内容简介:快速排序是一种排序算法,速度比选择排序快得多,其主要基于“分而治之”的思想对集合进行排序,本文将对该算法进行分析。D&C主要指利用递归的方式来不断的缩小需要处理问题的规模,最终使问题容易解决。使用D&C解决问题的过程包括两个步骤。(1) 找出递归的终止条件,这种条件必须尽可能简单(称为基线
1. 原理介绍
快速排序是一种 排序 算法,速度比选择排序快得多,其主要基于“分而治之”的思想对集合进行排序,本文将对该算法进行分析。
2. 分而治之(D&C)的思想
D&C主要指利用递归的方式来不断的缩小需要处理问题的规模,最终使问题容易解决。使用D&C解决问题的过程包括两个步骤。
(1) 找出递归的终止条件,这种条件必须尽可能简单(称为基线
条件)。
(2) 不断将问题分解(或者说缩小规模),直到符合递归的终止条件(称为归纳条件)。
为了便于理解,举个例子。
假设有一个数组A=[2,4,6], 想要统计A所有元素的和,可以使用两种方式
- 遍历A,并将结果一个一个的加起来
- 使用D&C思想,通过不断缩小集合的规模,最终把每次递归的结果加起来,流程如下
代码如下:
// 使用dc的思想统计一个数组元素的和 func Sum(ints [] int) int { if len(ints)==1{ //当集合只有一个元素时,返回结果 return ints[0] } subArr := ints[1:] //每次递归的时候,传个Sum的集合数量都比上一次少一个元素 return ints[0]+Sum(subArr) }
3. 快速排序的原理
快速排序的流程大概分为两步:
-
确定递归的终止条件:对于排序操作而言,如果数组为空或只包含一个元素,则只需原样返回数组且不用排序。因此数组为空或只包含一个元素可以作为循环结束的条件
-
如果没有满足递归终止条件,需要将数组分解,并做以下操作,直到满足递归终止条件。
2.1. 从数组中选择一个元素,这个元素被称为基准值
2.2. 将数组分成两个子数组:小于基准值的元素和大于基准值的元素
2.3. 对步骤2产生的两个子数组再执行快速排序操作
假设要对[2,1,3,5,4]进行排序,选择了3为基准值,则流程大概如下:
对于快速排序,在基线条件中,我证明这种算法对空数组或包含一个
元素的数组管用。在归纳条件中,如果快速排序对包含一个元素的数组管用,对包含两个元素的数组也将管用;如果它对包含两个元素的数组管用,对包含三个元素的数组也将管用,以此类推。因此,可以说明快速排序对任何长度的数组都管用。
4. 运行时间分析
快速排序的平均情况运行的时间复杂度为O(n log n),但在最糟糕的情况下其复杂度将为O(n^2),下面对两种情况进行分析
4.1 最糟糕情况
下面来看看到底啥时候才会出现最糟糕的情况,考虑如下的排序:
快速排序的性能高度依赖于你选择的基准值。假设你总是将第一个元素用作基准值,且要处
理的数组是有序的。由于快速 排序算法 不检查输入数组是否有序,因此它依然尝试对其进行排序,需要进行N层操作,每层需要比较N个数。所以算法复杂度为O(n^2)
4.2 最佳情况
考虑如下排序:
该图也是对有序数组进行排序,但每次都选择中间的元素作为基准值,此时递归的次数变成了3次(logN),每次也是需要比较N个元素,所以算法复杂度为O(n log n)
5. 代码实现
为了简单演示,代码都始终选用第一个元素作为基准值
Python版本:
def quicksort(array): if len(array) < 2: return array else: pivot = array[0] less = [i for i in array[1:] if i <= pivot] greater = [i for i in array[1:] if i > pivot] return quicksort(less) + [pivot] + quicksort(greater) print quicksort([3,5,6,2,6,2])
- D&C将问题逐步分解。使用D&C处理列表时,基线条件很可能是空数组或只包含一个元
素的数组。 - 快速排序的平均运行时间为O(n log n)。
- 当数组有序,始终选择第一元素作为基准值时,快速排序将出现最糟情况
- 当数组有序,始终选择中间元素作为基准值时,快速排序将出现最佳情况
以上所述就是小编给大家介绍的《算法快学笔记(四):快速排序的原理与实现》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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