快速排序

以关键字序列{503,087,512,061,908,170,897,275,653,426}为例，手工执行以下排序算法，写出每一趟排序结束时的关键字状态。 （1）直接插入排序 （2）希尔排序（增量序列为5,3,1） （3）快速排序 来源： CSDN 作者： mez_Blog 链接： https://blog.csdn.net/mez_Blog/article/details/103551257

* 快速排序 头文件algorithm下的sort是强有力的排序函数 但是 今天要说说qsort函数，虽然它可以直接引用，但是我们还是要掌握其原理。 话不多说，让我们来看下下面的代码 这个就是快速排序的简单模板，并附上完整排序程序： void quick_sort ( int l , int r ) { int i = l , j = r ; int mid = a [ ( l + r ) / 2 ] ; do { while ( a [ i ] < mid ) i ++ ; while ( a [ j ] > mid ) j -- ; if ( i <= j ) { swap ( a [ i ] , a [ j ] ) ; i ++ ; j -- ; } } while ( i <= j ) ; if ( l < j ) quick_sort ( l , j ) ; if ( i < r ) quick_sort ( i , r ) ; } 这个就是快速排序的简单模板，并附上完整排序程序： # include <bits/stdc++.h> using namespace std ; int a [ 100005 ] ; void quick_sort ( int l , int r ) { int i = l , j = r ; int mid = a [ ( l + r )

我对java的八大排序算法进行了总结，以此文展示Java八大算法 常见排序算法如下： 1.直接插入排序 2.希尔排序 3.简单选择排序 4.堆排序 5.冒泡排序 6.快速排序 7.归并排序 8.基数排序 排序方法示例简介 直接插入排序 基本思想 通常人们整理桥牌的方法是一张一张的来，将每一张牌插入到其他已经有序的牌中的适当位置。在计算机的实现中，为了要给插入的元素腾出空间，我们需要将其余所有元素在插入之前都向右移动一位。 算法描述 一般来说，插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下： 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序 取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描 如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置 重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置 将新元素插入到该位置后 重复步骤2~5 注意： 如果 比较操作 的代价比 交换操作 大的话，可以采用二分查找法来减少 比较操作 的数目。该算法可以认为是 插入排序 的一个变种，称为二分查找插入排序。 代码实现 /** * 通过交换进行插入排序，借鉴冒泡排序 * * @param a */ public static void sort ( int [ ] a ) { for ( int i = 0 ; i < a . length - 1 ; i ++ ) { for (

归并排序：使用的是分而治之的思想，将大问题分解成小的子问题来解决，比如用归并排序来对一个数组进行排序，首先把数组从中间分成前后两部分，然后对它们分别排序，再将排好序的两部分合并在一起，这样整个数组就有序了。 任何情况下都是O(nlogn)，在合并两个有序数组为一个有序数组时，需要借助额外的存储空间，n/2，n/4，…，1 ，所以空间复杂度为 O(n)。稳定。 public void mergeSort ( int [ ] a ) { int n = a . length ; if ( n <= 1 ) { return ; } merge ( a , 0 , n - 1 ) ; } private void merge ( int [ ] a , int l , int r ) { if ( l >= r ) { return ; } int mid = l + ( ( r - l ) >> 1 ) ; merge ( a , l , mid ) ; merge ( a , mid + 1 , r ) ; mergeTwo ( a , l , mid , r ) ; } private void mergeTwo ( int [ ] a , int l , int mid , int r ) { int [ ] tmp = new int [ r - l + 1 ] ; int i

代码如下： #include<iostream> using namespace std; void qS(int *array,int left,int right){ if(left<right){ //快速排序的终止条件，当仅剩下一个元素则结束快速排序 int key=array[left]; int low=left,high=right; while(low<high){ while(key<=array[high]&&low<high){ //8~11操作是从右边依次比较左边的元素，将小于目标值的元素置于左边 high--; } array[low]=array[high]; while(key>=array[low]&&low<high){ //12~15操作是从左边依次比较右边的元素，将大于目标值的元素置于右边 low++; } array[high]=array[low]; } array[low]=key; //将目标值放置在空位，此时一轮快速排序结束，目标值的左边全部是小于他的，右边全部是大于它的 qS(array,left,low-1); //将目标值的左边元素集再进行快速排序 qS(array,low+1,right); //将目标值的右边元素集再进行快速排序 } } int main() { int arr[]={33,14,2,444,23,444

简介 快速排序使用了分治的思想，通过一趟排序将待排序列分割成两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小。之后分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序的目的。 步骤 选择基准：在待排序列中，按照某种方式挑出一个元素，作为 “基准”（pivot）； 分割操作：以该基准在序列中的实际位置，把序列分成两个子序列。如果为升序，则此时，在基准左边的元素都比该基准小，在基准右边的元素都比基准大；而基准则在排序后正确的位置上。 递归地对两个序列进行快速排序，直到序列为空或者只有一个元素； 实例 Java 代码 import java . util . Random ; public class Main { public static void main ( String [ ] args ) { Random r = new Random ( ) ; int [ ] data = new int [ 100 ] ; for ( int i = 0 ; i < data . length ; i ++ ) { data [ i ] = r . nextInt ( 10 ) ; } Long startTime = System . currentTimeMillis ( ) ; print ( data ) ; Long endTime = System .

