[C/C++]排序算法 快速排序 (递归与非递归)
目录
🚩概念:
🚩实现:
⚡1.hoare
⚡2.挖坑法
⚡3.双指针法
🚩快速排序递归实现
🚩快速排序非递归实现
🚩概念:
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比另一部分的所有数据要小,再按这种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,使整个数据变成有序序列。
🌟排序过程:
1.在数组中确定一个关键值
2.将小于关键值的数排到其左边,将大于关键值的数排到其右边,此时关键数在数组中的位置就排好了
3.在左边的数据和右边的数据分别找一个关键值,通过排序使小于关键值的数排到其左边,大于关键值的数排到其右边...
4.重复上述操作,可以通过递归与非递归实现
快速排序的关键是写好步骤二的单趟排序,实现这个功能有三种版本
- hoare
- 挖坑法
- 双指针法
🚩实现:
⚡1.hoare
将数组第一个元素定位关键值,定义begin和end指针,先让end从后往前找到比关键值小的数,begin从前往后找比关键值大的数,然后交换两数,直到 begin==end,再让关键值和begin所指的元素交换,最后返回关键值所在位置,便于后续进行递归或非递归操作(一定要先从后往前找小,原因下文解释)
动态展示:
void swap(int* a, int* b)
{int tmp = *a;*a = *b;*b = tmp;
}//hoare
int PartSort1(int* a, int begin, int end)
{int left = begin, right = end;int keyi = begin;while (left < right){//右边找小while (left < right && a[right] >= a[keyi]){right--;}//左边找大while (left < right && a[left] < a[keyi]){left++;}swap(&a[left], &a[right]);}swap(&a[left], &a[keyi]);return left;
}
⚡2.挖坑法
首先将关键值定为数组第一个元素,并将坑位定为begin,先让end从后往前找到比关键值小的数,将这个数放到坑位,并更新坑位,再让begin从前往后找比关键值大的数,将这个数放到坑位,并更新坑位,直到 begin==end,再让关键值和坑位的元素交换,最后返回关键值所在位置
//挖坑法
int PartSort2(int* a, int begin, int end)
{int mid = GetMid(a, begin, end);swap(&a[begin], &a[mid]);int key = a[begin];int hole = begin;while (begin < end){//右边找小,填入坑内,更新坑位while (begin<end && a[end]>=key){--end;}a[hole] = a[end];hole = end;//左边找大,填入坑内,更新坑位while (begin<end && a[begin]<=key){++begin;}a[hole] = a[begin];hole = begin;}a[hole] = key;return hole;
}
⚡3.双指针法
将数组第一个元素定为关键值,定义两个指针prev和cur,先让prev指向数组的第一个元素,cur指向prev的下一个元素,cur的作用是找比关键值小的元素,若cur所指元素不小于关键值则cur++,直到cur所值元素小于关键值,此时,prev和cur之间的元素都是大于关键值的元素,若prev+1不是cur的话就可以让prev++所指元素与cur所指元素交换了,直到cur指向数组的最后一个元素
这里可能会有人出现问题:
1.为什么要判断 prev++!=cur
[解释]:如果prev+1为cur的话,那交换prev++和cur所指元素那就是一个元素之间的交换了,没有意义
2.为什么要交换prev++所指元素
[解释]:因为prev和cur之间的元素都为大于关键值的元素,prev++就可以让prev指向大于关键值的元素,而cur所指的是小于关键值的元素,这样一交换小的数就去前面了,大的数就去后面了
//双指针法
int PartSort3(int* a, int begin, int end)
{int mid = GetMid(a, begin, end);swap(&a[begin], &a[mid]);int key = begin;int prev = begin;int cur = prev + 1;while (cur <= end){if (a[cur] < a[key] && ++prev != cur){swap(&a[prev], &a[cur]);}cur++;}swap(&a[prev], &a[key]);return prev;
}
🚩快速排序递归实现
⛲小优化:
上述三个方法都是快速排序的单趟排序,但是上述排序还有一个小缺陷,因为三个方法都是固定第一个元素为关键值的,如果数组为有序的,那么从后往前找小就要遍历整个数组,效率会很小,所以通常会再写一个找中间值的函数:在数组开头结尾和中间三个数中找出一个大小在中间的数,并让这个数和数组第一个数交换,这样就会减少上述情况的发生
int GetMid(int* a, int begin, int end)
