一、基本的快速排序

在数组中选取一个元素为基点,然后想办法把这个基点元素移动到它在排好序后的最终位置,使得新数组中在这个基点之前的元素都小于这个基点,而之后的元素都大于这个基点,然后再对前后两部分数组快速排序,直到数组排序完成。

代码实现:

    public void quickSorted ( int arr[] ) {

        int n = arr.length - 1;            // 闭区间 [0...n]
__quickSorted (arr, 0, n);
} private __quickSorted( int arr[], int L, int R) { if ( (L >= R) {
return;
} // 将基点移动到最终位置的方法
int p = __partioner(arr, L, R); // 递归拆分数组
__quickSorted(arr, L, p - 1);
__quickSorted(arr, p + 1, R);
}

那么最大的问题就是怎么把这个基点移动到它最终应该所在的位置。

代码实现:

    private int __partioner ( int arr[], int L, int R ) {

        int v = arr[L];

        // [L + 1, j] < v ; [j + 1, i) > v;
int j = L; for ( int i = L + 1; i <= R; i++ ) {
if ( arr[i] < v) {
// 交换 arr[i] 和 arr [j + 1]
int tmp = arr[j + 1];
arr[j + 1] = arr[i];
arr[i] = tmp;
j++;
}
}
// 交换 arr[j] 和arr[L]
int tmp = arr[j];
arr[j] = arr[L];
arr[L] = tmp; return j;
}

最终实现:

    public void quickSorted ( int arr[] ) {

        int n = arr.length - 1;            // 闭区间 [0...n]
__quickSorted (arr, 0, n);
} private __quickSorted( int arr[], int L, int R) { if ( (L >= R) {
return;
} // 将基点移动到最终位置的方法
int p = __partioner(arr, L, R); // 递归拆分数组
__quickSorted(arr, L, p - 1);
__quickSorted(arr, p + 1, R);
} private int __partioner ( int arr[], int L, int R ) { int v = arr[L]; // [L + 1, j] < v ; [j + 1, i) > v;
int j = L; for ( int i = L + 1; i <= R; i++ ) {
if ( arr[i] < v) {
// 交换 arr[i] 和 arr [j + 1]
int tmp = arr[j + 1];
arr[j + 1] = arr[i];
arr[i] = tmp;
j++;
}
}
// 交换 arr[j] 和arr[L]
int tmp = arr[j];
arr[j] = arr[L];
arr[L] = tmp; return j;
}

快速排序完整代码

二、快速排序的优化

1.  快速排序的第一次优化,减小递归的深度,转而使用 选择排序

    private __quickSorted( int arr[], int L, int R) {

        // if ( (L >= R) {
// return;
// }
// 快速排序的第一次优化,减小递归的深度,转而使用 选择排序
if ( R - L <= 15) {
insertSorted(arr, L, R);
return;
} // 将基点移动到最终位置的方法
int p = __partioner(arr, L, R); // 递归拆分数组
__quickSorted(arr, L, p - 1);
__quickSorted(arr, p + 1, R);
} // 减小递归的深度转而使用选择排序
private void insertSorted(int arr[], int L, int R) { for (int i = L + 1; i <= R; i++) {
int i = arr[i];
int j;
for (j = i; j > L && arr[j - 1] > e; j--) {
arr[j] = arr[j - 1];
}
}
return;
}

2. 优化二,基点的选择随机化

    private int __partioner ( int arr[], int L, int R ) {

        // 第二次优化,将基点的选择随机化
int rand = (new Random().nextInt(R + 1)) + L; // 交换最左侧和随机点的元素
int tmp = arr[rand];
arr[rand] = arr[L];
arr[L] = tmp; int v = arr[L]; // [L + 1, j] < v ; [j + 1, i) > v;
int j = L; for ( int i = L + 1; i <= R; i++ ) {
if ( arr[i] < v) {
// 交换 arr[i] 和 arr [j + 1]
int tmp = arr[j + 1];
arr[j + 1] = arr[i];
arr[i] = tmp;
j++;
}
}
// 交换 arr[j] 和arr[L]
int tmp = arr[j];
arr[j] = arr[L];
arr[L] = tmp; return j;
}

