快速排序

转载自： https://www.jianshu.com/p/2b2f1f79984e 快速排序的介绍 快速排序(quick sort)的采用了 分治 的策略。 分治策略指的是： 将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题，然后将这些子问题的解组合为原问题的解。 快排的基本思想是： 在序列中找一个划分值，通过一趟排序将 未排序的序列 排序成 独立的两个部分，其中左边部分序列都比划分值小，右边部分的序列比划分值大，此时划分值的位置已确认，然后再对这两个序列按照同样的方法进行排序，从而达到整个序列都有序的目的。 快速排序的Python实现 先来看一个 我更想称之为伪快排的快排代码： def quick_sort(array): if len(array) < 2: return array else: pivot = array[0] less_than_pivot = [x for x in array[1:] if x <= pivot] more_than_pivot = [x for x in array[1:] if x > pivot] return quick_sort(less_than_pivot) + [pivot] + quick_sort(more_than_pivot) 这段代码最关键的是pivot这个参数

快速排序 快速排序是使用分治的思想，先找出基准，以该基准进行二分分治递归 递归首先要找出递归出口，那何处为递归出口呢，questSort方法是递归体，当其left与right相遇则说明整个数组已遍历完成，可以退出循环 双向指针 指的是使用两个不同方向的指针 思路：（保证数组左边的数一直比基准小，数组右边的值一直比基准大） 步骤：1，从右边一直遍历，直到找到比基准小的值，停留在该下标（为什么需要从右边开始？ 看代码注释） ​ 2，从右边第2个数字开始遍历，一直到找到比基准大的下标 ​ 3，交互左右指针的下标所存的内容，然后继续上面的方法，一直到左右两个指针相遇 ​ 4，左右两个指针相遇时，将左边的指针的值与基准交换，返回左边的指针的下标，这个为基准值 常规做法是使用双向指针去完成，但是注意需要先从右开始遍历，再从做遍历， public static void questSort ( int [ ] a , int left , int right ) { //递归结束条件 if ( left >= right ) { return ; } //找到基准 int patten = patten ( a , left , right ) ; //左边排序 questSort ( a , left , patten - 1 ) ; //有有右边排序 questSort ( a ,

什么是快速排序？ 快速排序 ，顾名思义它排序的速度十分的快。 它快到什么程度呢？ C语言标准库中的 qsort 函数就是使用快速排序实现的！ 说到快速排序，离不开两个重要的概念： 递归 和 分治算法(Divide ans conquer, D&C) 。 如果要讲清楚这两个概念，可以单独写两篇文章出来了。 因此这里不做深入，只简单介绍一下： 递归 ：重复调用自己的函数。一般由两个部分组成 基线条件 和 递归条件 ，程序在符合 基线条件 的时候返回，在符合 递归条件 的时候调用自己。 分治算法(Divide ans conquer, D&C) : 将大的问题化解为相同类型的小问题。一种著名的递归式问题解决办法，一般分为两个步骤，首先找出尽可能简单的 基线条件 ，然后将 递归 的将问题分解为小问题，直到小问题符合 基线条件 。 假如还不太明白这两个概念，没关系，看下面的例子就可以了。 排序过程 既然 快速排序 的核心思想是 D&C ，那么它的 基线条件 和 递归 条件分别是什么呢？ 首先我们思考一下， 什么样的数组需要排序 ？ 长度为 0 的数组需要排序吗？ 不需要。因为它的没有顺序的概念。 长度为 1 的数组需要排序吗？ 不需要。因为可以把它看做一个有序数组了。 长度为 2 的数组需要排序吗？ 需要。因为并不能确定它的顺序。 因此，我们可以把 长度为0或1的数组 设为是 基线条件 。

快速排序： 它的基本思想是：通过一躺排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一不部分的所有数据都要小， 然后再按次方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。最坏情况的时 间复杂度为O(n 2 )，最好情况时间复杂度为O(nlog 2 n)。 图解： 我已经将代码的关键步骤都大了注释，希望可以帮助理解。 //瞎打快排 package sdx; import java.util.Arrays; public class Main6 { public static void quickSort(int[] arr,int left,int right){ int i,j,JiShu; if(left>right){ return;//当左边大于右边时，方法不合法，所以return结束这个方法 } //定义哨兵 i=left; j=right; //JiShu就是基准位 JiShu = arr[left]; //当i和j不相遇时，再循环中进行检索。 while (i!=j) { //先看右边，依次往左递减S while (JiShu<=arr[j]&&i<j) {//i<j是为了是为了不让在i和j相遇时错过。 j--;//哨兵j向左继续移动。 } //再看左边，依次往右递增 while (JiShu>=arr[i]

虽然说Python里面提供了现成的排序方式，而且效率也非常高，但是该会的还是得会。这里我也就不多说什么了，代码+注释，自己看吧！ 在这里为了B站视频测试二者效率，所以增加了随机数和时间的计算。 from time import time from random import randint # 全局变量，便于修改 gl_length = 100 # 定义空列表，存放排序数据 num_list = [ ] # 产生随机数函数 def listRandom ( num_list ) : i = 0 while i < gl_length : # 随机范围0~999 num_list . append ( randint ( 0 , 1000 ) ) i += 1 # 遍历函数 def listForeach ( num_list ) : print ( "=" * 80 ) # 为了换行的美观，没有直接使用 for i in num_list for i in range ( gl_length ) : print ( num_list [ i ] , end = "\t" ) if ( ( i + 1 ) % 10 ) == 0 : print ( "\n" ) # 冒泡排序 def bubbleSort ( num_list ) : star_time = time ( ) for

