【数据结构与算法】:非递归实现快速排序、归并排序

🔥个人主页: Quitecoder
🔥专栏:数据结构与算法

上篇文章我们详细讲解了递归版本的快速排序,本篇我们来探究非递归实现快速排序和归并排序
目录
- 1.非递归实现快速排序
- 1.1 提取单趟排序
- 1.2 用栈实现的具体思路
- 1.3 代码实现
- 2.归并排序
1.非递归实现快速排序
快速排序的非递归实现主要依赖于栈(stack)来模拟递归过程中的函数调用栈。递归版本的快速排序通过递归调用自身来处理子数组,而非递归版本则通过手动管理一个栈来跟踪接下来需要排序的子数组的边界
那么怎样通过栈来实现排序的过程呢?
思路如下:
使用栈实现快速排序是对递归版本的模拟。在递归的快速排序中,函数调用栈隐式地保存了每次递归调用的状态。但是在非递归的实现中,你需要显式地使用一个辅助栈来保存子数组的边界
以下是具体步骤和栈的操作过程:
-
初始化辅助栈:
创建一个空栈。栈用于保存每个待排序子数组的起始索引(begin)和结束索引(end)。 -
开始排序:
将整个数组的起始和结束索引作为一对入栈。这对应于最初的排序问题。 -
迭代处理:
在栈非空时,重复下面的步骤:- 弹出一对索引(即栈顶元素)来指定当前要处理的子数组。
- 选择子数组的一个元素作为枢轴(pivot)进行分区(可以是第一个元素,也可以通过其他方法选择,下面我们还是用三数取中)。
- 进行分区操作,这会将子数组划分为比枢轴小的左侧部分和比枢轴大的右侧部分,同时确定枢轴元素的最终位置。
-
处理子数组:
分区操作完成后,如果枢轴元素左侧的子数组(如果存在)有超过一个元素,则将其起始和结束索引作为一对入栈。同样,如果右侧的子数组(如果存在)也有超过一个元素,也将其索引入栈 -
循环:
继续迭代该过程,直到栈为空,此时所有的子数组都已经被正确排序。
所以主要思路就两个:
- 分区
- 单趟排序
1.1 提取单趟排序
我们上篇文章讲到递归排序的多种方法,这里我们可以取其中的一种提取出单趟排序:
int Getmidi(int* a, int begin, int end)
{int midi = (begin + end) / 2;if (a[begin] < a[midi]){if (a[midi] < a[end])return midi;else if (a[begin] > a[end])return begin;elsereturn end;}else{if (a[midi] > a[end])return midi;else if (a[end] < a[begin])return end;elsereturn begin;}
}
void QuickSortHole(int* arr, int begin, int end) {if (begin >= end) {return;}int midi = Getmidi(arr, begin, end);Swap(&arr[midi], &arr[begin]);int key = arr[begin]; int left = begin;int right = end;while (left < right) {while (left < right && arr[right] >= key) {right--;}arr[left] = arr[right];while (left < right && arr[left] <= key) {left++;}arr[right] = arr[left];}arr[left] = key; QuickSortHole(arr, begin, left - 1);QuickSortHole(arr, left + 1, end);
}
接下来完成单趟排序函数:
int singlePassQuickSort(int* arr, int begin, int end)
{if (begin >= end) {return;}// 选择枢轴元素int midi = Getmidi(arr, begin, end);Swap(&arr[midi], &arr[begin]);int key = arr[begin]; // 挖第一个坑int left = begin; // 初始化左指针int right = end; // 初始化右指针// 进行分区操作while (left < right) {// 从右向左找小于key的元素,放到左边的坑中while (left < right && arr[right] >= key) {right--;}arr[left] = arr[right];// 从左向右找大于key的元素,放到右边的坑中while (left < right && arr[left] <= key) {left++;}arr[right] = arr[left];}// 将枢轴元素放入最后的坑中arr[left] = key;// 函数可以返回枢轴元素的位置,若需要进一步的迭代过程return left;