{int mid = (begin + end) / 2;if (a[begin] > a[mid]){if (a[mid] > a[end])return mid;else if (a[end] > a[begin])return end;elsereturn begin;}else{if (a[begin] > a[end])return begin;else if (a[end] > a[mid])return mid;elsereturn end;}
}void swap(int* a, int* b)
{int tmp = *a;*a = *b;*b = tmp;
}//hoare
int PartSort1(int* a, int begin, int end)
{int mid = GetMid(a, begin, end);swap(&a[begin], &a[mid]);int left = begin, right = end;int keyi = begin;while (left < right){//右边找小while (left < right && a[right] >= a[keyi]){right--;}//左边找大while (left < right && a[left] < a[keyi]){left++;}swap(&a[left], &a[right]);}swap(&a[left], &a[keyi]);return left;
}//挖坑法
int PartSort2(int* a, int begin, int end)
{int mid = GetMid(a, begin, end);swap(&a[begin], &a[mid]);int key = a[begin];int hole = begin;while (begin < end){//右边找小,填入坑内,更新坑位while (begin<end && a[end]>=key){--end;}a[hole] = a[end];hole = end;//左边找大,填入坑内,更新坑位while (begin<end && a[begin]<=key){++begin;}a[hole] = a[begin];hole = begin;}a[hole] = key;return hole;
}
//双指针法
int PartSort3(int* a, int begin, int end)
{int mid = GetMid(a, begin, end);swap(&a[begin], &a[mid]);int key = begin;int prev = begin;int cur = prev + 1;while (cur <= end){if (a[cur] < a[key] && ++prev != cur){swap(&a[prev], &a[cur]);}cur++;}swap(&a[prev], &a[key]);return prev;
}
void QuickSort(int* a, int begin,int end)
{if (begin >= end)return;//三种方法任选其一即可int keyi = PartSort3(a, begin, end);QuickSort(a, begin, keyi - 1);QuickSort(a, keyi + 1, end);
}
补充:
为什么开始一定要右边找小,并且为什么left和right相遇那个点一定小于关键值呢?
[解释]:
L遇到R有两种情况
- R遇到L: R从右往左找小,一直没找到小,直到遇到L,而L的点的值小于关键值(因为此时L的值是和上一轮R找的小的值)
- L遇到R:R先从右找小,找到小停下来,L从左往右找打大没有找到遇到R,相遇点的值小于关键值
🚩快速排序非递归实现
快速排序的递归实现,无非就是通过调用函数对数组的不同区间进行排序,而非递归我们也可以用栈实现,不是递归胜似递归.
实现思路:
1.创建一个栈,将数组的右边界下标和左边界下标依次入栈
2.循环弹出数组的左右边界下标,并对该区间进行单趟排序,确定关键值的下标,分为左右两个区间
3.若左区间元素个数大于一个,将左区间右边界下标和左边界下标依次入栈,右区间同理
4.重复操作步骤2 3直到栈为空
例如待排序数组为:
第一步:将右边界下标和左边界下标7和0入栈
第二步:将边界值弹出,将0给到begin,7给到end,进行单趟排序(单趟排序采用挖坑法)
排序完后,key将数组分为了左右两个区间,让右区间边界7和5入栈,左边界3和0入栈
第三步:取出0 3并对此区间单趟排序
此时,关键值又把区间分为了两个区间,右区间只有一个值,没必要入栈排序,只需要将左区间边界1 0入栈
再弹出0 1,对此区间单趟排序,此时左区间无元素,有区间只有一个元素,这样数组左边就全部排序完成了,再次出栈的话就该排序5和7的区间了,和左边类似
void QuickSortNonR(int* a, int begin, int end)
{ST s;STInit(&s);STPush(&s,end);STPush(&s,begin);while (!STEmpty(&s)){int left = STTop(&s);STPop(&s);int right = STTop(&s);STPop(&s);int key = PartSort1(a, left, right);if (left < key - 1){STPush(&s, key - 1);STPush(&s, left);}if (right > key + 1){STPush(&s, right);STPush(&s, key+1);}}STDestroy(&s);
}
相关文章:

