【算法】pdqsort

pdqsort介绍

pdqsort(Pattern-defeating quicksort)是一种融合插入排序,堆排序和优化后的快排的新型排序算法,rustgo1.19中采用;

时间复杂度

Best Avg Worst
O(n) O(n*logn) O(n*logn)

整体流程图

image.png

为了理解上图,我们先回顾一下三个基本的排序算法

插入排序

Best Avg Worst
O(n) O(n^2) O(n^2)

如果原始数组接近有序的情况下,最好O(n),逆序时最坏O(n^2)

堆排序

Best Avg Worst
O(n*logn) O(n*logn) O(n*logn)

堆排序无论何种情况,都要建堆再依次出堆,都是O(n*logn)

快速排序

Best Avg Worst
O(n*logn) O(n*logn) O(n^2)

快排的性能跟pivot的选取相关

如果每次pivot都能将数组均分为两个部分,达到最好O(nlogn),可以看作一棵完全二叉树,pivot是每一层的结点,每层都要比较n次,树的高度是logn,所以是nlogn;

而如果每次pivot都是数组最值(最大或者最小),最差O(n^2);

benchmark

根据序列元素排列情况划分

  • 完全随机的情况

  • 有序|逆序的情况

  • 元素重复度较高的情况(mod 8)

在此基础上,还需要根据序列长度划分(16/128/1024)

短序列时插入排序最快

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有序时插入排序最快

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结论

短序列和有序情况下,插入排序最优;大部分情况(无序,中长序列)快速排序略优于堆排序

pdqsort实现思路

version1

  • 短序列时采用采用插入排序

    • 具体长度12~32,不同语言和场景会有不同,在泛型版本根据测试选定24
  • 其他情况,使用快排来保证整体性能

  • 快排表现不佳时,使用堆排序来保证最坏情况下时间复杂度仍然是O(n*logn)

    • 当pivot的位置离序列两端很接近时(距离小于length/8)判定其表现不佳,当这种情况的次数达到limit(bits.Len(length))时,切换到堆排序

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version2

pivot选择

  • 使用首个元素作为pivot(最简单方案)

    实现简单,但是往往效果不好,例如在有序的情况下表现很差

  • 遍历数组,寻找真正的中位数

    遍历代价很高,性能不好

寻找近似中位数

  • 短序列(<=8),选择固定元素(此时会使用插入排序

  • 中序列(<=50),采样三个元素,median of three

  • 长序列(>50),采样九个元素,median of medians

pivot采样方式探知序列当前状态的能力

  • 采样元素都是逆序=>序列可能已经逆序=>翻转整个序列

  • 采样元素都是正序=>序列可能已经有序=>使用插入排序

注:插入排序实际使用的是partialInsertionSort,即有限次数的插入排序

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final version

  • 重复元素较多的情况(partitionEqual)

    当检测到pivot和上次相同时(发生在leftSubArray),使用partitionEqual将重复的元素排列在一起,减少重复元素对于pivot选择的干扰

  • 当pivot选择策略表现不佳时,随机交换元素(break patterns)

    避免一些极端情况使得快排总是表现不佳,以及一些黑客攻击情况
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