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列
高快省的排序算法
有没有既不浪费空间又可以快一点的排序算法呢?那就是“快速排序”啦!光听这个名字是不是就觉得很高端呢。
假设我们现在对“6 1 2 7 9 3 4 5 10 8”这个10个数进行排序。首先在这个序列中随便找一个数作为基准数(不要被这个名词吓到了,就是一个用来参照的数,待会你就知道它用来做啥的了)。为了方便,就让第一个数6作为基准数吧。接下来,需要将这个序列中所有比基准数大的数放在6的右边,比基准数小的数放在6的左边,类似下面这种排列:
3 1 2 5 4 6 9 7 10 8
在初始状态下,数字6在序列的第1位。我们的目标是将6挪到序列中间的某个位置,假设这个位置是k。现在就需要寻找这个k,并且以第k位为分界点,左边的数都小于等于6,右边的数都大于等于6。想一想,你有办法可以做到这点吗?
排序算法显神威
方法其实很简单:分别从初始序列“6 1 2 7 9 3 4 5 10 8”两端开始“探测”。先从右往左找一个小于6的数,再从左往右找一个大于6的数,然后交换他们。这里可以用两个变量i和j,分别指向序列最左边和最右边。我们为这两个变量起个好听的名字“哨兵i”和“哨兵j”。刚开始的时候让哨兵i指向序列的最左边(即i=1),指向数字6。让哨兵j指向序列的最右边(即=10),指向数字。
首先哨兵j开始出动。因为此处设置的基准数是最左边的数,所以需要让哨兵j先出动,这一点非常重要(请自己想一想为什么)。哨兵j一步一步地向左挪动(即j--),直到找到一个小于6的数停下来。接下来哨兵i再一步一步向右挪动(即i++),直到找到一个数大于6的数停下来。最后哨兵j停在了数字5面前,哨兵i停在了数字7面前。
6 1 2 (5) 9 3 4 (7) 10 8
6 1 2 5 (4) 3 (9) 7 10 8
第二次交换结束,“探测”继续。哨兵j继续向左挪动,他发现了3(比基准数6要小,满足要求)之后又停了下来。哨兵i继续向右移动,糟啦!此时哨兵i和哨兵j相遇了,哨兵i和哨兵j都走到3面前。说明此时“探测”结束。我们将基准数6和3进行交换。交换之后的序列如下:
(3) 1 2 5 4 (6) 9 7 10 8
OK,解释完毕。现在基准数6已经归位,它正好处在序列的第6位。此时我们已经将原来的序列,以6为分界点拆分成了两个序列,左边的序列是“3 1 2 5 4”,右边的序列是“9 7 10 8”。接下来还需要分别处理这两个序列。因为6左边和右边的序列目前都还是很混乱的。不过不要紧,我们已经掌握了方法,接下来只要模拟刚才的方法分别处理6左边和右边的序列即可。现在先来处理6左边的序列现吧。
左边的序列是“3 1 2 5 4”。请将这个序列以3为基准数进行调整,使得3左边的数都小于等于3,3右边的数都大于等于3。好了开始动笔吧
如果你模拟的没有错,调整完毕之后的序列的顺序应该是:
2 1 3 5 4
OK,现在3已经归位。接下来需要处理3左边的序列“2 1”和右边的序列“5 4”。对序列“2 1”以2为基准数进行调整,处理完毕之后的序列为“1 2”,到此2已经归位。序列“1”只有一个数,也不需要进行任何处理。至此我们对序列“2 1”已全部处理完毕,得到序列是“1 2”。序列“5 4”的处理也仿照此方法,最后得到的序列如下: 1 2 3 4 5 6 9 7 10 8
对于序列“9 7 10 8”也模拟刚才的过程,直到不可拆分出新的子序列为止。最终将会得到这样的序列,如下
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
到此,排序完全结束。细心的同学可能已经发现,快速排序的每一轮处理其实就是将这一轮的基准数归位,直到所有的数都归位为止,排序就结束了。下面上个霸气的图来描述下整个算法的处理过程。
动画演示
现在我们通过js语言实现快速排序
function quickSort2(arr, begin, end) {
//arr代表此时要进行排序的数组,begin代表基准值在数组中的位数,如果以上面为例,
//基准值为6,则begin为0,end代表数组最后一位值的序数(arr.length)
//如果左右两个值移动到重合位置,则结束
if (begin >= end) {
return;
}
//选基准值
//leader即为上面的第一次比较时的基准值6
var leader = arr[begin];
var left = begin;
var right = end;
//没有重合,此时right在left的右边进行循环
while(left < right) {
//首先右边和leader比
while (left < right) {
if (arr[right] < leader) {
arr[left] = arr[right];
left += 1;
break;
} else {
//如果右边的值不小于基准值,则向左移动一位
right -= 1;
}
}
while (left < right) {
if (arr[left] > leader) {
arr[right] = arr[left];
//如果左边的值不大于基准值,则向右移动一位
right -= 1;
break;
} else {
left += 1;
}
}
}
arr[left] = leader;
quickSort2(arr, begin, left - 1);
quickSort2(arr, left + 1, end);
}
quickSort2(arr, 0, arr.length - 1);
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感谢
坐在马桶上看算法:developer.51cto.com/art/201403/…