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用java实现快速排序算法

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用java实现快速排序算法

1、算法思想
     快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。

(1) 分治法的基本思想
     分治法的基本思想是: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。

(2)快速排序的基本思想
     设当前待排序的无序区为R[low..high],利用分治法可将快速排序的基本思想描述为:
①分解: 
    
 在R[low..high]中任选一个记录作为基准(Pivot),以此基准将当前无序区划分为左、右两个较小的子区间R[low..pivotpos-1)和R[pivotpos+1..high],并使左边子区间中所有记录的关键字均小于等于基准记录(不妨记为pivot)的关键字pivot.key,右边的子区间中所有记录的关键字均大于等于pivot.key,而基准记录pivot则位于正确的位置(pivotpos)上,它无须参加后续的排序。
  注意:
     划分的关键是要求出基准记录所在的位置pivotpos。划分的结果可以简单地表示为(注意pivot=R[pivotpos]):
     R[low..pivotpos-1].keys≤R[pivotpos].key≤R[pivotpos+1..high].keys
                  其中low≤pivotpos≤high。
②求解: 
     
通过递归调用快速排序对左、右子区间R[low..pivotpos-1]和R[pivotpos+1..high]快速排序。
③组合: 
    
 因为当"求解"步骤中的两个递归调用结束时,其左、右两个子区间已有序。对快速排序而言,"组合"步骤无须做什么,可看作是空操作。

2、快速排序算法QuickSort
  void QuickSort(SeqList R,int low,int high)
   { //对R[low..high]快速排序
     int pivotpos; //划分后的基准记录的位置
     if(low<high){//仅当区间长度大于1时才须排序
        pivotpos=Partition(R,low,high); //对R[low..high]做划分
        QuickSort(R,low,pivotpos-1); //对左区间递归排序
        QuickSort(R,pivotpos+1,high); //对右区间递归排序
      }
    } //QuickSort

  注意:
     为排序整个文件,只须调用QuickSort(R,1,n)即可完成对R[l..n]的排序。

3、划分算法Partition
(1) 简单的划分方法
① 具体做法
  第一步:(初始化)设置两个指针i和j,它们的初值分别为区间的下界和上界,即i=low,i=high;选取无序区的第一个记录R[i](即R[low])作为基准记录,并将它保存在变量pivot中;
  第二步:令j自high起向左扫描,直到找到第1个关键字小于pivot.key的记录R[j],将R[j])移至i所指的位置上,这相当于R[j]和基准R[i](即pivot)进行了交换,使关键字小于基准关键字pivot.key的记录移到了基准的左边,交换后R[j]中相当于是pivot;然后,令i指针自i+1位置开始向右扫描,直至找到第1个关键字大于pivot.key的记录R[i],将R[i]移到i所指的位置上,这相当于交换了R[i]和基准R[j],使关键字大于基准关键字的记录移到了基准的右边,交换后R[i]中又相当于存放了pivot;接着令指针j自位置j-1开始向左扫描,如此交替改变扫描方向,从两端各自往中间靠拢,直至i=j时,i便是基准pivot最终的位置,将pivot放在此位置上就完成了一次划分。

②一次划分过程
     一次划分过程中,具体变化情况【参见动画演示】 

③划分算法:
  int Partition(SeqList R,int i,int j)
    {//调用Partition(R,low,high)时,对R[low..high]做划分,
     //并返回基准记录的位置
      ReceType pivot=R[i]; //用区间的第1个记录作为基准 '
      while(i<j){ //从区间两端交替向中间扫描,直至i=j为止
        while(i<j&&R[j].key>=pivot.key) //pivot相当于在位置i上
          j--; //从右向左扫描,查找第1个关键字小于pivot.key的记录R[j]
        if(i<j) //表示找到的R[j]的关键字<pivot.key
            R[i++]=R[j]; //相当于交换R[i]和R[j],交换后i指针加1
        while(i<j&&R[i].key<=pivot.key) //pivot相当于在位置j上
            i++; //从左向右扫描,查找第1个关键字大于pivot.key的记录R[i]
        if(i<j) //表示找到了R[i],使R[i].key>pivot.key
            R[j--]=R[i]; //相当于交换R[i]和R[j],交换后j指针减1
       } //endwhile
      R[i]=pivot; //基准记录已被最后定位
      return i;
    } //partition

 

 

java源代码:

 

import java.util.Arrays;
public class QuickSort {

 /**
     * 快速排序
     * 
     * 基本思想
     *  设当前待排序的无序区为R[low..high],利用分治法可将快速排序的基本思想描述为:
     * ①分解: 
     * 在R[low..high]中任选一个记录作为基准(Pivot),
     * 以此基准将当前无序区划分为左、右两个较小的子区间R[low..pivotpos-1)和R[pivotpos+1..high],
     * 并使左边子区间中所有记录的关键字均小于等于基准记录(不妨记为pivot)的关键字pivot.key,
     * 右边的子区间中所有记录的关键字均大于等于pivot.key,
     * 而基准记录pivot则位于正确的位置(pivotpos)上,它无须参加后续的排序。
     * 注意:
     * 划分的关键是要求出基准记录所在的位置pivotpos。
     * 划分的结果可以简单地表示为(注意pivot=R[pivotpos]):
     * R[low..pivotpos-1].keys≤R[pivotpos].key≤R[pivotpos+1..high].keys
     * 其中low≤pivotpos≤high。
     * ②求解: 
     *  通过递归调用快速排序对左、右子区间R[low..pivotpos-1]和R[pivotpos+1..high]快速排序。
     */
    
 /**
  * @author fangtuo 2008-09-20
  * @param pData 需要排序的数组
  * @param left 左边的位置,初始值为0
  * @param right 右边的位置,初始值为数组长度
  */
    public static void quickSort(int[] pData,int left,int right)
    {
     int i ,j ;
     int middle,temp ;
     i = left ;
     j = right ;
     middle = pData[left] ;
     while(true)
     {
      while((++i)<right-1 && pData[i]<middle) ;
      while((--j)>left && pData[j]>middle) ;
      if(i>=j)
       break ;
         temp = pData[i] ;
         pData[i] = pData[j] ;
         pData[j] = temp ;
      
     }
     pData[left] = pData[j] ;
     pData[j] = middle ;
        
     if(left<j)
      quickSort(pData,left,j) ;
     
     if(right>i)
      quickSort(pData,i,right) ;
    }

 public static void main(String[] args) {
  // TODO Auto-generated method stub
  int[] pData = new int[]{49,38,65,97,76,13,27} ;
  quickSort(pData,0,pData.length-1) ;
  System.out.println(Arrays.toString(pData)) ;

 }

}

 

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