对快速排序的形象解说


坐在马桶上看算法:快速排序

2014-03-03 16:44 啊哈磊 51CTO博客 我要评论(0) 字号: T | T
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算法的精髓在于,跟它一比高数也显得那么生动活泼…。本文由啊哈磊吐槽而成,话说我还是头一次见到这么萌的变量,简直颠覆我对变量这个兵种、对算法这个种族的传统观念。正在被算法欺负吗?快进来看看:

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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”。先从找一个小于6的数,再从找一个大于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。

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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。

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现在交换哨兵i和哨兵j所指向的元素的值。交换之后的序列如下:

6  1  2  5  9 3  4  7  10  8

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到此,第一次交换结束。接下来开始哨兵j继续向左挪动(再友情提醒,每次必须是哨兵j先出发)。他发现了4(比基准数6要小,满足要求)之后停了下来。哨兵i也继续向右挪动的,他发现了9(比基准数6要大,满足要求)之后停了下来。此时再次进行交换,交换之后的序列如下:

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

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095514cag5fumuqqg5jnsw.png

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到此第一轮“探测”真正结束。此时以基准数6为分界点,6左边的数都小于等于6,6右边的数都大于等于6。回顾一下刚才的过程,其实哨兵j的使命就是要找小于基准数的数,而哨兵i的使命就是要找大于基准数的数,直到i和j碰头为止。

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。

232129ogop8gk0r8y7l70k.png

这是为什么呢?

快速排序之所比较快,因为相比冒泡排序,每次交换是跳跃式的。每次排序的时候设置一个基准点,将小于等于基准点的数全部放到基准点的左边,将大于等于基准点的数全部放到基准点的右边。这样在每次交换的时候就不会像冒泡排序一样每次只能在相邻的数之间进行交换,交换的距离就大的多了。因此总的比较和交换次数就少了,速度自然就提高了。当然在最坏的情况下,仍可能是相邻的两个数进行了交换。因此快速排序的最差时间复杂度和冒泡排序是一样的都是O(N2),它的平均时间复杂度为O(NlogN)。其实快速排序是基于一种叫做“二分”的思想。我们后面还会遇到“二分”思想,到时候再聊。先上代码,如下

                               
                               
  1. #include <stdio.h> 
  2. int a[101],n;//定义全局变量,这两个变量需要在子函数中使用 
  3. void quicksort(int left,int right) 
  4.     int i,j,t,temp; 
  5.     if(left>right) 
  6.        return
  7.                                 
  8.     temp=a[left]; //temp中存的就是基准数 
  9.     i=left; 
  10.     j=right; 
  11.     while(i!=j) 
  12.     { 
  13.                    //顺序很重要,要先从右边开始找 
  14.                    while(a[j]>=temp && i<j) 
  15.                             j--; 
  16.                    //再找右边的 
  17.                    while(a[i]<=temp && i<j) 
  18.                             i++; 
  19.                    //交换两个数在数组中的位置 
  20.                    if(i<j) 
  21.                    { 
  22.                             t=a[i]; 
  23.                             a[i]=a[j]; 
  24.                             a[j]=t; 
  25.                    } 
  26.     } 
  27.     //最终将基准数归位 
  28.     a[left]=a[i]; 
  29.     a[i]=temp; 
  30.                              
  31.     quicksort(left,i-1);//继续处理左边的,这里是一个递归的过程 
  32.     quicksort(i+1,right);//继续处理右边的 ,这里是一个递归的过程 
  33. int main() 
  34.     int i,j,t; 
  35.     //读入数据 
  36.     scanf("%d",&n); 
  37.     for(i=1;i<=n;i++) 
  38.                    scanf("%d",&a[i]); 
  39.     quicksort(1,n); //快速排序调用 
  40.                              
  41.     //输出排序后的结果 
  42.     for(i=1;i<=n;i++) 
  43.         printf("%d ",a[i]); 
  44.     getchar();getchar(); 
  45.     return 0; 
可以输入以下数据进行验证

1061279345108

运行结果是

12345678910

涨姿势环节

快速排序由 C. A. R. Hoare(东尼霍尔,Charles Antony Richard Hoare)在1960年提出,之后又有许多人做了进一步的优化。如果你对快速排序感兴趣可以去看看东尼霍尔1962年在Computer Journal发表的论文“Quicksort”以及《算法导论》的第七章。快速排序算法仅仅是东尼霍尔在计算机领域才能的第一次显露,后来他受到了老板的赏识和重用,公司希望他为新机器设计一个新的高级语言。你要知道当时还没有PASCAL或者C语言这些高级的东东。后来东尼霍尔参加了由Edsger Wybe Dijkstra(1972年图灵奖得主,这个大神我们后面还会遇到的到时候再细聊)举办的“ALGOL 60”培训班,他觉得自己与其没有把握去设计一个新的语言,还不如对现有的“ALGOL 60”进行改进,使之能在公司的新机器上使用。于是他便设计了“ALGOL 60”的一个子集版本。这个版本在执行效率和可靠性上都在当时“ALGOL 60”的各种版本中首屈一指,因此东尼霍尔受到了国际学术界的重视。后来他在“ALGOL X”的设计中还发明了大家熟知的“case”语句,后来也被各种高级语言广泛采用,比如PASCAL、C、Java语言等等。当然,东尼霍尔在计算机领域的贡献还有很多很多,他在1980年获得了图灵奖。