三、两路快排

  解决排序的数组中存在多数重复元素的情况

   

  代码实现

    public void quickSorted ( int arr[] ) {

        int n = arr.length - 1;            // 闭区间 [0...n]
__quickSorted (arr, 0, n);
} private __quickSorted( int arr[], int L, int R) { // if ( (L >= R) {
// return;
// }
// 快速排序的第一次优化,减小递归的深度,转而使用 选择排序
if ( R - L <= 15) {
insertSorted(arr, L, R);
return;
} // 将基点移动到最终位置的方法
int p = __partioner(arr, L, R); // 递归拆分数组
__quickSorted(arr, L, p - 1);
__quickSorted(arr, p + 1, R);
} private int __partioner ( int arr[], int L, int R ) { // 第二次优化,将基点的选择随机化
int rand = (new Random().nextInt(R + 1)) + L; // 交换最左侧和随机点的元素
int tmp = arr[rand];
arr[rand] = arr[L];
arr[L] = tmp; int v = arr[L]; // 两路快排的实现过程
int i = L + 1;
int j = R ; while (true) {
while (i <= R && arr[i] < v ){
i++;
}
while (j >= L + 1 && arr[j] > v) {
j--;
}
if (i > j) {
break;
} // 交换 i 和 j 的位置
int tmp arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = tmp;
}
int tmp arr[L];
arr[L] = arr[j];
arr[j] = tmp; return j;
} // 减小递归的深度转而使用选择排序
private void insertSorted(int arr[], int L, int R) { for (int i = L + 1; i <= R; i++) {
int i = arr[i];
int j;
for (j = i; j > L && arr[j - 1] > e; j--) {
arr[j] = arr[j - 1];
}
}
return;
}

两路快排代码实现

四、三路快排

代码实现:

    public static void quickSorted3Ways(int arr[]) {

        int n = arr.length -1;

        // arr[0, n] 闭区间
__quickSorted3Ways(arr, 0, n);
} private static void __quickSorted3Ways(int[] arr, int L, int R) { // if (L >= R) {
// return;
// }
// 快速排序的第一次优化,减小递归的深度,转而使用 选择排序
if ( R - L <= 15) {
insertSorted(arr, L, R);
return;
} // 第二次优化,将基点的选择随机化
int rand = (new Random().nextInt(R + 1)) + L; // 交换最左侧和随机点的元素
int tmp = arr[rand];
arr[rand] = arr[L];
arr[L] = tmp; int v = arr[L]; // partioner
// 这三个变量的初始值 , 相当重要
int lt = L; // arr[L + 1, lt] < v
int gt = R + 1; // arr[gt, R] > v
int i =L + 1; // arr[lt + 1, i ) ==v // 此处的 i 的比较对象 while (i < gt ) {
if (arr[i] < v) {
SortedHandler.swap(arr, i, lt + 1);
lt++;
i++;
} else if (arr[i] > v) {
SortedHandler.swap(arr, i, gt - 1);
gt--;
} else {
i++;
}
}
SortedHandler.swap(arr, lt, L); __quickSorted3Ways(arr, L, lt -1);
__quickSorted3Ways(arr, gt, R); }

三路快排

最后附上整篇 关于快速排序从实现到逐步优化的思路图 (画到我怀疑人生了....)

快速排序 java实现 (原理-优化) 三路快排的更多相关文章

  1. 快速排序—三路快排 vs 双基准

    快速排序被公认为是本世纪最重要的算法之一,这已经不是什么新闻了.对很多语言来说是实际系统排序,包括在Java中的Arrays.sort. 那么快速排序有什么新进展呢? 好吧,就像我刚才提到的那样(Ja ...

  2. LeetCode 75. Sort Colors (颜色分类):三路快排

    Given an array with n objects colored red, white or blue, sort them in-place so that objects of the ...

  3. 普林斯顿大学算法课 Algorithm Part I Week 3 重复元素排序 - 三路快排 Duplicate Keys

    很多时候排序是为了对数据进行归类,这种排序重复值特别多 通过年龄统计人口 删除邮件列表里的重复邮件 通过大学对求职者进行排序 若使用普通的快排对重复数据进行排序,会造成N^2复杂度,但是归并排序和三路 ...

