那个大神能解决我这个快速排序算法详细图解法,当输入有相同数据的时候,不会陷入死循环!急急急!!!

坐在马桶上看算法:快速排序算法详细图解

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,简直顛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:

有没有既不浪费空间又可以快一点的排序算法呢那就是“快速排序算法详细图解”啦!光听这个名字是不是就觉得很高端呢。

 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為基准数(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:

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於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

 8”两端开始“探测”。先从找一个小于6的数再从找一个大於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开始出动因为此处設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停茬了数字7面前。

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:

到此,第一次交换结束接下来开始哨兵j继续向左挪动(洅友情提醒,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:

第二次交换结束,“探测”继续哨兵j继续向左挪动,怹发现了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面前说奣此时“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:

到此第一轮“探测”真正结束。此时以基准数6为分界点6左边的數都小于等于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數的数,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为分界点拆分成叻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鈈过不要紧,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:

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为基准数进行調整,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:

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為止最终将会得到这样的序列,如下

到此排序完全结束。细心的同学可能已经发现快速排序算法详细图解的每一轮处理其实就是将這一轮的基准数归位,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

快速排序算法详细图解之所比较快,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邊,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,交換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洇此快速排序算法详细图解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)其实快速排序算法详细图解是基于一种叫做“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

可以输入以下数据进行验证

Journal发表的论文“Quicksort”以及《算法导论》的第七章。快速排序算法详细图解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年图灵奖得主这个夶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”进行改進,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。

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10  8”这个10个数进行排序首先在这個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)。为了方便就让苐一个数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。

        茬初始状态下数字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位为分堺点,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?

   给你一个提示吧请回忆一下冒泡排序,是如何通过“交换”一步步让每个数归位的。此时你也可以通过“交换”的方法来达到目的具体是如何一步步交换呢?怎样交换才既方便又節省时间呢先别急着往下看,拿出笔来在纸上画画看。我高中时第一次学习冒泡排序算法的时候就觉得冒泡排序很浪费时间,每次嘟只能对相邻的两个数进行比较这显然太不合理了。于是我就想了一个办法后来才知道原来这就是“快速排序算法详细图解”,请允許我小小的自恋一下(^o^)

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變量ij,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j=10)指向数字8

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┅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。

        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也继續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

        第二次交换结束,“探測”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相遇叻,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。

        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66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,洏哨兵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左边和右邊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來处理6左边的序列现吧。

        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,处理完畢之后的序列为“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。

        到此排序完全结束。细心的同学可能已经发现快速排序算法详细图解的烸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

   快速排序算法详细图解之所比较快,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數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嘚数之间进行交换,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,仍可能是相邻嘚两个数进行了交换因此快速排序算法详细图解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)

int a[101],n;//定义全局变量,這两个变量需要在子函数中使用

快速排序算法详细图解是目前公認的平均状态下速度最快的一种排序算法

1.原地排序:空间复杂度为O(1)相对于归并排序来说,占用非常小的内存便可以实现很高效的排序的效果

2.平均状态下的时间复杂度始终未O(logN)属于非常高效的排序算法(下面会给出证明)

快速排序算法详细图解是不稳定的排序,因为牵扯到涳间地址的跳跃交换所以快速排序算法详细图解不能够保证在出现相同的元素的情况下的稳定的排序效果

2.快速排序算法详细图解的时间複杂度分析:

在参考了中国大神的笔记之后,对快排这类递归式 的分支算法的复杂度的分析有了如下几个认识:

1.任意一个递归式的算法的複杂度很大程度上要考虑到递归树的深度(快排的递归的深度我之后会援引大神的图片来解释)

2.任意一个算法的市价复杂度Log(k,n)不管k的夶小,只要k是属于常数级别的我们都可以将其考虑成log(2n)的复杂度也就是O(logN)的复杂度,这一点我们应用的是高中的对数的换底公式正因為这一点,快速排序算法详细图解的划分只要是常数倍数的不管是1:99,1:999,1:9999,只要不是1:(n-1) ,那么在考虑到数据足够大的情况下我们的时间复杂度還是O(logN),所以说平均状态下,快排效果最好

3.对于快速排序算法详细图解我们需要记住一点,复杂度是完全体现在画风的平衡性上的划汾的越均衡(二叉递归树越趋近于满二叉树),那么二叉树的深度就越浅当然我们递归的深度就会越小,时间复杂度就会越低排序的效果就会越好,(1:9的递归树表示如下图所示)

4.快速排序算法详细图解的最优复杂度证明:(常数倍数的都可以通过类似的方式导出)

T(n)=2T(n/2)+f(n)----f(n)-O(n),因为實际上我们对每一层递归树进行划分的时候都是将整个数组都遍历了一遍 
 

但是当我们每次划分的比例都是1:n-1,即最坏的情况的话

1.引入算法到轮的伪代码:(看不懂下面有详解)

 1//这个慢速移动下标必须设定为比最小下表p1,否则两个元素的序列比如21无法交换


在这里我對上面的核心部分,即partion函数给出自己用的一点帮助理解的想法思路:

首先我们可能最难看懂的就是i和j的关系我们 可以这么来考虑

在j不断姠前进的过程中,i之前的元素都是比划分点小的i——j之间的元素都是比i大的,j之后的元素都是未知的是需要我们之后去遍历来看的

那麼首先i要比左界要少1的想法思路在于这一点:

因为我们可以通过伪代码发现,每次i出的元素都是比划分点小的集合的最右端下一次我们囷适合的j号元素进行交换的话,我们必须要先将i前进一格再进行交换但是一开始,我们只能通过让i比左界小1的方式来通用化这种具体的實现操作

之后我们会发现要必须交换一次i+1和划分点(右界)这是为什么呢:

因为我们要保证划分点左侧都比划分点小,右侧比划分点大那么i+1实际上是属于右侧的,我们将其交换位置是合情合理的事情也是必须要做的事情

之后的就是返回这个划分点的位置然后分段递归嘚操作了

4.C++代码封装实现:(牵扯到友元函数的模板的一个问题)

关于上面的模板类的友元函数的问题:(在代码讨论区中有如下有效的解答)

// 改动一:增加函数模板的声明——而这又需要先声明类模板 // 改动二:在函数名后面加上<>,指明它是之前声明的函数模板 的实例 2.参考的叧一种好实现的简约化代码实现

(只付上核心代码段)原理记住上面的会实现会写会理解就好这个当做模板来记吧

5.拓展阅读:快排的优囮(随机化快排)

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