• 数据结构--快速排序


    快速排序的概念

    快速排序是通过二叉树的思想,先设定一个值,通过比较,比它大的放在它的右边,比它小的放在它的左边;这样相当于在二叉树中,小的放在左子树,大的放在右子树,设定的值就是根;再通过递归的思想,将它们继续按这种方式进行排序,排到最后就排好了;这就是快速排序的概念。

    void QuickSort(int* a, int left,int right)
    {
    	//终止条件
    	if (left >= right)
    	{
    		return;
    	}
    	//获取key值,为递归条件做准备
    		int key = PartSort(a, left, right);
    		//key变为分隔的中间值了
    		QuickSort(a, left, key - 1);
    		QuickSort(a, key + 1, right);
    	
    }
    
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    在现在常见的递归函数中,有几个版本(改变PartSort);

    Hoare版本

    在这里插入图片描述

    //HOARE
    int PartSort(int* a, int left, int right)
    {
    	int key = left;
    	while (left < right)
    	{
    		while (left<right && a[right] >= a[key])
    		{
    			right--;
    		}
    		while (left<right && a[left] <= a[key])
    		{
    			left++;
    		}
    		Swap(&a[left], &a[right]);
    	}
    	
    	Swap(&a[key], &a[left]);
    	return left;
    }
    
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    函数进来我们总会以最左边的left变为key,由于最后需要实现位置交换不能将key记住值,而应该是下标,这样才能进行位置交换,否则只是一个复制的值而已,无法实现位置交换。

    内层循环为什么也要写left
    对于循环来说,不像if语句一样,只判断一次,while语句会不断的进行判断,然后执行里面的语句;如果对于条件符合的话,那么left就有可能超过了left,left位置不定,可能会越界或者造成数据混乱,所以也要在内层循环中加上这个条件。

    当左右指针指定的值与key判断时,至少需要一个指针指向的元素需要判断等于key指向的元素,
    在这里插入图片描述
    如果没有加上的话,举个例子:
    6 1 2 6 4 5 7 8 9 6 10,左右指针会指向6,进行交换后还是6,将会陷入死循环;

    我们在最后a[key]和a[left]进行交换的时候,没有进行交换判断,是怎么确保a[left]小于key的呢?
    在内层循环中,我们是先走的是右指针,再走左指针;这样就保证了right只有走到小于a[key]或者遇到left才会停下
    left初始位置至少也是a[key]怎么说都会小于等于a[key];
    这样就保证在终止条件下,a[left]总会小于等于a[eky];

    挖坑法

    有人觉得上面的方法需要通过先右指针先走,再左指针走太麻烦了,所以有了个挖坑法;
    在这里插入图片描述

    //挖坑法
    int PartSort2(int* a, int left, int right)
    {
    	
    	int key = a[left];
    	int hole = left;
    
    	while (left < right)
    	{
    		while (left < right && a[right] >= key)
    		{
    			right--;
    		}
    		a[hole] = a[right];
    		hole = right;
    		while (left < right && a[left] <= key)
    		{
    			left++;
    		}
    		a[hole] = a[left];
    		hole = left;
    	}
    	a[hole] = key;
    	return left;
    }
    
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    前后指针法

    通过定义两个指针,通过一定要求,将小的值一直往数组前面丢;
    在这里插入图片描述

    //指针法
    int PartSort3(int* a, int left, int right)
    {
    	
    	int key = left;
    	int prev = left;
    	int cur = left + 1;
    
    	while (cur <= right)
    	{
    	
    		if (a[cur] < a[key] && ++prev!=cur)
    		{
    			Swap(&a[prev], &a[cur]);
    			
    		}
    		cur++;
    	}
    	Swap(&a[key], &a[prev]);
    	return prev;
    }
    
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    cur指针是用来循环遍历的,可以一直cur++;而只有满足if语句条件时,才进行交换;

    验证:

    void TestQuickSort1()
    {
    	int a[] = { 9,1,2,5,7,4,8,6,3,5,1,2,3,5,1,8,3 };
    	QuickSort(a, 0,sizeof(a) / sizeof(a[0])-1);
    	PrintfArray(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
    }
    int main()
    {
    