  4. leetcode 75 Sort Colors 计数排序,三路快排

    解法一:计数排序:统计0,1,2 的个数 时间复杂度:O(n) 空间复杂度:O(k)    k为元素的取值范围, 此题为O(1) class Solution { public: void sortC ...

  5. LeetCode 75. Sort Colors (python一次遍历,模拟三路快排)

    LeetCode 75. Sort Colors (python一次遍历,模拟三路快排) 题目分析: 本题需要实现数字只包含0,1,2的排序,并且要求一次遍历. 由于只用把数字隔离开,很容易想到快排的 ...

  6. 【C语言编程入门笔记】排序算法之快速排序,一文轻松掌握快排!

    排序算法一直是c语言重点,各个算法适应不用的环境,同时,在面试时,排序算法也是经常被问到的.今天我们介绍下快速排序,简称就是快排. 1.快速排序思想: 快排使用 分治法 (Divide and con ...

  7. Java写 插入 选择 冒泡 快排

    /** * Created by wushuang on 2014/11/19. */ public class SortTest { @Test public void mainTest() { i ...

  8. <泛> 多路快排

    今天写一个多路快排函数模板,与STL容器兼容的. 我们默认为升序排序 因为,STL容器均为逾尾容器,所以我们这里采用的参数也是逾尾的参数 一.二路快排 基本思路 给你一个序列,先选择一个数作为基数,我 ...

  9. LeetCode75----分类颜色(变相快排)

    给定一个包含红色.白色和蓝色,一共 n 个元素的数组,原地对它们进行排序,使得相同颜色的元素相邻,并按照红色.白色.蓝色顺序排列. 此题中,我们使用整数 0. 1 和 2 分别表示红色.白色和蓝色. ...

随机推荐

  1. asp.net 编码 解码

    编码代码: System.Web.HttpUtility.HtmlEncode("<a href=\"http://hovertree.com/\">何问起& ...

  2. 使用AddressSanitizer做内存分析(一)——入门篇

    使用AddressSanitizer做内存分析 新建文件mem_leak.cpp,键入代码: #include <iostream> int main() { ]; p = NULL; ; ...

  3. DBArtist之Oracle入门第3步: 安装配置PL/SQL Developer

    操作系统:            WINDOWS 7 (64位) 数据库:               Oracle 11gR2 (64位) PL/SQL Developer :    PL/SQL ...

  4. SQL 中怎么查询数据库中具有的表、存储过程、试图数目、总触发器数、作业数

    用户表:select count(*) 总表数 from sysobjects where xtype='u' 刚才那个是用户表,下面这个是系统表加用户表: select count(*) 总表数 f ...

  5. avalonjs 笔记

    1>复选卡框和单选框 复选卡框 监控已选框的数组,即通过属性监控来判断是否全选 <div ms-controller="test"> <ul> < ...

  6. STM32 FATFS文件系统移植

    http://www.360doc.com/content/11/1221/10/7736891_173820469.shtml

  7. 前端学习--HTML标签温习一

    1.<a>标签 在所有浏览器中,链接的默认外观如下: 1)未被访问的链接带有下划线而且是蓝色的 2)已被访问的链接带有下划线而且是紫色的 3)活动链接带有下划线而且是红色的 提示:如果没有 ...

  8. code1154 能量项链

    d[l][i]表示:从第i个珠子开始,连续l个珠子合并后释放的最大能量 状态转移方程d[l][i] = d[j][i] + d[l-j][i+j] + w[i]*w[i+j]*w[i+l],j从1到l ...

  9. Django中的元类-乾颐堂

    看Django(1.6)的Form相关源代码时比较迷惑,于是节选了django.forms.forms.py中的几个代码片段来分析Django中是怎么使用元类的: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...

  10. PHP发红包程序限制红包的大小

    我们先来分析下规律. 设定总金额为10元,有N个人随机领取: N=1 第一个 则红包金额=X元: N=2 第二个 为保证第二个红包可以正常发出,第一个红包金额=0.01至9.99之间的某个随机数. 第 ...