【算法】快速排序-Java版本

 一、快速排序原理

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,因此总的比较和交换次数就少了,速度自然就提高。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)。

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j=10),指向数字8。

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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。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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       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

       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。

二、代码实现

public class QuickSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {6, 1, 2, 7, 9, 3, 4, 5, 10, 8};
        quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }

    private static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {
        if (low < high) {
            int mid = getMid(arr, low, high);
            quickSort(arr, low, mid - 1);
            quickSort(arr, mid + 1, high);
        }
    }

    private static int getMid(int[] arr, int low, int high) {
        int temp = arr[low];
        while (low < high) {
            while (low < high && arr[high] > temp) {
                high--;
            }
            while (low < high && arr[low] < temp) {
                low++;
            }
            if (low < high) {
                arr[low] = arr[low] + arr[high];
                arr[high] = arr[low] - arr[high];
                arr[low] = arr[low] - arr[high];
            }
            System.out.println("inside" + Arrays.toString(arr));
        }
        arr[low] = temp;
        return low;
    }
}

三、引用

 https://blog.csdn.net/omelon1/article/details/79281858

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转载自blog.csdn.net/hebaojing/article/details/88079521
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