更多算法教程,请移步:

http://ahalei.blog.51cto.com/


<think>嗯,用户想找排序算法的图文解说或教程。那我得先整理常见的排序算法,然后按照一定的逻辑结构来介绍。首先,用户提到的引用里提到了插入排序、选择排序、冒泡排序、快速排序、希尔排序、堆排序这些,可能还需要包括归并排序、计数排序、基数排序等。不过用户可能更关注基础的几大排序算法,尤其是快速排序,因为之前的对话里提到过。 用户需要图文并茂的解说,所以我应该分步骤讲解每个算法,最好每个算法都配一个示意图或者示例图。不过现在我只能用文字描述图片,比如用符号模拟数组的变化过程。比如插入排序,可以举一个具体的例子,展示每一步插入的过程。 然后,用户之前的引用里提到过不同排序的稳定性、时间复杂度,这些信息也应该包含在教程里。比如每个算法的时间复杂度、空间复杂度、稳定性,可以整理成表格,方便用户对比。 另外,用户可能对算法原理和步骤更感兴趣,所以每个算法需要分基本思想、步骤、示例、代码实现这几个部分。比如快速排序,先讲分治思想,选择基准元素,分区操作,然后递归。再给一个具体的例子,比如数组[5,3,8,4,2],演示如何选择基准,分区,然后左右递归。 还要注意引用之前的资料,比如插入排序的引用[^1],稳定性的部分引用[^2],希尔排序的分组思想引用[^3],选择排序的代码示例引用[^4],以及快速排序的时间复杂度引用[^5]。这样可以让回答更有依据,用户觉得信息可靠。 可能用户是刚开始学习排序算法,所以需要讲解清晰,步骤详细。比如冒泡排序,每一轮如何比较相邻元素,交换位置,直到没有交换发生。可以用一个具体的数组例子,一步步展示比较和交换的过程。 此外,用户可能需要比较不同算法的优缺点,比如快速排序在平均情况下很快,但最坏情况是O(n²),而归并排序稳定且始终是O(n log n),但需要额外空间。这部分可以帮助用户理解不同场景下的选择。 还有,用户可能需要知道如何实现这些算法,所以每个算法最好附上简单的代码示例,比如Python或者C++,这样用户可以参考代码理解逻辑。比如之前引用的选择排序代码,可以稍作调整,确保语法正确。 最后,生成的相关问题要针对用户可能进一步的疑问,比如时间复杂度分析、优化方法、应用场景等。比如快速排序的优化可能有三数取中、小数组切换插入排序等,这些可以作为相关问题。</think># 排序算法图文解说教程 ## 一、基础排序算法 ### 1. 插入排序 **基本思想**:将元素逐个插入已排序序列的合适位置,类似扑克牌整理[^1] **步骤**: 1. 初始时第一个元素视为已排序序列 2. 取未排序元素,在已排序序列中反向扫描寻找插入位置 3. 重复直到所有元素有序 **示例**: 初始数组:$[5, 2, 4, 6, 1]$ ``` [5|2,4,6,1] → [2,5|4,6,1] → [2,4,5|6,1] → [2,4,5,6|1] → [1,2,4,5,6] ``` **代码实现**: ```python def insertion_sort(arr): for i in range(1, len(arr)): key = arr[i] j = i-1 while j >=0 and key < arr[j]: arr[j+1] = arr[j] j -= 1 arr[j+1] = key return arr ``` --- ### 2. 冒泡排序 **基本思想**:重复比较相邻元素,将较大元素"冒泡"到右侧 **特性**:稳定排序算法[^2] **步骤**: 1. 比较相邻元素,若顺序错误则交换 2. 对每个元素重复该操作 3. 直到无需交换时结束 **示例**: ``` 5 3 8 4 → 3 5 4 8 → 3 4 5 8(第一轮)→ 完成 ``` --- ### 3. 选择排序 **基本思想**:每次从未排序序列中选择最小元素放到已排序序列末尾[^4] **步骤**: 1. 在未排序序列中找到最小元素 2. 与未排序序列首元素交换 3. 重复直到所有元素有序 **复杂度**: $$O(n^2)$$ --- ## 二、高效排序算法 ### 4. 快速排序 **基本思想**:分治法,选取基准元素将数组分成两个子数组[^5] **步骤**: 1. 选择基准元素(pivot) 2. 将数组分为小于基准和大于基准的两部分 3. 递归处理子数组 **示例**: 数组:$[5,3,8,4,2]$ ``` 基准选5 → [3,4,2] 5 [8] → 递归处理左数组 基准选3 → [2] 3 [4] → 合并得到有序数组 ``` **Python实现**: ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len(arr)//2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) ``` --- ### 5. 归并排序 **基本思想**:分治法,将数组分成最小单元后合并 **步骤**: 1. 递归拆分数组至单个元素 2. 合并相邻有序子数组 **合并过程**: ``` [3,5]与[2,8]合并 → 比较首元素→2→3→5→8 → [2,3,5,8] ``` --- ## 三、对比表格 | 算法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 稳定性 | |------------|-----------------|------------|--------| | 插入排序 | $O(n^2)$ | $O(1)$ | 稳定 | | 快速排序 | $O(n \log n)$ | $O(\log n)$| 不稳定 | | 归并排序 | $O(n \log n)$ | $O(n)$ | 稳定 | ---
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