常见排序算法(七)-快速排序

时间:2020-03-26
本文章向大家介绍常见排序算法(七)-快速排序,主要包括常见排序算法(七)-快速排序使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

快速排序(Quick Sort)

  快速排序的基本思想:通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序。

算法描述

快速排序使用分治法来把一个串(list)分为两个子串(sub-lists)。具体算法描述如下:

  • 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)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(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。

动图演示

   

代码实现

public class QuickSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {4,6,2,14,12,36,5,95,41,75,11,21,14};
        for (int i : quickSort(array,0,args.length)) {
            System.out.print(i + " ");
        }
    }
    /**
     * 快速排序方法
     * @param array
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public static int[] quickSort(int[] array, int start, int end) {
        if (array.length < 1 || start < 0 || end >= array.length || start > end)
            return null;
        int smallIndex = partition(array, start, end);
        if (smallIndex > start)
            quickSort(array, start, smallIndex - 1);
        if (smallIndex < end)
            quickSort(array, smallIndex + 1, end);
        return array;
    }

    /**
     * 快速排序算法——partition
     * @param array
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    private static int partition(int[] array, int start, int end) {
        int pivot = (int) (start + Math.random() * (end - start + 1));
        int smallIndex = start - 1;
        swap(array, pivot, end);
        for (int i = start; i <= end; i++)
            if (array[i] <= array[end]) {
                smallIndex++;
                if (i > smallIndex)
                    swap(array, i, smallIndex);
            }
        return smallIndex;
    }

    /**
     * 交换数组内两个元素
     * @param array
     * @param i
     * @param j
     */
    private static void swap(int[] array, int i, int j) {
        int temp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = temp;
    }
}

算法分析

  最佳情况:T(n) = O(nlogn)   最差情况:T(n) = O(n2)   平均情况:T(n) = O(nlogn) 

原文地址:https://www.cnblogs.com/FondWang/p/12575225.html