[C/C++]排序算法 快速排序 (递归与非递归)
目录 🚩概念: 🚩实现: ⚡1.hoare ⚡2.挖坑法 ⚡3.双指针法 🚩快速排序递归实现 🚩快速排序非递归实现 🚩概念: 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比另一部分的所有…...

『年度总结』逐梦编程之始:我的2023学习回顾与展望
目录 前言 我与Python 我与C语言 第一篇正式博客: 第二篇正式博客(扫雷): 指针学习笔记: C语言学习笔记: 我与数据结构: yuan 这篇博客,我将回顾2023年编程之旅的起点,同时展…...

MyBatis学习二:Mapper代理开发、配置文件完成增删改查、注解开发
前言 公司要求没办法,前端也要了解一下后端知识,这里记录一下自己的学习 学习教程:黑马mybatis教程全套视频教程,2天Mybatis框架从入门到精通 文档: https://mybatis.net.cn/index.html Mapper代理开发 目的 解决…...

【React系列】受控非受控组件
本文来自#React系列教程:https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__bizMzg5MDAzNzkwNA&actiongetalbum&album_id1566025152667107329) 一. refs 的使用 在React的开发模式中,通常情况下不需要、也不建议直接操作DOM原生,但是某些…...
OpenCV-Python(22):2D直方图
目标 了解图像的2D直方图绘制2D直方图 介绍 在前面的部分我们介绍了如何绘制一维直方图,之所以称为一维,是因为我们只考虑了图像的一个特征:灰度值。但是在2D 直方图中我们就需要考虑两个图像特征。对于彩色图像的直方图通常情况下我们需要…...
Kubernetes 100个常用命令
本文简单总结关于使用 Kubectl 进行 Kubernetes 诊断的指南。列出了 100 个 Kubectl 命令,这些命令对于诊断 Kubernetes 集群中的问题非常有用。这些问题包括但不限于: 集群信息 Pod 诊断 服务诊断 部署诊断 网络诊断 持久卷和持久卷声明诊断 资源…...

labuladong日常刷题-差分数组 | LeetCode 1109航班预定统计 | 花式遍历 151反转字符串里的单词
差分数组–前缀和数组的升级 LeetCode 1109 航班预定统计 2024.1.1 题目链接labuladong讲解[链接] class Solution { public:vector<int> corpFlightBookings(vector<vector<int>>& bookings, int n) {//构建航班人数数组,数组大小为n,初…...

HbuilderX中的git的使用
原文链接https://blog.csdn.net/Aom_yt/article/details/119924356...
LeetCode每日一题 | 1944. 队列中可以看到的人数
文章目录 队列中可以看到的人数题目描述问题分析程序代码(Golang 版本) 队列中可以看到的人数 题目描述 原题链接 有 n 个人排成一个队列,从左到右 编号为 0 到 n - 1 。给你以一个整数数组 heights ,每个整数 互不相同ÿ…...
React16源码: JSX2JS及React.createElement源码实现
JSX 到 Javascript 的转换 React中的 JSX 类似于 Vue中的template模板文件,Vue是基于编译时将template模板转换成render函数在React中,JSX是类似于html和javascript混编的语法,而javascript是真的javascript, html并非真的html它的可阅读性可…...
整理composer安装版本的python脚本
整理composer安装版本的python脚本 脚本实现的功能是去除composer安装命令后的版本号 def remove_version_numbers(commands):"""Remove version numbers from composer require commands.Args:commands (list of str): List of composer require commands.Retu…...

十、基本对话框大集合(Qt5 GUI系列)
目录 一、设计需求 二、实现代码 三、代码解析 四、总结 一、设计需求 Qt提供了很多标准的对话框。例如标准文件对话框(QFileDialog)、标准颜色对话框(QColorDialog)、标准字体对话框 (QFontDialog)、标准输入对话框 (QInputDialog) 及消息对话框 (QMessageBox)。本文展示各…...
大A又跌了
才开盘几天,又开始下跌了。生活更加苦难。期待高深算法。...

This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip
我遇这个问题是的原因是包名错误 注意检查包名...

数据库基础知识1
关系模型的程序员不需熟悉数据库的存取路径 在3层模式结构中,___I___是数据库的核心和关键,___Ⅱ___通常是模式的子集,数据库模式的描述提供给用户,____Ⅲ__的描述存储在硬盘上。Ⅰ.模式Ⅱ. 外模式Ⅲ. 内模式 数据库中,数据的物理独立性是指用户的应用程序与存储在磁盘上数据库…...

【GO语言卵细胞级别教程】01.GO基础知识
01.GO基础知识 目录 01.GO基础知识1.GO语言的发展历程2.发展历程3.Windowns安装4.VSCode配置5.基础语法5.1 第一段代码5.2 GO执行的流程5.3 语法规则5.4 代码风格5.5 学习网址 1.GO语言的发展历程 Go语言是谷歌公司于2007年开始开发的一种编程语言,由Robert Griese…...
215.【2023年华为OD机试真题(C卷)】按身高和体重排排队(排序题-JavaPythonC++JS实现)
🚀点击这里可直接跳转到本专栏,可查阅顶置最新的华为OD机试宝典~ 本专栏所有题目均包含优质解题思路,高质量解题代码(Java&Python&C++&JS分别实现),详细代码讲解,助你深入学习,深度掌握! 文章目录 一. 题目-按身高和体重排排队二.解题思路三.题解代码Pyt…...
虚函数(C++)
四、多态4.1 虚函数 四、多态 多态性是面向对象程序设计语言的又一重要特征,多态(polymorphism)通俗的讲,就是用一个相同的名字定义许多不同的函数,这些函数可以针对不同数据类型实现相同或类似的功能,即所…...
力扣25题: K 个一组翻转链表
【题目链接】力扣(LeetCode)官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台,解题代码如下: class Solution {public ListNode reverseKGroup(ListNode head, int k) {ListNode curNode head;ListNode groupHead, groupTail head, lastGrou…...

