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....)

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