C#遞歸算法之快速排序
上兩片第歸算法學(xué)習(xí):
1)遞歸算法之分而治之策略
2)遞歸算法之歸并排序
上一篇學(xué)習(xí)中介紹了了遞歸算法在排序中的一個應(yīng)用:歸并排序,在排序算法中還有一種算法用到了遞歸,那就是快速排序,快速排序也是一種利用了分而治之策略的算法,它由C.A.R發(fā)明,它依據(jù)中心元素的值,利用一系列遞歸調(diào)用將數(shù)據(jù)表劃分成越來越小的子表。在每一步調(diào)用中,經(jīng)過多次的交換,最終為中心元素找到最終的位置。與歸并算法不同,快速排序是就地排序,而歸并排序需要把元素在臨時向量中拷貝,下面通過對以下向量進行排序來理解和加深快速排序算法的步驟:
v={800,150,300,650,550,500,400,350,450,400,900};
利用快速排序算法對此數(shù)據(jù)表進行排序的第0級劃分過程如下: 向量v的索引范圍為:[first,last) = [0,10),則中心點的索引為mid = (0+10)/2=5,中心點的值為v[5] = 500
快速排序算法的第一次劃分的目的就是將向量v依據(jù)v[5]的值劃分成兩個子表subList1和subList2,其中subList1中的值都小于v[5],而subList2中的值都大于v[5],我們將subList1稱為左子表,subList2稱為右子表,并且確定v[5]的最終位置
下面就是實現(xiàn)這一目的需要我們作出的工作步驟:
1)首先將中心元素與起始位置的元素進行交換。
2)分別掃描左子表和右子表,左子表掃描起始位置為 first+1, 右子表從last-1開始。左子表從左向右掃描掃描,右子表從右向左掃描。直到左子表掃描位置大于或者等于右子表掃描位置時候結(jié)束。
在第一個步驟中,得到如下的數(shù)據(jù)表
500 150 300 650 550 800 400 350 450 400
而此時的左子表掃描位置處于索引1處,右子表掃描位置處于索引9處,先從左子表掃描,直到找到數(shù)據(jù)值大于中間值500的位置停止掃描,然后掃描右子表,直到找到數(shù)據(jù)值小于中間值500并且右子表的掃描位置(scanDown)要小于左子表開始位置,防止數(shù)據(jù)溢出。找到之后,交換左子表與右子表中中掃描位置的元素,圖示如下:
在交換v[3](650>500)與v[8](450<500)后,繼續(xù)掃描左子表和右子表,如圖
直到滿足條件scanUp>=scanDown,然后scanDown所在位置就是中心元素500的最終位置,交換v[0]與v[scanDown)=v[5],第一次劃分級別的最終結(jié)果數(shù)據(jù)集為:400,150,300,450,350,500,800,550,650,900,此時得到的左子表為:400,150,300,450,350,右子表為:800,550,650,900
下一個劃分級別是處理上一級別產(chǎn)生的子表,按照相同的處理方法分別處理左子表和右子表,左子表索引位置[0,5),右子表索引位置[6,10),按照上面的處理步驟處理左子表(400,150,300,450,350)得到的最終結(jié)果為:150,300,400,450,350 右子表最終處理結(jié)果為:550,650,800,900 在處理結(jié)果中300與650分別是中心值,他們現(xiàn)在的位置就是最終位置
在接下來的處理中,總是處理上一步驟中留下的子表,當(dāng)子表數(shù)目<=1的時候就不用處理子表了,而子表有兩個元素的時候,比較大小,然后交換兩元素位置即可。
大于2個元素的子表都和上面的處理步驟一樣,我們將上面的處理過程編寫出一個函數(shù)
private int PivotIndex(int[] v, int first, int last),那么快速排序算法就是對此函數(shù)的遞歸調(diào)用
/// <summary> /// 交換位置 /// </summary> /// <param name="v"></param> /// <param name="index1"></param> /// <param name="index2"></param> private void Swrap(int[] v, int index1, int index2) { int temp = v[index1]; v[index1] = v[index2]; v[index2] = temp; } /// <summary> /// 將向量V中索引{first,last)劃分成兩個左子表和右子表 /// </summary> /// <param name="v">向量V</param> /// <param name="first">開始位置</param> /// <param name="last">結(jié)束位置</param> private int PivotIndex(int[] v, int first, int last) { if (last == first) { return last; } if (last - first == 1) { return first; } int mid = (first + last) / 2; int midVal = v[mid]; //交換v[first]和v[mid] Swrap(v, first, mid); int scanA = first + 1; int scanB = last - 1; for (; ; ) { while (scanA <= scanB && v[scanA] < midVal) { scanA++; } while (scanB > first && midVal <= v[scanB]) { scanB--; } if (scanA >= scanB) { break; } Swrap(v, scanA, scanB); scanA++; scanB--; } Swrap(v, first, scanB); return scanB; } public void Sort(int[] v, int first, int last) { if (last - first <= 1) { return; } if (last - first == 2) { //有兩個元素的子表 if (v[first] > v[last - 1]) { Swrap(v, first, last - 1); } return; } else { int pivotIndex = PivotIndex(v, first, last); Sort(v, first, pivotIndex); Sort(v, pivotIndex + 1, last); } }
快速排序因為每次劃分都能將中心值元素找到最終的位置,并且左邊值都小于中心值,右邊都大于中心值,它的時間復(fù)雜度平均和歸并算法一致為O(nlog2n);
任何一種基于比較的排序算法的時間復(fù)雜度不可能小于這個數(shù),除非不使用比較的方法進行排序。
算法程序:http://xiazai.jb51.net/201606/yuanma/QuickSort(jb51.net).rar
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