网络安全应急响应工具之-流量安全取证NetworkMiner
在前面的一些文章中,用了很多的章节介绍流量分析和捕获工具wireshark。Wireshark是一款通用的网络协议分析工具,非常强大,关于wireshark的更多介绍,请关注专栏,wireshark从入门到精通。本文将介绍一个专注于网络流量取…...
HTML 语义化
目录 HTML 语义化HTML5 新特性HTML 语义化的好处语义化标签的使用场景最佳实践 HTML 语义化 HTML5 新特性 标准答案: 语义化标签: <header>:页头<nav>:导航<main>:主要内容<article>&#x…...

【网络安全产品大调研系列】2. 体验漏洞扫描
前言 2023 年漏洞扫描服务市场规模预计为 3.06(十亿美元)。漏洞扫描服务市场行业预计将从 2024 年的 3.48(十亿美元)增长到 2032 年的 9.54(十亿美元)。预测期内漏洞扫描服务市场 CAGR(增长率&…...
1688商品列表API与其他数据源的对接思路
将1688商品列表API与其他数据源对接时,需结合业务场景设计数据流转链路,重点关注数据格式兼容性、接口调用频率控制及数据一致性维护。以下是具体对接思路及关键技术点: 一、核心对接场景与目标 商品数据同步 场景:将1688商品信息…...
macOS多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用
文章目录 问题现象问题原因解决办法 问题现象 macOS启动台(Launchpad)多出来了:Google云端硬盘、YouTube、表格、幻灯片、Gmail、Google文档等应用。 问题原因 很明显,都是Google家的办公全家桶。这些应用并不是通过独立安装的…...
【C语言练习】080. 使用C语言实现简单的数据库操作
080. 使用C语言实现简单的数据库操作 080. 使用C语言实现简单的数据库操作使用原生APIODBC接口第三方库ORM框架文件模拟1. 安装SQLite2. 示例代码:使用SQLite创建数据库、表和插入数据3. 编译和运行4. 示例运行输出:5. 注意事项6. 总结080. 使用C语言实现简单的数据库操作 在…...
JVM暂停(Stop-The-World,STW)的原因分类及对应排查方案
JVM暂停(Stop-The-World,STW)的完整原因分类及对应排查方案,结合JVM运行机制和常见故障场景整理而成: 一、GC相关暂停 1. 安全点(Safepoint)阻塞 现象:JVM暂停但无GC日志,日志显示No GCs detected。原因:JVM等待所有线程进入安全点(如…...

vulnyx Blogger writeup
信息收集 arp-scan nmap 获取userFlag 上web看看 一个默认的页面,gobuster扫一下目录 可以看到扫出的目录中得到了一个有价值的目录/wordpress,说明目标所使用的cms是wordpress,访问http://192.168.43.213/wordpress/然后查看源码能看到 这…...

在Mathematica中实现Newton-Raphson迭代的收敛时间算法(一般三次多项式)
考察一般的三次多项式,以r为参数: p[z_, r_] : z^3 (r - 1) z - r; roots[r_] : z /. Solve[p[z, r] 0, z]; 此多项式的根为: 尽管看起来这个多项式是特殊的,其实一般的三次多项式都是可以通过线性变换化为这个形式…...

Razor编程中@Html的方法使用大全
文章目录 1. 基础HTML辅助方法1.1 Html.ActionLink()1.2 Html.RouteLink()1.3 Html.Display() / Html.DisplayFor()1.4 Html.Editor() / Html.EditorFor()1.5 Html.Label() / Html.LabelFor()1.6 Html.TextBox() / Html.TextBoxFor() 2. 表单相关辅助方法2.1 Html.BeginForm() …...
MinIO Docker 部署:仅开放一个端口
MinIO Docker 部署:仅开放一个端口 在实际的服务器部署中,出于安全和管理的考虑,我们可能只能开放一个端口。MinIO 是一个高性能的对象存储服务,支持 Docker 部署,但默认情况下它需要两个端口:一个是 API 端口(用于存储和访问数据),另一个是控制台端口(用于管理界面…...