具体过程：黑色标记代表左指针，红色标记代表右指针，蓝色标记代表中间值。（依次从左往向下） //QuickSort 快速排序 func QuickSort(left int, right int, arr *[7]int) { l := left r := right pivot := arr[(left+right)/2] tmp := 0 for l < r { for arr[l] < pivot { l++ } for arr[r] > pivot { r-- } if l >= r { break } tmp = arr[l] arr[l] = arr[r] arr[r] = tmp if arr[l] == pivot { r-- } if arr[r] == pivot { l++ } } if l == r { l++ r-- } if left < r { QuickSort(left, r, arr) } if right > l { QuickSort(l, right, arr) } } 来源： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12017445.html

1）快排的原理是什么？快速写一段核心代码实现。 A.快速排序的原理解释 首先，在符合递归条件下进行 其次，得到基准元素位置 ①从数列中取出第一个数作为基准元素 ②实现元素的移动（比基准元素大的放右边，小于或等于放左边） 方法一：挖坑填数，选定基准元素Pivot，并记住位置index（坑位），并且设置两个指针right和left，在上面的分区过程中，符合条件能够左右置换的，被比较的数将坑位填满，自己成为下一个坑位，继续比较下去，直到right和left重合在了同一位置，再将Pivot元素放置到index，并得到基准元素位置。 方法二：指针交换法，控制指针、进行比较、判断是否需要移动、交换指针指向的元素，right和left重合，Pivot元素替换，得到基准元素位置。 最后，再对左右区间进行递归。 B.快速写一段核心代码实现： public static void quickSort(int[] arr, int right, int left) { if (right >= left || arr == null || arr.length <= 1) { return; } int i = right, j = end, pivot = arr[(right + left) / 2]; while (i <= j) { while (arr[i] < pivot) { ++i; }

package com.rao.sort; import java.util.Arrays; /** * @author Srao * @className QuickSort * @date 2019/12/9 14:13 * @package com.rao.sort * @Description */ public class QuickSort { /** * 把数组从中间分开，左边的数都小于pivot，右边的数都大于pivot * @param arr：要拆分的数组 * @param left：从left开始计算 * @param right：到right截至 * @return 返回中间值的下标 */ public static int partition(int[] arr, int left, int right){ //把数组中的第一个数当作pivot int pivot = arr[left]; //左指针指向pivot右边的第一个数 int i = left+1; //指向数组末尾最后一个数 int j = right; while (true){ //从左边开始，找到第一个比pivot大的数 while (i <= j && arr[i] <= pivot){ i++; } //从右边开始，找到第一个比pivot小的数 while (i <= j &&

快速排序 快速排序引人注目的 优点 包括它是原地排序（只需要一个很小的辅助栈），且将长度为N 的数组排序所需的时间和NlgN 成正比。另外，快速排序的内循环比大多数排序算法都要短小，这意味着它无论是在理论上还是在实际中都要更快。 它的主要 缺点 是非常脆弱，在实现时要非常小心才能避免低劣的性能。 快速排序是一种 分治 的排序算法。它将一个数组**切分（partition）**成两个子数组，前一个数组所有元素均不大于后一个数组的任意元素。将两部分独立地排序。当两个子数组都有序时整个数组也就自然有序了。 快速排序的实现过程如算法2.5 所示。 // 算法2.5 public class Quick { public static void sort ( Comparable [ ] a ) { StdRandom . shuffle ( a ) ; // 这是算法4配套的函数包里的一个方法， // 将数组a随机排序 // 消除对输入的依赖 sort ( a , 0 , a . length - 1 ) ; } private static void sort ( Comparable [ ] a , int lo , int hi ) { if ( hi <= lo ) { return ; } int j = partition ( a , lo , hi ) ; // 切分（请见

原创不易，尊重原创，本文转载于 Nim的辙迹 的博文，博文地址：http://blog.csdn.net/codernim/article/details/54312616 概述 排序的分类：内部排序和外部排序 内部排序：数据记录在内存中进行排序 外部排序：因排序的数据量大，需要内存和外存结合使用进行排序 这里总结的八大排序是属于内部排序： 当n比较大的时候， 应采用时间复杂度为（ nlog 2 n ）的排序 算法 ：快速排序、堆排序或归并排序。 其中，快速排序是目前基于比较的内部排序中被认为最好的方法，当待排序的关键字是随机分布时，快速排序的平均时间最短。 ——————————————————————————————————————————————————————————————————————— 插入排序——直接插入排序（ Straight Insertion Sort ） 基本思想： 将一个记录插入到已排序好的有序表中，从而得到一个新的，记录数增1的有序表。 即：先将序列的第1个记录看成一个有序的子序列，然后从第2个记录逐个进行插入，直至整个序列有序为止。 要点：设立哨兵，用于临时存储和判断数组边界 直接插入排序示例： 插入排序是稳定的 ，因为如果一个带插入的元素和已插入元素相等，那么待插入元素将放在相等元素的后边，所以，相等元素的前后顺序没有改变。 算法实现： [cpp]