相信大家都知道几种排序算法,比如说冒泡排序,选择排序,插入排序等等,这些个算法都不是很难,自己多多理解理解就能掌握了,而今天我们要谈的就是重头戏就是快速排序。

引用大牛的思想来对排序算法解释一下。(文章链接:http://bubkoo.com/2014/01/12/sort-algorithm/quick-sort/#参考文章

快速排序是图灵奖得主C. R. A. Hoare 于 1960 年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)

分治法的基本思想是:将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题,然后将这些子问题的解组合为原问题的解。

利用分治法可将快速排序的分为三步:

  1. 在数据集之中,选择一个元素作为”基准”(pivot)。
  2. 所有小于”基准”的元素,都移到”基准”的左边;所有大于”基准”的元素,都移到”基准”的右边。这个操作称为分区 (partition) 操作,分区操作结束后,基准元素所处的位置就是最终排序后它的位置。
  3. 对”基准”左边和右边的两个子集,不断重复第一步和第二步,直到所有子集只剩下一个元素为止。

下面的简单的介绍一下实现步骤:

上面的图片就是基本实现思路,有点不完全,说的是在快排中基准元素的查找以及定位,基准元素要将比基准元素大的和比基准元素小的要分开,然后一直递归下去,就能实现快排了,本例中基准元素是给定的,而是自己实现的过程中,每次会把第一个元素当成基准元素进行排序。

话不多说,上代码。

 public static int getMiddle(int[] a, int low, int high){
//比基准元素小的元素的索引
int storeIndex = 0;
//默认取第一个元素为基准元素
int pivot = a[low];
//先将基准元素移动到数组最后
int tmp = a[low];
a[low] = a[a.length - 1];
a[a.length - 1] =tmp;
//将比基准元素小的放到前面,后面跟上比基准元素大的
for(int i = 0; i < a.length - 1; i++) {
if(a[i] <= pivot){
int temp = a[i];
a[i] = a[storeIndex];
a[storeIndex] = temp;
storeIndex++;
}
}
//将基准元素放回经过筛选元素后的中间位置
int temp = a[storeIndex];
a[storeIndex] = a[a.length - 1];
a[a.length - 1] = temp;
//System.out.println(Arrays.toString(a));
return storeIndex;
} public static void quickSort(int[] a, int low, int high) {
if(low < high) {
int middleIndex = getMiddle(a, low, high);
System.out.println(Arrays.toString(a));
//分成两组分别快排,递归的思想后面的分组就多了
quickSort(a, low, middleIndex - 1);
quickSort(a, middleIndex + 1, high);
}
}

这两个函数就是实现排序,第一个函数是对基准位置的定位,第二是根据基准位置分为两组分别递归,代码中都包含注释,可以根据其更好地理解代码。

如果有何不妥,可以在评论区里交流哦。

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