分类 ------------ 内部比较排序
数据结构 --------- 数组
最差时间复杂度 ---- 每次选取的基准都是最大(或最小)的元素,导致每次只划分出了一个分区,需要进行n-1次划分才能结束递归,时间复杂度为O(n^2)
最优时间复杂度 ---- 每次选取的基准都是中位数,这样每次都均匀的划分出两个分区,只需要logn次划分就能结束递归,时间复杂度为O(nlogn)
平均时间复杂度 ---- O(nlogn)
所需辅助空间 ------ O(logn)~O(n),主要是递归造成的栈空间的使用(用来保存left和right等局部变量),取决于递归树的深度一般为O(logn),最差为O(n)(基本有序的情况)
稳定性 ---------- 不稳定
原理
快速排序使用分治策略(Divide and Conquer)来把一个序列分为两个子序列。
步骤
- 从序列中挑出一个元素,作为"基准"(pivot).
- 把所有比基准值小的元素放在基准前面,所有比基准值大的元素放在基准的后面(相同的数可以到任一边),这个称为分区(partition)操作。
- 对每个分区递归地进行步骤1~2,递归的结束条件是序列的大小是0或1,这时整体已经被排好序了。
代码实现
public class QuickSort {
// 划分函数
int partition(Integer a[], int left, int right)
{
// 选择最后一个元素作为基准
int pivot = a[right];
// tail为小于基准的子数组最后一个元素的索引
int tail = left - 1;
// 遍历基准以外的其他元素
for (int i = left; i < right; i++)
{
// 把小于等于基准的元素放到前一个子数组中
if (a[i] <= pivot)
{
tail++;
Tool.exchange(a, tail, i);
}
}
// 最后把基准放到前一个子数组的后边,剩下的子数组既是大于基准的子数组
Tool.exchange(a, tail + 1, right);
// 该操作很有可能把后面元素的稳定性打乱,所以快速排序是不稳定的排序算法,最终返回基准的索引
return tail + 1;
}
void quicksort(Integer a[], int left, int right)
{
// 基准的索引
int pivot_index;
if (left < right)
{
pivot_index = partition(a, left, right);
quicksort(a, left, pivot_index-1);
quicksort(a, pivot_index+1, right);
}
}
public static void main(String[] args){
Integer[] a = {3,4,1,9,5,2,6,10,20,16,13,11,0};
QuickSort sort = new QuickSort();
sort.quicksort(a,0,a.length-1);
System.out.println("array by QuickSort is " + Tool.arrayToString(a));
}
}
public class Tool {
public static <T> String arrayToString(T[] array){
StringBuilder builder = new StringBuilder("[");
for (int i = 0; i < array.length; i++){
T item = array[i];
builder.append(item + "");
if (i != array.length - 1){
builder.append(",");
}
}
builder.append("]");
return builder.toString();
}
public static <T> void exchange(T[] array, int i, int j){
T temp = array[i];
array[i] = array[j];
array[j] = temp;
}
}
实现结果:
array by QuickSort is [0,1,2,3,4,5,6,9,10,11,13,16,20]