高效排序算法之快排

目录

1.什么是快速排序

2.核心思想

3.代码实现

4.性能分析


1.什么是快速排序

快速排序(简称 快排),计算机科学词汇,使用领域 Pascal,C++ 等语言,是对基本排序算法的升级。快排发明之后,也变成了一种常用的数组排序方式,应用于各类高频的算法题中,是我们必须掌握的一种排序算法。


2.核心思想

快排通过多次比较和交换来实现排序,下面我们来模拟一下这个过程。比如:要对数组 12,49,30,3,49,5,17,2,11,49,22,49 进行排序

首先,用指针对数组的数和分界值进行比较,然后:

当一趟排序以后,我们发现:分界值 12 已经处于数组的中间位置。而分界值左边的数小于分界值,右边的数大于等于分界值。

这样,每次排序都固定好一个中间数,而接下来要做的,就是对中间数的左右区间再次进行同样的排序,最终让整个数组都变成有序的。

下面,我们用视频来模拟快排的全过程:


3. 代码实现

快排算法的实现有很多种,在此,为了和视频保持一致,我们给出了同一种算法;其余的可以下来再学习,一般情况下,熟悉这一种就能覆盖大部分算法题了。

结合上述的排序流程和视频,我们用 Go 语言实现快排算法:

func QUickSort(a []nums, left, right int) {
   // 特殊情况处理
   if left >= right {
       return
   }
   // 获取分界值的下标,此时左边都小于该分界值,右边都大于或等于该分界值
   key := partition(a, left, right)
   // 对左边进行排序
   QuickSort(a, left, key-1)
   // 对右边进行排序
   QUickSort(a, key+1, right)
}

// 一趟排序,获取分界值的下标
func partition(a []nums, left, right int) int {
// 分界值为第一个元素,idx为第2个元素
   key, idx := nums[left], left+1
   for j:=left+1; j<=right; j++ {
       if nums[j] < key {
           // 交换,idx+1
           strs[idx], strs[j] = strs[j], strs[idx]
           idx++
       }
   }
   nums[idx-1], nums[left] = nums[left], nums[idx-1]
   return idx-1
}


4.性能分析

快速排序的一趟排序是从左到右遍历整个数组,因此一趟排序的时间复杂度为 O(n);所以,整个快排的时间复杂度取决于我们排序的趟数。

理想情况是,每次划分的中间数正好将数组平分,即两边的元素几乎一样多。这种情况下,我们对其递归排序时,只需要

最坏的情况是,每次选的中间数都是当前序列的最小或者最大元素,这使得递归次数和数组长度一样多。因此,最坏情况下的时间复杂度为

为了改善最坏情况下的时间性能,我们可以采用三者值取中:即从 nums[left], nums[right] 和 nums[(left+right)/2] 中选取中间值来作为一趟排序的分界值。

或者,选取一个随机数作为分界值,以避免该序列取到的分界值是数组中最大或者最小的。

因此,快排的平均复杂度为 O(nlogn),该算法被认为是目前最好的一种内部排序方法。


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