关于快速排序的描述,网上有很多的资料, 我这里引用wiki上的解释来说明一下:
快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个序列(list)分为两个子序列(sub-lists)。
步骤为:
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)。在这个分割之后,该基准是它的最后位置。这个称为分割(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。
递回的最底部情形,
是数列的大小是零或一,也就是永远都已经被排序好了。
虽然一直递回下去,但是这个算法总会结束,因为在每次的迭代(iteration)中,它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
而学习这个算法的时候,我发现网上有很多资料,但是唯独很少有图解的部分,对于我这样的算法新手来说,理解起来要费点劲。 OK, 现在我把我自己学习这个算法的一些东西,做个图解发上来, 希望能减少新手的学习成本,能对算法的执行过程有个直观的认识,那样的话,就会提高不少效率。(本人学习的时候,效率比较低。)
我们以java语言为例, wiki上有相关的示例:
package com.bbs;
import java.util.Comparator;
import java.util.Random;
/**
* 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略
* 来把一个序列(list)
* 分为两个子序列(sub-lists)。
步骤为:
1.从数列中挑出一个元素,称为 "基准"(pivot),
2.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)。
在这个分割之后,该基准是它的最后位置。这个称为分割(partition)操作。
3.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。
* @author google
*/
public class QuickSort {
public static void main(String[] args) {
int[] intt={5,7,9,3,14};
qsort(intt,0,intt.length-1);
for (Integer i:intt) {
System.out.println(i);
}
}
public static final Random RND=new Random();
/**
* 交换指定元素
* @param ary
* @param i
* @param j
*/
public static void swap(int[] ary,int i,int j){
int tmp=ary[i];
ary[i]=ary[j];
ary[j]=tmp;
}
/**
* 获取枢纽元素
* @param ary
* @param begin
* @param end
* @param cmp
* @return
*/
private static int partition(int[] ary,int begin,int end){
//随即定位枢纽的位置
int index=begin+RND.nextInt(end-begin+1);
// int index=0;
//获取枢纽的值
int pivot=ary[index];
//获取枢纽后, 将其置放到数组的最后一个位置
swap(ary,index,end);
//之后循环数组, 与曲扭进行比较, 相当于重新排数组
for(int i=index=begin;i<end;i++){
//如果当前元素小于枢纽,则交换位置
if(ary[i]<pivot){
swap(ary, index++, i);
}
}
swap(ary, index, end);
return index;
}
/**
* 执行快速排序的方法
* @param ary
* @param begin
* @param end
* @param cmp
*/
public static void qsort(int[] ary,int begin,int end){
if(end>begin){
//找到枢纽
int index=partition(ary, begin, end);
qsort(ary, begin, index-1);
qsort(ary, index+1, end);
}
}
public static void sort(int[] ary){
qsort(ary, 0,ary.length-1);
}
}
下面,我以一个上述main方法中的调用为例,来把每一步算法执行过程图解一下。 当然,这个算法最核心的部分就是查找枢纽的方法。 也就是
/**
* 获取枢纽元素
* @param ary
* @param begin
* @param end
* @param cmp
* @return
*/
private static int partition(int[] ary,int begin,int end){
//随即定位枢纽的位置
int index=begin+RND.nextInt(end-begin+1);
// int index=0;
//获取枢纽的值
int pivot=ary[index];
//获取枢纽后, 将其置放到数组的最后一个位置
swap(ary,index,end);
//之后循环数组, 与曲扭进行比较, 相当于重新排数组
for(int i=index=begin;i<end;i++){
//如果当前元素小于枢纽,则交换位置
if(ary[i]<pivot){
swap(ary, index++, i);
}
}
swap(ary, index, end);
return index;
}
OK, 开始。 我们输入数组
int[] intt={5,4,7,10,3};
调用qsort方法, 其首先会要去查找枢纽位置。
public static void qsort(int[] ary,int begin,int end){
if(end>begin){
//找到枢纽
int index=partition(ary, begin, end);
qsort(ary, begin, index-1);
qsort(ary, index+1, end);
}
}
直接进入这个方法。
private static int partition(int[] ary,int begin,int end){
//随即定位枢纽的位置 这里假设index为 0 既以第一个元素 5 为枢纽值
int index=begin+RND.nextInt(end-begin+1);
//获取枢纽的值
int pivot=ary[index];
//获取枢纽后, 将其置放到数组的最后一个位置
swap(ary,index,end);
//之后循环数组, 与曲扭进行比较, 相当于重新排数组
for(int i=index=begin;i<end;i++){
//如果当前元素小于枢纽,则交换位置
if(ary[i]<pivot){
swap(ary, index++, i);
}
}
swap(ary, index, end);
return index;
}
那数组的初始图为:
在获取枢纽值后,我们将枢纽值与最后一元素交换, 则存储图为:

ok, 现在我们要做的事情就是要重排数组
既:
2.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)。
在这个分割之后,该基准是它的最后位置。这个称为分割(partition)操作。
(代码中体现在for循环中, for(int i=index=begin;i<end;i++)
当然,这里有个值得注意的地方, index=begin. index由原来指向枢纽的位置,被重新定位到了数组的开始位置
则进行for循环的次数为end, 这里我们要注意的是 end的实际参数值为 数组的.length-1. 这里既是4
每次循环中,数组的变化如下图, 注意, 小于枢纽5的只有 数组的第4个元素 3哦, 执行到这里,程序会有变化,注意看图:
第一次循环
第2次循环

第3次循环:

第4次循环(3<5): 交换小于枢纽的值到数组的第一位,同时index也++操作。
可以理解为记录小于枢纽的数的数量,同时也是下一个小于枢纽数的存储位置。
(如果还有小于枢纽值的话,就把它存放到ary[index++]位置上,既ary[1]上。)

最后,在for循环结束后, 需要将枢纽数放到数组的分界处,并返回枢纽的位置。return index.
(个人这样理解,因为之前说过,index代表着所有小于枢纽数数量,也是下一个小于枢纽数的位置。
那么当数组中再没有小于枢纽数的时候, index就标识枢纽值自己本身应该去的地方, 如图中的
3,5,9,14,7 这里index就是1。那么index左边的都是小于枢纽的数.)

OK,这样,快速排序就把第一次的枢纽位置找到了,然后,将数组按枢纽位置划分为2部分。
既 所有小于枢纽值的部分 ary[begin,index-1]
所有大于枢纽值的部分 ary[index+1,end]
再利用递归,分别对两部分进行再一次的quicksort.
最后,将所有的部分合并起来,就可以得到一个最后有序的数组了。
最后发一张快速排序执行的动态图, 你也可以从WIKI上找得到。