}
1.2 用栈实现的具体思路
以下面这串数组为例:

首先建立一个栈,将整个数组的起始和结束索引作为一对入栈

弹出一对索引(即栈顶元素)来指定当前要处理的子数组:这里即弹出0 9索引
找到枢轴6进行一次单趟排序:

针对这个数组:
6 3 4 9 5 8 7 2 1 10
我们使用“三数取中”法选择枢轴。起始位置的元素为6,结束位置的元素为10,中间位置的元素为5。在这三个元素中,6为中间大小的值,因此选择6作为枢轴。因为枢轴已经在第一个位置,我们可以直接开始单趟排序。
现在,开始单趟排序:
- 枢轴值为
6。 - 从右向左扫描,找到第一个小于
6的数1。 - 从左向右扫描,找到第一个大于
6的数9。 - 交换这两个元素。
- 继续进行上述步骤,直到左右指针相遇。
经过单趟排序后:
6 3 4 1 5 2 7 8 9 10
接下来需要将枢轴6放置到合适的位置。我们知道,最终左指针和右指针会停在第一个大于或等于枢轴值6的位置。在这个例子中,左右指针会停在7上。现在我们将6与左指针指向的位置的数交换:
5 3 4 1 2 6 7 8 9 10
现在枢轴值6处于正确的位置,其左侧所有的元素都小于或等于6,右侧所有的元素都大于或等于6。
分区操作完成后,如果枢轴元素左侧的子数组(如果存在)有超过一个元素,则将其起始和结束索引作为一对入栈。同样,如果右侧的子数组(如果存在)也有超过一个元素,也将其索引入栈
我们接下来完成这个入栈过程:让两个子数组的索引入栈

接着取0 4索引进行单趟排序并不断分区,分割的索引继续压栈,继续迭代该过程,直到栈为空,此时所有的子数组都已经被正确排序
1.3 代码实现
这里我们调用之前的栈的代码,基本声明如下:
typedef int STDataType;typedef struct Stack
{STDataType* a;int top;int capacity;
}ST; void StackInit(ST* ps);
// 入栈
void StackPush(ST* ps, STDataType x);
// 出栈
void StackPop(ST* ps);
// 获取栈顶元素
STDataType StackTop(ST* ps);
// 获取栈中有效元素个数
int StackSize(ST* ps);
// 检测栈是否为空,如果为空返回非零结果,如果不为空返回0
bool StackEmpty(ST* ps);
// 销毁栈
void StackDestroy(ST* ps);
我们接下来完成排序代码,首先建栈,初始化,并完成第一个压栈过程:
ST s;
StackInit(&s);
StackPush(&s, end);
StackPush(&s, begin);
实现一次单趟排序:
int left = StackTop(&s);
StackPop(&s);int right = StackTop(&s);
StackPop(&s);int keyi = singlePassQuickSort(a, left, right);
注意这里我们先压入end,那么我们先出的就是begin,用left首先获取begin,再pop掉获取end
接着判断keyi左右是否还有子数组
if (left < keyi - 1)
{StackPush(&s, keyi - 1);StackPush(&s, left);
}
if (keyi + 1<right)
{StackPush(&s, right);StackPush(&s, keyi+1);
}
将此过程不断循环即为整个过程,总代码如下:
void Quicksortst(int* a, int begin, int end)
{ST s;StackInit(&s);StackPush(&s, end);StackPush(&s, begin);while (!StackEmpty(&s)){int left = StackTop(&s);StackPop(&s);int right = StackTop(&s);StackPop(&s);int keyi = singlePassQuickSort(a, left, right);if (left < keyi - 1){StackPush(&s, keyi - 1);StackPush(&s, left);}if (keyi + 1<right){StackPush(&s, right);StackPush(&s, keyi+1);}}StackDestroy(&s);
}
这里思想跟递归其实是差不多的,也是一次取一组进行排序,递归寻找每个区间
2.归并排序
假如我们已经有了两个已经排序好的数组,我们如何让他们并为一个有序的数组呢?

我们的做法就是用两个索引进行比较,然后插入一个新的数组完成排序,这就是归并排序的基础思路
那如果左右不是两个排序好的数组呢?
