算法笔记 | 快速排序的代码实现和复杂度分析
快速排序的代码实现和复杂度分析
1. 原理简介
快速排序是冒泡排序的一种改进算法,由C. A. R. Hoare在1960年提出。其基本思想是通过一趟排序将数据切割成两部分,两部分数据以某个值为划分点。一部分全部大于此划分点,一部分全部小于此划分点。这样的划分点又称为Pivot。
基本流程如下:
-
设定一划分值将数组分为两部分 -
将大于此划分值的数据全部放到右边,小于此划分值的全部放到左侧 -
对两侧的数据分别独立排序,此排序使用上述相同的方法 -
递归排序完所有的子数据
2. C语言简单实现
介绍一种简单的C语言实现方法。
void QuickSort(int *a, int n)
{
//第一步确定递归边界,当子数组仅有一个元素时退出此层递归
if ( n<2 )
return;
int i,j;
//第二步确定Pivot(还有其他划分方法,这里直接取中点位置)
int p = a[n/2];
//第三步遍历数组,将左侧和右侧数据归类
//这里for循环是必要的,由于两侧数据中不止存在一个大于或小于p的数据
for (i=0, j=n-1; ; i++, j--)
{
//一直遍历直到寻得大于p的元素
while(a[i]<p)
i++;
//一直遍历直到寻得小于p的元素
while(a[j]>p)
j--;
//当i与j相遇时,说明遍历结束退出循环
if ( i>=j )
break;
swap(&a[i],&a[j]);
}
//递归排序左侧数据
QuickSort(a,i);
//递归排序右侧数据
//由于循环退出条件是i和j相遇,那么i的位置一定是左侧数组最右端
QuickSort(a+i,n-i);
}
下面是利用随机模拟数据的试验结果:
3. 时间复杂度分析
本文介绍两种方法来分析快速排序的时间复杂度。
第一种方法利用了主定理(Master Theorem),其表述如下:T(n)可以称之为时间期望。
在快速排序中,f(n)即为两侧数据归类的过程,不难知f(n)=O(n)。假设子问题规模一样,那么理想情况下a=2, b=2为最佳分割,有如下公式:
T[n] = 2T[n/2] + O(n)
通过计算得知:T[n] = O(nlogn)
快速排序的时间复杂度只能无限趋近于此值。
极端情况下,即某次划分导致左侧为一个数据,右侧为n-1个。那么这种划分下的快速排序实质上为冒泡排序,即:
T[n] = T[n-1] + T[1] + O(n)
那么很容易得到T[n] = O(n*n)
除主定理外还有其他的数学方法,如:
该解法来自于知乎用户:芾棠
Reference List:
1.C语言实现快速排序 - Landpack - 博客园 (cnblogs.com)
2.快速排序算法的时间复杂度分析[详解Master method] - 简书 (jianshu.com)
Created by Typora & Mdnice
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