这里就快速排序的执行做了一个简单的介绍,希望对刚学快排的朋友有帮助,由于自身水平的有限,所以文章水平也很有限,希望各位拍拍砖。

- 大小: 3.7 KB

- 大小: 3.9 KB

- 大小: 8.6 KB

- 大小: 8.2 KB

- 大小: 8.5 KB

- 大小: 21.6 KB

- 大小: 18.5 KB

- 大小: 130 KB
分享到:
相关推荐
本资源"数据结构与算法分析--C语言描述"是针对数据结构初学者的一个优秀教材,旨在帮助读者快速掌握这一领域。 首先,数据结构是组织和存储数据的方式,它决定了数据的访问效率和处理速度。常见的数据结构包括数组...
数据结构和算法分析是计算机科学的核心领域,C++作为一种强大且通用的编程语言,常用于实现这些概念。《数据结构和算法分析-C++描述代码》第三版是一本经典的教材,它深入浅出地介绍了各种数据结构和算法,并提供了...
学习“数据结构与算法--Java语言描述”,不仅能够理解各种数据结构的内部工作原理,还能学会如何用Java来实现它们,这对于软件开发、系统分析和算法竞赛等领域都有极大的帮助。通过深入学习和实践,我们不仅可以提升...
根据提供的文件信息,这里主要关注的是“C++数据结构与算法(第4版)”这一主题,虽然实际内容并未给出具体章节或知识点,但我们可以基于标题、描述以及部分已知内容来推测书中可能涵盖的关键知识点。 ### C++数据...
### 数据结构与算法分析C++描述习题答案 #### 一、引言 《数据结构与算法分析C++描述习题答案》这本书是基于Mark Allen Weiss教授的经典教材《数据结构与算法分析》编写的答案手册。Weiss教授的原著被誉为20世纪最...
《数据结构与算法分析C++描述(第三版)》是一本深入探讨数据结构和算法的专著,由Mark Allen Weiss撰写。这本书以C++编程语言为载体,详细阐述了数据组织方式和解决问题的有效方法,是计算机科学教育领域的重要教材...
数据结构与算法是计算机科学的基础,对于任何编程学习者来说,理解和掌握它们至关重要。这个“数据结构与算法-----PPT版本”很可能包含了徐旭松教授或专家精心制作的一系列教学材料,旨在帮助学习者深入理解这些核心...
《数据结构与算法分析-Java语言描述(第3版)源码》是计算机科学领域的一本经典教材,主要关注如何用Java语言实现各种数据结构和算法。这本书的第三版不仅涵盖了基本的数据结构如数组、链表、栈、队列、树、图,还深入...
【Python数据结构与算法分析(第2版)】是一本专为Python程序员设计的书籍,旨在帮助读者深入了解数据结构和算法在Python环境中的应用。作者布拉德利·米勒和戴维·拉努姆以其丰富的实战经验,清晰地阐述了如何高效...
《数据结构与算法分析C++语言描述第四版》是一本深度探讨数据结构和算法的经典教材。这本书由Mark Allen Weiss撰写,旨在帮助读者理解和掌握如何在C++编程环境中有效地设计和实现数据结构及算法。第四版更新了内容,...
数据结构与算法分析是计算机科学中的核心课程,它主要研究如何高效地组织和管理数据,以便于进行快速的检索、插入、删除等操作。C语言因其底层特性,常被用于实现这些复杂的数据结构和算法,使得理解更加直观,性能...
根据提供的文件信息,此PDF文档是一份关于数据结构与算法分析-C++版的习题解答。文件标题和描述均为“【精编】数据结构与算法分析-C++版答案.pdf”,其标签为“技术”。文档内容涉及了数据结构与算法的基础知识,...
数据结构与算法分析是计算机科学中的核心课程,它主要研究如何高效地组织和处理数据,以及设计和分析用于解决问题的算法。在这个主题中,我们涵盖了数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等基本数据结构,以及排序、...
数据结构、算法与应用是计算机科学中的核心领域,它们对于理解和解决复杂问题至关重要。C++是一种强大且灵活的编程语言,常被用于实现这些概念,因为它提供了底层控制和高效的执行能力。本资料集以C++语言为载体,...
《数据结构与算法分析(C语言描述)》是一本深入探讨数据结构和算法的经典教材,主要面向使用C语言编程的学习者。这本书详细介绍了各种数据结构的实现方式以及对应的算法分析,帮助读者理解如何有效地存储和处理数据...
本书《数据结构与算法分析——C++语言描述(第四版)》是该领域的重要教材,深入探讨了这些主题,并针对C++编程语言进行了详细解释。 在数据结构部分,书中会涵盖基本的数据组织方式,例如数组、链表、栈和队列,...
《数据结构算法与应用-C语言描述》这本书籍,旨在帮助读者深入理解数据结构和算法,并通过C语言来实践这些理论。 一、数据结构 1. 线性数据结构:包括数组、链表(单链表、双链表)、队列和栈。数组是最基本的数据...