    	TestQuickSort1();
    	return 0;
    }
    
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    快速排序的优化

    一般来说,快速排序的时间复杂度为O(N*logN)
    在这里插入图片描述

    三数取中法

    我们对于key的取值,都是取最左边的数(left),如果一开始数组就是有序的话,我们的快速排序就是O(N^2);
    在这里插入图片描述
    所以就有了三数取中法这种优化方法:通过left、mid中间值、right这三个位置的值进行比较、取它们三个数排中间大的数;这样就会可避免上面这种极端情况;

    int GetMidi(int* a, int left, int right)
    {
    	int midi = (left + right) / 2;
    	if (a[midi] > a[left])
    	{
    		if (a[midi] < a[right])
    		{
    			return midi;
    		}
    		//上面条件不成立,也就默认a[mid]是最大的了
    		else if (a[right] > a[left])//midi最大
    		{
    			return right;
    		}
    		else
    		{
    			return left;
    		}
    	}
    	else
    	{
    		if (a[midi] > a[right])
    		{
    			return midi;
    		}
    		//上面条件不成立,也就默认a[mid]是最小的了
    		else if (a[left] > a[right]) //midi最小
    		{
    			return right;
    		}
    		else
    		{
    			return left;
    		}
    	}
    }
    
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    先判断中间数和左数的大小,再判断中间数和右数的大小

    在这里插入图片描述

    小区间用插入排序

    对于小区间来说,如果使用递归的方式来实现排序,会使用比较多的时间
    在这里插入图片描述
    如果使用插入排序,当区间小于10时,对于有预排序的数组来说,插入排序会快很多,而快速排序通过不断的递归,就相当于实现预排序;我们可以验证一下。

    void QuickSort(int* a, int left,int right)
    {
    	//终止条件
    	if (left >= right)
    	{
    		return;
    	}
    	//对于递归的分割,当分割区间小于10,用直接插入排序
    	if ((right - left + 1) > 10)
    	{
    		int key = PartSort3(a, left, right);
    		//key变为分隔的中间值了
    		QuickSort(a, left, key - 1);
    		QuickSort(a, key + 1, right);
    	}
    	else
    	{
    		InsertSort(a + left, right - left + 1);
    	}
    }
    
    void TestQuickSort1()
    {
    	isrand(time(NULL));
    	const int N = 100000;
    	int* a1 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
    	//赋值
    	for (int i = 0; i < N; i++)
    	{
    		a1[i] = rand();
    
    	}
    	int begin5 = clock();
    	QuickSort(a1, 0,N-1);
    	int end5 = clock();
    	printf("QuickSort:%d\n", end5 - begin5);
    }
    
    
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    非递归的快速排序

    我们可以利用栈来模拟实现快速排序的递归方式,但这与用递归实现的排序在本质是不同的,递归需要不断的开辟栈区的空间,而我们将使用动态栈,占用的是堆区的空间,堆区的空间比栈区的大得多,在一定程度上能避免空间溢出;

    使用数据结构的栈,利用它的后进先出的道理,可以实现递归的效果;
    ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/960b19d52a6c40719d3ce57bf381e87f.png

    //利用入栈的方法思想递归方式
    void QuickSortNonR(int* a, int left, int right)
    {
    	//创栈
    	ST stack;
    	STInit(&stack);
    	//先将第一个插入
    	STPush(&stack, right);
    	STPush(&stack, left);
    	while (!STEmpty(&stack))
    	{
    		
    		int key = PartSort2(a, left, right);
    		if (key + 1 < right)
    		{
    			STPush(&stack, right);
    			STPush(&stack, key + 1);
    		}
    		if (left < key - 1)
    		{
    			STPush(&stack, key - 1);
    			STPush(&stack, left);
    		}
    		//更新左右指针
    		left = STTop(&stack);
    		STPop(&stack);
    		right = STTop(&stack);
    		STPop(&stack);
    
    	}
    	STDestory(&stack);
    }
    
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    在循环里面,还需要判断左右指针的位置,因为需要判断最后进入栈的序列下标,循环还需要完成排序取出下标的数组;

    验证:

    void TestQuickSort2()
    {
    	int a[] = { 9,1,2,5,7,4,8,6,3,5,1,2,3,5,1,8,3 };
    	QuickSortNonR(a, 0, sizeof(a) / sizeof(a[0]) - 1);
    	PrintfArray(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
    }
    
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