下面是归并排序的算法步骤:
-
递归分解数组:如果数组的长度大于1,首先将数组分解成两个部分。通常这是通过将数组从中间切分为大致相等的两个子数组
-
递归排序子数组:递归地对这两个子数组进行归并排序,直到每个子数组只包含一个元素或为空,这意味着它自然已经排序好
-
合并排序好的子数组:将两个排序好的子数组合并成一个排序好的数组。这通常通过设置两个指针分别指向两个子数组的开始,比较它们指向的元素,并将较小的元素放入一个新的数组中,然后移动指针。重复此过程,直到所有元素都被合并进新数组

所以我们得需要递归来实现这一过程,首先声明函数并建造新的数组:
void MergeSort(int* a, int n)
{int* tmp =(int *) malloc(sizeof(int) * n);if (tmp == NULL){perror("malloc fail");return;}free(tmp);
}
由于我们不能每次开辟一遍数组,我们这里就需要一个子函数来完成递归过程:
void _MergrSort(int* a, int begin, int end, int* tmp);
首先,不断递归将数组分解:
int mid = (begin + end) / 2;if (begin >= end)
{return;
}
_MergrSort(a, begin, mid, tmp);
_MergrSort(a, mid+1, end, tmp);
接着获取分解的两个数组的各自的首端到尾端的索引:
int begin1 = begin, end1 = mid;
int begin2 = mid + 1, end2 = end;
令要插入到数组tmp的起点为begin处:
int begin1 = begin, end1 = mid;
int begin2 = mid + 1, end2 = end;
int i = begin;
接下来遍历两个数组,无论谁先走完都跳出循环
while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)
{if (a[begin1] < a[begin2]){tmp[i] = a[begin1];i++;begin1++;}else{tmp[i] = a[begin2];i++;begin2++;}
}
这时会有一方没有遍历完,按照顺序插入到新数组中即可
while (begin1 <= end1)
{tmp[i] = a[begin1];begin1++;i++;
}
while (begin2<= end2)
{tmp[i] = a[begin2];begin2++;i++;
}
插入到新数组后,我们拷贝到原数组中即完成了一次排序
memcpy(a+begin,tmp+begin,sizeof(int )*(end-begin+1));
完整代码如下:
void _MergrSort(int* a, int begin, int end, int* tmp)
{int mid = (begin + end) / 2;if (begin >= end){return;}_MergrSort(a, begin, mid, tmp);_MergrSort(a, mid+1, end, tmp);int begin1 = begin, end1 = mid;int begin2 = mid + 1, end2 = end;int i = begin;while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2){if (a[begin1] < a[begin2]){tmp[i] = a[begin1];i++;begin1++;}else{tmp[i] = a[begin2];i++;begin2++;}}while (begin1 <= end1){tmp[i] = a[begin1];begin1++;i++;}while (begin2<= end2){tmp[i] = a[begin2];begin2++;i++;}memcpy(a+begin,tmp+begin,sizeof(int )*(end-begin+1));
}
void MergeSort(int* a, int n)
{int* tmp =(int *) malloc(sizeof(int) * n);if (tmp == NULL){perror("malloc fail");return;}_MergrSort(a, 0, n - 1, tmp);free(tmp);
}
- 排序好的左半部分和右半部分接着被合并。为此,使用了两个游标
begin1和begin2,它们分别指向两个子数组的起始位置,然后比较两个子数组当前元素,将较小的元素拷贝到tmp数组中。这个过程继续直到两个子数组都被完全合并 - 在所有元素都被合并到tmp数组之后,使用memcpy将排序好的部分拷贝回原数组a。这个地方注意memcpy的第三个参数,它是
sizeof(int)*(end - begin + 1),表示拷贝的总大小,单位是字节 - begin和end变量在这里表示待排序和合并的数组部分的起止索引
本节内容到此结束!感谢大家阅读!
相关文章:
【数据结构与算法】:非递归实现快速排序、归并排序
🔥个人主页: Quitecoder 🔥专栏:数据结构与算法 上篇文章我们详细讲解了递归版本的快速排序,本篇我们来探究非递归实现快速排序和归并排序 目录 1.非递归实现快速排序1.1 提取单趟排序1.2 用栈实现的具体思路1.3 代码…...
2024-3-18-C++day6作业
1>思维导图 2>试编程 要求: 封装一个动物的基类,类中有私有成员:姓名,颜色,指针成员年纪 再封装一个狗这样类,共有继承于动物类,自己拓展的私有成员有:指针成员:腿的个数&a…...
【OceanBase诊断调优】—— 敏捷诊断工具obdiag一键分析OB集群日志设计与实践
最近总结一些诊断OCeanBase的一些经验,出一个【OceanBase诊断调优】专题,也欢迎大家贡献自己的诊断OceanBase的方法。 1. 前言 obdiag定位为OceanBase敏捷诊断工具。1.2版本的obdiag支持诊断信息的一键收集,光有收集信息的能力,…...
python 调用redis创建查询key
部署redis apiVersion: apps/v1 # 描述api版本,默认都用这个 kind: Deployment # 资源类型,可以配置为pod,deployment,service,statefulset等等 metadata: # deployment相关的元数据,用于描述deployment的…...
