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| 导读 | 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。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，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看，快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。
快速排序的名字起的是简单粗暴，因为一听到这个名字你就知道它存在的意义，就是快，而且效率高！它是处理大数据最快的排序算法之一了。虽然 Worst Case 的时间复杂度达到了 O(n²)，但是人家就是优秀，在大多数情况下都比平均时间复杂度为 O(n logn) 的排序算法表现要更好，可是这是为什么呢，我也不知道。好在我的强迫症又犯了，查了 N 多资料终于在《算法艺术与信息学竞赛》上找到了满意的答案：
快速排序的最坏运行情况是 O(n²)，比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn)，且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小，比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。所以，对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言，快速排序总是优于归并排序。1. 算法步骤
- 从数列中挑出一个元素，称为 “ 基准 ”（pivot）;
- 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；
- 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序；
2. 动图演示
代码实现
JavaScript
实例
function quickSort(arr, left, right) {
var len = arr.length,
partitionIndex,
left = typeof left != 'number' ? 0 : left,
right = typeof right != 'number' ? len - 1 : right;
if (left pivot) {--high;}
arr[low] = arr[high];
while (low
Python
实例
def quickSort(arr, left=None, right=None):
left = 0 if not isinstance(left,(int, float)) else left
right = len(arr)-1 if not isinstance(right,(int, float)) else right
if left
Go
实例
func quickSort(arr []int) []int {return _quickSort(arr, 0, len(arr)-1)
}
func _quickSort(arr []int, left, right int) []int {
if left
C++
实例
// 严蔚敏《数据结构》标准分割函数
Paritition1(int A[], int low, int high) {int pivot = A[low];
while (low = pivot) {--high;}
A[low] = A[high];
while (low
Java
实例
public class QuickSort implements IArraySort {
@Override
public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
// 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容
int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
return quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
}
private int[] quickSort(int[] arr, int left, int right) {
if (left
PHP
实例
function quickSort($arr)
{if (count($arr) $middle)
$rightArray[] = $arr[$i];
else
$leftArray[] = $arr[$i];
}
$leftArray = quickSort($leftArray);
$leftArray[] = $middle;
$rightArray = quickSort($rightArray);
return array_merge($leftArray, $rightArray);
}C
实例
typedef struct _Range {int start, end;} Range;
Range new_Range(int s, int e) {
Range r;
r.start = s;
r.end = e;
return r;
}
void swap(int *x, int *y) {
int t = *x;
*x = *y;
*y = t;
}
void quick_sort(int arr[], const int len) {if (len = range.end)
continue;
int mid = arr[(range.start + range.end) / 2]; // 選取中間點為基準點
int left = range.start, right = range.end;
do {while (arr[left] mid) --right; // 檢測基準點右側是否符合要求
if (left left) r[p++] = new_Range(left, range.end);
}
}递归法
实例
void swap(int *x, int *y) {
int t = *x;
*x = *y;
*y = t;
}
void quick_sort_recursive(int arr[], int start, int end) {if (start >= end)
return;
int mid = arr[end];
int left = start, right = end - 1;
while (left = mid && left = arr[end])
swap(&arr[left], &arr[end]);
else
left++;
if (left)
quick_sort_recursive(arr, start, left - 1);
quick_sort_recursive(arr, left + 1, end);
}
void quick_sort(int arr[], int len) {quick_sort_recursive(arr, 0, len - 1);
}C++
函数法
sort(a,a + n);// 排序 a[0]-a[n-1]的所有数.迭代法
实例
// 参考：http://www.dutor.net/index.php/2011/04/recursive-iterative-quick-sort/
struct Range {
int start, end;
Range(int s = 0, int e = 0) {start = s, end = e;}
};
template // 整數或浮點數皆可使用, 若要使用物件 (class) 時必須設定 "小於"()、"不小於"(>=)的運算子功能
void quick_sort(T arr[], const int len) {if (len = range.end)
continue;
T mid = arr[range.end];
int left = range.start, right = range.end - 1;
while (left = mid && left = arr[range.end])
std::swap(arr[left], arr[range.end]);
else
left++;
r[p++] = Range(range.start, left - 1);
r[p++] = Range(left + 1, range.end);
}
} 递归法
实例
template
void quick_sort_recursive(T arr[], int start, int end) {if (start >= end)
return;
T mid = arr[end];
int left = start, right = end - 1;
while (left = mid && left = arr[end])
std::swap(arr[left], arr[end]);
else
left++;
quick_sort_recursive(arr, start, left - 1);
quick_sort_recursive(arr, left + 1, end);
}
template // 整數或浮點數皆可使用, 若要使用物件 (class) 時必須設定 "小於"()、"不小於"(>=)的運算子功能
void quick_sort(T arr[], int len) {quick_sort_recursive(arr, 0, len - 1);
}
正文完
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