排序算法之快速排序(Quicksort)解析
一.快速排序算法的优点,为什么称之为快排?
Quicksort是对归并排序算法的优化,继承了归并排序的优点,同样应用了分治思想。
所谓的分治思想就是对一个问题“分而治之”,用分治思想来解决问题需要两个步骤:
1.如何“分”?(如何缩小问题的规模)
2.如何“治”?(如何解决子问题)
快排的前身是归并,而正是因为归并存在不可忽视的缺点,才产生了快排。归并的最大问题是需要额外的存储空间,并且由于合并过程不确定,致使每个元素在序列中的最终位置上不可预知的。针对这一点,快速排序提出了新的思路:把更多的时间用在“分”上,而把较少的时间用在“治”上。从而解决了额外存储空间的问题,并提升了算法效率。
快排之所以被称为“快”排,是因为它在平均时间上说最快的,主要原因是硬件方面的,每趟快排需要指定一个“支点”(也就是作为分界点的值),一趟中涉及的所有比较都是与这个“支点”来进行比较的,那么我们可以把这个“支点”放在寄存器里,如此这般,效率自然大大提高。除此之外,快排的高效率与分治思想也是分不开的。
二.算法思想
按照快排的思想,对一已知序列排序有如下步骤:
1.指定“支点”
注意,是“指定”,并没有明确的约束条件,也就是说这个支点是任意一个元素,一般我们选择两种支点:当前序列首元,或者随机选取
两种方式各有优劣,前者胜在简单,但可能影响算法效率
快排中,支点的最终位置越靠近中间位置效率越高,读起来可能有点怪怪的,注意支点是一个值(具体元素),而不是字面意思的位置,当支点在最终序列中的位置靠前或者靠后时算法效率都不高(类似于“最坏情况”)
因此,后者在一定程度上减少了最坏情况的发生次数,但随机选取需要耗费额外的时间
所以在具体应用中一般采用第一种方式来指定“支点”,也就是直接把当前序列的首元作为“支点”
2.进行一趟快排
快排中,一趟操作的最终目的是把“支点”放到它应该去的地方,举个例子,已知序列{7, -1, 5, 23, 100, 101},那么第一趟快排的结果是{_, _, 7, _, _, _}
可以看到,首元(支点)已经去了它该去的地方(在最终的结果序列中,7就在中间位置,没错吧)
3.对子序列进行快排
第2步不仅确定了7的最终位置,还把原序列自然地划分为两个子序列{_, _}和{_, _, _},这里用"_"代替具体的数值,因为我们也不知道第2步的结果具体是什么,除非真正地做一趟快排,当然,在这里不必要,下面会有针对具体例子的详细解释
很自然的我们想到了对子序列进行同样的操作,然后对子序列的子序列再进行同样的操作...递归
当所有的子序列长度都为1的时候,排序结束
三.具体实例
现有一序列{9, 0, 8, 10, -5, 2, 13, 7},我们用快速排序算法来对其排序
首先,声明一些特殊的记号,便于描述
a, 数字后面跟的大写字母表示指针,例如2.5P表示指针P指向元素2.5所在的位置
b, @表示垃圾数字,也就是说,当前位置是几都无所谓,不必纠结于此,后面会有具体解释
c, _表示该位的元素与上一行一样(_表示不变)
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P.S.想要真正弄明白的话,现在拿出纸和笔吧,光靠眼睛是绝对不够的
下面正式开始一趟快排的过程解析
【1】9L 0 8 10 -5 2 13 7H
【2】7 0L _ __ __ _ __ @H
【3】_ _ 8L __ __ _ __ __
【4】_ _ _ 10L __ _ __ __
【5】_ _ _ @L __ _ 13H 10
【6】_ _ _ __ __ 2H 13 __
【7】_ _ _ 2 -5L @H __ __
【8】_ _ _ _ -5 @HL __ __
【9】_ _ _ _ __ 9HL __ __
解释:
1.第一行是初始状态,快排需要两个指针L和H(表示低位Low,高位High),一个临时变量temp
初始时,低位指针L指向首元9,高位指针H指向尾元7,temp=首元9(temp就是所谓的”支点“)
2.进行如下操作:(先不要问为什么)
比较*H与temp,若*H大,则向前移动H继续比较,若*H小,则*L = *H,*H = @(H指向的值变成垃圾数字了),向后移动L
因为7 < 9,所以把L指向的9变成7,把H指向的7变成垃圾数字,向后移动L指针,得到第二行的结果
3.进行如下操作:(先不要问为什么)
比较*L与temp,若*L小,则向后移动L继续比较,若*L大,则*H = *L,*L = @(L指向的值变成垃圾数字了),向前移动H
因为0 < 9,所以向后移动L,得到第三行的结果
4.因为8 < 9,同上
5.因为10 > 9,所以把H指向的垃圾数字@变成10,把L指向的10变成垃圾数字,向前移动H指针,得到第5行的结果
6.因为13 > 9,所以向前移动H指针,得到第6行的结果
7.因为2 < 9,所以把L指向的垃圾数字@变成2,把H指向的2变成垃圾数字,并向后移动L指针,得到第7行的结果
8.因为-5 < 9,所以向后移动L指针得到第8行的结果
9.进行如下操作:(先不要问为什么)
若L = H,则*L = *H = temp,一趟快排结束
因为L指针与H指针重合了,所以把L指向的垃圾数字@变成temp的值9,一趟结束
至此,我们确定了支点9的最终位置,给定序列也被自然的分为两个子序列{7, 0, 8, 2, -5}和{13, 10},对子序列进行相同的操作,最终能够得到有序序列
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下面来解释上面提到的三组操作
简单的说,上面的三组操作上为了找出temp的最终位置,每一步都保证L前面都比temp小,H后面都比temp大。所以,H与L重合的位置上的元素只能是temp的值了
上面提到的三组操作可以简化成下面的几条规则,便于记忆:
1.L指向的值小则L移动,反之赋值并移动指针
2.H指向的值大则H移动,反之同上
3.若HL重合,则赋值temp
4.H,L轮流与temp比较,规则是赋值一次后算一轮结束(所以一开始也可以从L与temp开始比较,下一轮H与temp比,再下一轮...)
P.S.至于怎么移动,自然是低位指针只能向高位移动,反之亦然。至于赋值后移动哪个指针,当然是另一个指针(非当前指针)了
四.总结
排序算法的应用都需要结合具体环境来考虑,例如若给定序列部分有序,自然是折半插入算法最快...
快速排序也并不是最好的,它的”快“是建立在综合考虑的基础上,具体情况则不一定
快速排序也不是万能的,例如当给定序列规模很小时,选择排序就要比快排好很多
另外,常见的排序算法有:
1.桶排序/箱排序(Bucketsort)
2.基数排序(Radixsort)
3.插入排序(Insertsort)
4.选择排序(Selectsort)
6.快速排序(Quicksort)
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