归并排序思路
归并排序是一种经典的分治算法,其基本思路可以简述为以下几步: 分解:将待排序的数组递归地分解成较小的子数组,直到每个子数组只包含一个元素为止。这里采用分治的思想,将问题不断地划分为规模更小的子问题。 合并&am…...
【蓝桥杯选拔赛真题65】python输出三个字符 第十五届青少年组蓝桥杯python选拔赛真题 算法思维真题解析
目录 python输出3个字符 一、题目要求 1、编程实现 2、输入输出...
K8S日志收集方案-EFK部署
EFK架构工作流程 部署说明 ECK (Elastic Cloud on Kubernetes):2.7 Kubernetes:1.23.0 文件准备 crds.yaml 下载地址:https://download.elastic.co/downloads/eck/2.7.0/crds.yaml operator.yaml 下载地址:https://download.e…...
js基础语法大全(时间戳,uuid,字符串转json)
目录 一、获取时间戳二、获取uuid三、字符串转json格式 一、获取时间戳 var times Math.round(new Date().getTime()/1000).toString(); //获取 10位 时间戳 console.log(times);二、获取uuid function guid() {return xxxxxxxx-xxxx-4xxx-yxxx-xxxxxxxxxxxx.replace(/[xy]…...
uView LoadingIcon 加载动画
此组件为一个小动画,目前用在uView的loadMore加载更多等组件的正在加载状态场景。 #平台差异说明 App(vue)App(nvue)H5小程序√√√√ #基本使用 通过mode设定动画的类型,circle为圆圈的形状࿰…...
Elasticsearch使用Kibana进行基础操作
一、Restful接口 Elasticsearch通过RESTful接口提供与其进行交互的方式。在ES中,提供了功能丰富的RESTful API的操作,包括CRUD、创建索引、删除索引等操作。你可以用你最喜爱的 web 客户端访问 Elasticsearch 。事实上,你甚至可以使用 curl …...
“SRP模型+”多技术融合在生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI 指数的生态质量评价及拓展应用教程
原文链接:“SRP模型”多技术融合在生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI 指数的生态质量评价及拓展应用教程https://mp.weixin.qq.com/s?__bizMzUzNTczMDMxMg&mid2247597452&idx5&snf723d9e5858a269d00e15dbe2c7d3dc0&chksmfa823c6…...
【Windows 常用工具系列 15 -- VMWARE ubuntu 安装教程】
文章目录 安装教程镜像下载 工具安装 安装教程 安装教程参考链接:https://blog.csdn.net/Python_0011/article/details/131619864 https://linux.cn/article-15472-1.html 激活码 VMware 激活码连接:https://www.haozhuangji.com/xtjc/180037874.html…...
SpringSecurity(SpringBoot2.X版本实现)
资料来源于 SpringSecurity框架教程-Spring SecurityJWT实现项目级前端分离认证授权 侵权删 目录 介绍 快速开始 认证 认证流程 登录校验流程 SpringSecurity完整流程 认证流程详解 代码实现 准备工作 mysql mybatis-plus redis 统一返回类 核心代码 密码加密存…...
仿牛客项目Day8:社区核心功能2
显示评论 数据库 entity_type代表评论的目标类型,评论帖子和评论评论 entity_id代表评论的目标id,具体是哪个帖子/评论 targer_id代表评论指向哪个人 entity public class Comment {private int id;private int userId;private int entityType;priv…...
Vmware虚拟机配置虚拟网卡
背景 今天同事咨询了我一个关于虚拟机的问题,关于内网用Vmware安装的虚拟机,无法通过本机访问虚拟上的Jenkins的服务。 验证多次后发现有如下几方面问题。 Jenkins程序包和JDK版本不兼容(JDK1.8对应Jenkins不要超过2.3.57)虚…...
双向链表代码(带哨兵位循环/不带哨兵位不循环
以下代码全为本人所写,如有错误,很正常,还请指出, 目录 带哨兵位循环 test.c DLList.c DLList.h 不带哨兵位不循环 test.c DLList.c DLList.h 带哨兵位循环 test.c #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include"DLlist.h&…...
C语言自学笔记13----C语言指针与函数
C 语言指针与函数 在C语言编程中,也可以将地址作为参数传递给函数。 要在函数定义中接受这些地址,我们可以使用指针。这是因为指针用于存储地址。让我们举个实例: 示例:通过引用致电 #include <stdio.h> void swap(int n1, …...
