快速排序原理:快排采集分治法的思想,根据排序基准值把待数据分成两份,左边的数据比基准值小,右边的数据比基准值大,然后左右两边数据再按照各自己基准值划分...直至分解已排序的小数组,最终得到已排序数组。
关于基准值位置查找
微缩:最左边的设为基准值,从后往前找小的,找到移到前面,再从前往后找大的,再找到移到后面...直到找不到为止。
啰嗦:把最前面的数值当做基准值,然后从数组的右边位置向左找比基准值小的数据,没找到说明最前面的位置就是基准值位置;找到就移到最前面,然后从前面位置开始往后找比基准值大的数据,没找到说明前一个比基准值小的数据的原始位置就是基准值位置,把基准值放入该位置;找到则从后往前找小...直到前面和后面的位置相遇,查找结束,把基准值放入相遇位置。
时间复杂度:最优O(nlogn),最坏O(n^2),平均O(nlogn)
最优情况在每次查找的基准值位置恰好把数组二等分;
最坏情况是数组已经排好序,无论是升序还是降序;
下面是快排的递归和非递归两种实现版本,当排序数量小于插入排序的阈值时,改用插入排序
public static final int INSERTIONSORT_THRESHOLD = 7;
public static <T extends Comparable<T>> int compare(T a, T b) { if (a == null){ return b == null ? 0 : -1; } if (b == null){ return 1; } return a.compareTo(b); }
/** * @description 查找基准值 * @param data * @param offset * @param end * @return */ public static <T extends Comparable<T>> int findIndex(T[] data, int offset, int end) { T tmp = data[offset]; while (offset < end) { while (compare(tmp, data[--end]) < 0);// 从后往前找小的 if (offset < end) { data[offset] = data[end];// 小的往前移 while (++offset < end && compare(tmp, data[offset]) >= 0);// 从前往后找大的 if (offset < end){ data[end] = data[offset];// 大的往后移 } } } data[offset] = tmp; return offset; }
递归快排
/** * @description 快排递归算法 * @param data * @param offset * @param end */ public static <T extends Comparable<T>> void quickSortRecursion(T[] data, int offset, int end) { if (end - offset < INSERTIONSORT_THRESHOLD) { insertSort(data, offset, end); return; } int i = findIndex(data, offset, end); if (i - 1 > offset){ quickSortRecursion(data, offset, i); } if (++i < end){ quickSortRecursion(data, i, end); } }
使用自定义栈模拟方法栈来实现非递归快排
/** * @description 快排非递归算法 * @param stack 实例空栈 * @param data 待排数组 * @param offset 开始位置 * @param end 结束位置 */ public static <T extends Comparable<T>> void quickSort(Stack stack, T[] data, int offset, int end) { stack.push(end); stack.push(offset); int i; while (!stack.empty()) { offset = stack.pop(); end = stack.pop(); i = findIndex(data, offset, end); if (i + 1 + INSERTIONSORT_THRESHOLD <= end) { stack.push(end); stack.push(i + 1); } else { insertSort(data, i + 1, end); } if (offset + INSERTIONSORT_THRESHOLD <= i) { stack.push(i); stack.push(offset); } else { insertSort(data, offset, i); } } }
链栈和数组栈的实现
/** * @description 栈接口 * @author Luckywb * @version 1.0 2013-07-13 */ public interface Stack{ public void push(int value); public boolean empty(); public int peek(); public int pop(); }
/** * @description 链栈 * @author Luckywb * @version 1.0 2013-07-13 */ public class LinkedStack implements Stack { private Node node; private int value; public void push(int value) { node = new Node(node, this.value); this.value = value; } public boolean empty() { return node == null; } public int peek() { return value; } public int pop() { final int tmp = this.value; this.value = node.value(); this.node = node.next; return tmp; } public String toString() { StringBuilder sb = new StringBuilder(value); Node st = this.node; while (st != null) { sb.append("->").append(st.value()); st = st.next; } return sb.toString(); } public static class Node { private int value; protected Node next; public Node(int value) { this.value = value; } public Node(Node next, int value) { this.next = next; this.value = value; } public void add(int value) { Node tmp = this; while (tmp.next != null) { tmp = tmp.next; } tmp.next = new Node(value); } public Node remove() { final Node tmp = next; next = null; return tmp; } public int value() { return value; } } }
/** * @description 数组栈 * @author Luckywb * @version 1.0 2013-07-13 */ public class ArrayStack implements Stack { int[] value; int top; public ArrayStack(int len) { top = -1; value = new int[len]; } public void ensureCapacity() { int len = value.length; if (top + 1 == len) { int[] dest = new int[len << 1]; System.arraycopy(value, 0, dest, 0, len); value = dest; } } public void push(int val) { ensureCapacity(); value[++top] = val; } public boolean empty() { return top < 0; } public int pop() { return value[top--]; } public int peek() { return value[top]; } }
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