快速排序:通过一趟排序,将数据分为两部分,其中一部分中的所有数据比另外一部分的所有数据要小,然后按照此方法,分别对这两部分进行排序,达到最终的排序结果。

每趟排序选取基准元素,比该基准元素大的数据放在一边,比该基准元素小的数据放在另一边,这种处理方式称为分治法。

数据的移动是基准元素中比较重要的点,有两种方式实现,挖坑填数法和指针交换法

挖坑填数法

(下图中单词有两处拼写错误,pviot和pvoit应该为pivot)

如下为代码实现

import java.util.Arrays;

public class QuickSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = { 12, 45, 23, 67, 7, 1, 5, 21 };
quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
} public static void quickSort(int[] arr, int startIndex, int endIndex) {
if (startIndex >= endIndex) {
return;
} int partitionIndex = getPartitionIndex(arr, startIndex, endIndex); quickSort(arr, startIndex, partitionIndex - 1);
quickSort(arr, partitionIndex + 1, endIndex); } public static int getPartitionIndex(int[] arr, int startIndex, int endIndex) {
int index = startIndex;
int left = startIndex;
int right = endIndex;
int pivot = arr[startIndex]; while (left < right) {
while (left < right) {
if (arr[right] < pivot) {
arr[index] = arr[right]; // 找到所需值,将值填充到坑位
index = right; // 此时right位置为index新坑位
left++; // 右侧找到了数据,则left右移一位,准备进行比对
break; // 找到数据之后,跳出内循环,准备从左侧开始对比
}
// 没有匹配的数据,则right左移一位,继续对比
right--;
} while (left < right) {
if (arr[left] > pivot) {
arr[index] = arr[left]; // 找到所需的值,将值填充到坑位
index = left; // 此时left位置为index新坑位
right--; // 左侧找到了数据之后,right向左移动一位,准备进行比较
break; // 找到数据之后,跳出内循环,准备从左侧开始对比
}
// 没有匹配的数据,则left右移一位,继续对比
left++;
}
} // 最后将pivot放入index位置
arr[index] = pivot;
return index;
} }

指针交换法

代码实现如下

import java.util.Arrays;
public class QuickSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = { 12, 45, 23, 67, 7, 1, 5, 21 };
quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
} public static void quickSort(int[] arr, int startIndex, int endIndex) {
if (startIndex >= endIndex) {
return;
} int partitionIndex = getPartitionIndex(arr, startIndex, endIndex); quickSort(arr, startIndex, partitionIndex - 1);
quickSort(arr, partitionIndex + 1, endIndex); } public static int getPartitionIndex(int[] arr, int startIndex, int endIndex) {
int left = startIndex;
int right = endIndex;
int pivot = arr[startIndex]; while (left != right) { // 左侧索引必须小于右侧索引,当右侧数据大于基准元素,则将右侧元素向左移动一位,继续判断,直到找到比基准元素小的数据
while (left < right && arr[right] > pivot) {
right--;
} // 左侧索引必须小于右侧索引,当左侧数据小于等于基准元素,则将左侧元素右移一位,继续判断,直到找到比基准元素大的数据位置
while (left < right && arr[left] <= pivot) { // 此处必须是左侧元素“小于等于”基准元素
left++;
} if (left < right) {
// 通过以上两轮while循环,已经找到左侧大于基准元素的数据和右侧小于基准元素的数据,交换它们
int tmp = arr[left];
arr[left] = arr[right];
arr[right] = tmp;
}
} // 此时right和left值是相同的,将基准元素与重合位置元素交换
arr[startIndex] = arr[left];
arr[left] = pivot;
return left;
}
}

讨论

1、以上两种方式只有在获取分区索引的代码不一样,其他都一样

2、指针交换法中,第二个内层while循环为什么必须要小于等于基准元素才行?

假设去掉等于,那么我们从左侧取的第一个值是12,pivot为12,则arr[left]<pivot条件不成立,那么则left的值就不会变化,此时在下面的交换中,arr[left]的值始终不变,最终的排序结果也将是错误的,所以需要是小于等于基准元素

3、以上两种方式是否有优化空间

在两种处理方式的getPartitionIndex方法返回值前添加打印数组语句,输出结果分别为

挖坑填数法输出

[5, 1, 7, 12, 67, 23, 45, 21]
[1, 5, 7, 12, 67, 23, 45, 21]
[1, 5, 7, 12, 21, 23, 45, 67]
[1, 5, 7, 12, 21, 23, 45, 67]
[1, 5, 7, 12, 21, 23, 45, 67]
[1, 5, 7, 12, 21, 23, 45, 67]

指针交换法输出

[7, 5, 1, 12, 67, 23, 45, 21]
[1, 5, 7, 12, 67, 23, 45, 21]
[1, 5, 7, 12, 67, 23, 45, 21]
[1, 5, 7, 12, 21, 23, 45, 67]
[1, 5, 7, 12, 21, 23, 45, 67]
[1, 5, 7, 12, 21, 23, 45, 67]
[1, 5, 7, 12, 21, 23, 45, 67]

可以发现,挖坑填数法,在第三次输出时已经是一个有序集合了,指针交换法在第四次输出后也是一个有序集合,所以上述两种代码可以进行优化处理

优化,待添加。。。。。。

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