每日五道java面试题之mybatis篇(一)
目录: 第一题. MyBatis是什么?第二题. ORM是什么?第三题. 为什么说Mybatis是半自动ORM映射工具?它与全自动的区别在哪里?第四题. 传统JDBC开发存在的问题第五题. JDBC编程有哪些不足之处,MyBatis是如何解决这些问题的…...
一文解读ISO26262安全标准:概念阶段
一文解读ISO26262安全标准:概念阶段 1 相关项定义2 安全生命周期启动3 危害分析和风险评估 HaRa4 功能安全概念 由上一篇文章知道,安全生命周期包含概念阶段、产品开发阶段、生产发布后续阶段。本文详细解读概念阶段要进行的安全活动。 本部分规定了车辆…...
微信小程序调用百度智能云API(菜品识别)
一、注册后生成应用列表创建应用 二、找到当前所需使用的api菜品识别文档 三、点链接看实例代码 这里需要使用到如下几个参数(如下),其他的参数可以不管 client_id : 就是创建应用后的API Keyclient_secret: 就是创建…...
Android Wi-Fi 连接失败日志分析
1. Android wifi 关键日志总结 (1) Wi-Fi 断开 (CTRL-EVENT-DISCONNECTED reason3) 日志相关部分: 06-05 10:48:40.987 943 943 I wpa_supplicant: wlan0: CTRL-EVENT-DISCONNECTED bssid44:9b:c1:57:a8:90 reason3 locally_generated1解析: CTR…...
利用ngx_stream_return_module构建简易 TCP/UDP 响应网关
一、模块概述 ngx_stream_return_module 提供了一个极简的指令: return <value>;在收到客户端连接后,立即将 <value> 写回并关闭连接。<value> 支持内嵌文本和内置变量(如 $time_iso8601、$remote_addr 等)&a…...
学校招生小程序源码介绍
基于ThinkPHPFastAdminUniApp开发的学校招生小程序源码,专为学校招生场景量身打造,功能实用且操作便捷。 从技术架构来看,ThinkPHP提供稳定可靠的后台服务,FastAdmin加速开发流程,UniApp则保障小程序在多端有良好的兼…...
使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台
🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型(LLM)的广泛应用,开发者常面临多个挑战: 各大模型(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama)接口风格不统一;缺乏一个统一平台进行模型调用与测试;本地模型 Ollama 的集成与前…...
SAP学习笔记 - 开发26 - 前端Fiori开发 OData V2 和 V4 的差异 (Deepseek整理)
上一章用到了V2 的概念,其实 Fiori当中还有 V4,咱们这一章来总结一下 V2 和 V4。 SAP学习笔记 - 开发25 - 前端Fiori开发 Remote OData Service(使用远端Odata服务),代理中间件(ui5-middleware-simpleproxy)-CSDN博客…...
LRU 缓存机制详解与实现(Java版) + 力扣解决
📌 LRU 缓存机制详解与实现(Java版) 一、📖 问题背景 在日常开发中,我们经常会使用 缓存(Cache) 来提升性能。但由于内存有限,缓存不可能无限增长,于是需要策略决定&am…...
PHP 8.5 即将发布:管道操作符、强力调试
前不久,PHP宣布了即将在 2025 年 11 月 20 日 正式发布的 PHP 8.5!作为 PHP 语言的又一次重要迭代,PHP 8.5 承诺带来一系列旨在提升代码可读性、健壮性以及开发者效率的改进。而更令人兴奋的是,借助强大的本地开发环境 ServBay&am…...
面试高频问题
文章目录 🚀 消息队列核心技术揭秘:从入门到秒杀面试官1️⃣ Kafka为何能"吞云吐雾"?性能背后的秘密1.1 顺序写入与零拷贝:性能的双引擎1.2 分区并行:数据的"八车道高速公路"1.3 页缓存与批量处理…...
恶补电源:1.电桥
一、元器件的选择 搜索并选择电桥,再multisim中选择FWB,就有各种型号的电桥: 电桥是用来干嘛的呢? 它是一个由四个二极管搭成的“桥梁”形状的电路,用来把交流电(AC)变成直流电(DC)。…...
怎么开发一个网络协议模块(C语言框架)之(六) ——通用对象池总结(核心)
+---------------------------+ | operEntryTbl[] | ← 操作对象池 (对象数组) +---------------------------+ | 0 | 1 | 2 | ... | N-1 | +---------------------------+↓ 初始化时全部加入 +------------------------+ +-------------------------+ | …...