快速排序(举例为从小到大排列) 特性: 在平均状况下，排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快，因为它采用的是内部循环（inner loop）,这个可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。 时间复杂度: 最优: 每一次的flag刚好都可以平分整个数组，此时的时间复杂度为O(nlogn) 最坏: 每一次的flag刚好都是最大或者最小的数，此时的时间复杂度为O(n2) 平均: O(nlogn) 原理 每次扫描 碰到比基准值小的放到左边 碰到比基准值大的放到右边, 等左右两边的flag相遇时,将基准值赋值给当前的index对应的数据. 然后 接下来 进入递归 缩小范围 左边递归范围: left ->基准值赋值的index - 1 右边递归范围: 基准值赋值的index + 1 => right 简单来说就是 确保每次范围内的扫描结果是 左边小右边大,范围的获取是基于上次递归后的基准赋值index分割. 代码 + (void)quickSortWithArray:(NSMutableArray<NSNumber *> *)array left:(NSInteger)left right:(NSInteger)right { if (left > right) { /

一、归并排序 思路分析： 对于一组序列，那么程序进行就是先将所有数字分成单个部分，然后再两两排序结合，就是先从第4步开始，然后调用merge函数到第5步，然后继续调用merge函数，到第6步，依次下来，直至序列排好。 c++代码实现： # include <iostream> using namespace std ; void merge ( int * arr , int L , int M , int R ) { int left_size = M - L ; int right_size = R - M + 1 ; int * L_arr = new int [ left_size ] ; int * R_arr = new int [ right_size ] ; for ( int i = L ; i < M ; i ++ ) L_arr [ i - L ] = arr [ i ] ; for ( int i = M ; i <= R ; i ++ ) R_arr [ i - M ] = arr [ i ] ; int i = 0 , j = 0 , k = L ; while ( i < left_size && j < right_size ) if ( L_arr [ i ] < R_arr [ j ] ) arr [ k ++ ] = L_arr [ i ++

Python3实现快速排序 写在前面 快排思想（分治思想） 递归拆解 代码实现 性能分析（缺点） 写在前面 在网上看了很多五花八门的快速排序，当然这些排序的时间和空间复杂度都不一样，难以衡量其好还是坏。但是大多都比较难理解。我这里根据快排的思想，用最简洁的、最容易理解的代码实现了快排。 快排思想（分治思想） 从要排序的arr里随机找一个基准值p，根据基准值p把arr分解到两个arr里，分别是arr1、arr2。分解时要保证arr1里的所有数据小于arr2（不需要保证这两个arr里的数据有序）； 从arr1里随机找出一个元素当做基准值p，根据p的值把arr1分解成arr11/arr12，分解时要保证arr11里的数据小于arr12里的所有数据（不需要保证两个arr里的数据有序）； 同理，从arr2里随机找出一个元素当做基准值p，根据p的值把arr2分解成arr21/arr22 … 就这样不断递归分解下去，最后每个子arr里只有一个元素，再把这些元素合并，最后就得到一个有序的数组。 递归拆解 对于快排来说，其思想并不难理解。对于代码实现来说，最难的就是递归部分，下面通过一个实例来帮助理解递归的过程。 假设我需要排序的数组如下 arr = [ 95 , 20 , 10 , 15 , 8 , 24 , 57 , 60 , 15 , 88 , 92 ] 这里为了简单理解

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 由于博客迁移至 www.coderyi.com ,文章请看 http://www.coderyi.com/archives/412 排序分为内部排序和外部排序，内部排序指待排序的记录在内存中，外部排序的记录数量很大，以至于内存放不下而放在外存中，排序过程需要访问外存。这里仅介绍内部排序，包括插入排序、交换排序、选择排序、归并排序、基数排序。 1 插入排序 1.1直接插入（straight insertion sort） 算法思路：数组｛k1,k2,……，kn｝，排序一开始k1是一个有序序列，让k2插入得到一个表长为2的有序序列，依此类推，最后让kn插入上述表长为n－1的有序序列，得到表长为n的有序序列。 c实现的代码： // 从小到大排序 int a[]={98,97,34,345,33}; int k=sizeof(a)/sizeof(a[0]); int j; for (int i=1; i<k; i++) { int temp=a[i]; for (j=i-1; j>=0&&a[j]>temp; j--) { a[j+1]=a[j]; } a[j+1]=temp; } 1.2折半插入（binary insertion sort） 算法思路：当直接插入进行到某一趟时，对于r［i］来讲，前面i