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随机化快速排序(Java 实例代码)

随机化快速排序

一、概念及其介绍

快速排序由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。

随机化快速排序基本思想:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。

二、适用说明

快速排序是一种比较快速的排序算法,它的平均运行时间是 O(nlogn),之所以特别快是由于非常精练和高度优化的内部循环,最坏的情形性能为 O(n^2)。像归并一样,快速排序也是一种分治的递归算法。从空间性能上看,快速排序只需要一个元素的辅助空间,但快速排序需要一个栈空间来实现递归,空间复杂度也为O(logn)。

三、过程图示

在一个数组中选择一个基点,比如第一个位置的 4,然后把4挪到正确位置,使得之前的子数组中数据小于 4,之后的子数组中数据大于 4,然后逐渐递归下去完成整个排序。

 

3ed384744dbefc9c65f7365ece0cd8c5.png

如何和把选定的基点数据挪到正确位置上,这是快速排序的核心,我们称为 Partition。

过程如下所示,其中 i 为当前遍历比较的元素位置:

 

1fd5dd84b00d106a32ba1ace47b467b6.png

这个 partition 过程用代码表示为:

实例

    ...
private static int partition(Comparable[] arr, int l, int r){
    Comparable v = arr[l];

    int j = l;
    for( int i = l + 1 ; i <= r ; i ++ )
        if( arr[i].compareTo(v) < 0 ){
            j ++;
            //数组元素位置交换
            swap(arr, j, i);
        }

    swap(arr, l, j);

    return j;
}
   ...

如果是对近乎有序的数组进行快速排序,每次 partition 分区后子数组大小极不平衡,容易退化成 O(n^2) 的时间复杂度算法。我们需要对上述代码进行优化,随机选择一个基点做为比较,称为随机化快速排序算法。只需要在上述代码前加上下面一行,随机选择数组中一数据和基点数据进行交换。

swap( arr, l , (int)(Math.random()*(r-l+1))+l );

四、Java 实例代码

源码包下载:Downloadhttps://www.runoob.com/wp-content/uploads/2020/09/runoob-algorithm-random-quick-sort.zip

QuickSort.java 文件代码:

package runoob;

/**
 * 随机化快速排序
 */
public class QuickSort {


    // 对arr[l...r]部分进行partition操作
    // 返回p, 使得arr[l...p-1] < arr[p] ; arr[p+1...r] > arr[p]
    private static int partition(Comparable[] arr, int l, int r){

        // 随机在arr[l...r]的范围中, 选择一个数值作为标定点pivot
        swap( arr, l , (int)(Math.random()*(r-l+1))+l );
        Comparable v = arr[l];
        // arr[l+1...j] < v ; arr[j+1...i) > v
        int j = l;
        for( int i = l + 1 ; i <= r ; i ++ )
            if( arr[i].compareTo(v) < 0 ){
                j ++;
                swap(arr, j, i);
            }
        swap(arr, l, j);
        return j;
    }

    // 递归使用快速排序,对arr[l...r]的范围进行排序
    private static void sort(Comparable[] arr, int l, int r){
        if (l >= r) {
            return;
        }
        int p = partition(arr, l, r);
        sort(arr, l, p-1 );
        sort(arr, p+1, r);
    }

    public static void sort(Comparable[] arr){
        int n = arr.length;
        sort(arr, 0, n-1);
    }

    private static void swap(Object[] arr, int i, int j) {
        Object t = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = t;
    }

    // 测试 QuickSort
    public static void main(String[] args) {

        // Quick Sort也是一个O(nlogn)复杂度的算法
        // 可以在1秒之内轻松处理100万数量级的数据
        int N = 1000000;
        Integer[] arr = SortTestHelper.generateRandomArray(N, 0, 100000);
        sort(arr);
        SortTestHelper.printArray(arr);

    }
}

 

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