快速排序——“数据结构与算法”-阿里云开发者社区

各位CSDN的uu们好呀，今天又是小雅兰的数据结构与算法专栏啦，下面，就让我们进入快速排序的世界吧！！！

快速排序

快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法，其基本思想为：任取待排序元素序列中的某元素作为基准值，按照该排序码将待排序集合分割成两子序列，左子序列中所有元素均小于基准值，右子序列中所有元素均大于基准值，然后最左右子序列重复该过程，直到所有元素都排列在相应位置上为止。

hoare法

单趟动图如下：

//hoare法
int PartSort1(int* a, int left, int right)
{
  int keyi = left;
  while (left < right)
  {
    //右边找小
    //要防止死循环和越界的问题
    while (left < right && a[right] >= a[keyi])
    {
      --right;
    }
    //左边找大
    while (left < right && a[left] <= a[keyi])
    {
      ++left;
    }
    Swap(&a[left], &a[right]);
  }
  Swap(&a[left], &a[keyi]);
  return left;
}
void QuickSort(int* a, int begin, int end)
{
  if (begin >= end)
  {
    return;
  }
  int keyi = PartSort1(a, begin, end);
  //[begin,keyi-1] keyi [keyi+1,end]
  QuickSort(a, begin, keyi - 1);
  QuickSort(a, keyi + 1, end);
}

测试一下快速排序：

void TestQuickSort()
{
int a[] = { 2,1,4,3,6,5,7,9,8,10 };
PrintArray(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
QuickSort(a, 0, sizeof(a) / sizeof(a[0]) - 1);
PrintArray(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
}

这边有一个问题

如何保证left和right相遇的位置一定比keyi小呢？

左边作keyi，右边先走，保障了相遇位置的值比keyi小或者是就是keyi的位置

left和right相遇，无非就是两种情况，left遇right和right遇left

情况一：left遇right，right是停下来，left在走。right先走，right停下来的位置一定比keyi小，相遇的位置就是right停下来的位置，就一定比keyi小。

情况二：right遇left，在相遇这一轮，left就没动，right在移动，跟left相遇，相遇位置就是left的位置，left的位置就是keyi的位置，或者交换过一些轮次，相遇left的位置一定比keyi小

右边作keyi，左边先走，保障了相遇位置的值比keyi大

挖坑法

//挖坑法
int PartSort2(int* a, int left, int right)
{
  int key = a[left];
  int hole = left;
  while (left < right)
  {
    //右边找小
    //要防止死循环和越界的问题
    while (left < right && a[right] >= key)
    {
      --right;
    }
    a[hole] = a[right];
    hole = right;
    //左边找大
    while (left < right && a[left] <= key)
    {
      ++left;
    }
    a[hole] = a[left];
    hole = left;
  }
  a[hole] = key;
  return hole;
}
void QuickSort(int* a, int begin, int end)
{
  if (begin >= end)
  {
    return;
  }
  int keyi = PartSort2(a, begin, end);
  //[begin,keyi-1] keyi [keyi+1,end]
  QuickSort(a, begin, keyi - 1);
  QuickSort(a, keyi + 1, end);
}

前后指针法

//前后指针法
int PartSort3(int* a, int left, int right)
{
  int prev = left;
  int cur = left + 1;
  int keyi = left;
  while (cur <= right)
  {
    if (a[cur] < a[keyi])
    {
      ++prev;
      Swap(&a[prev], &a[cur]);
    }
    ++cur;
  }
  Swap(&a[prev], &a[keyi]);
  keyi = prev;
  return keyi;
}
void QuickSort(int* a, int begin, int end)
{
  if (begin >= end)
  {
    return;
  }
  int keyi = PartSort3(a, begin, end);
  //[begin,keyi-1] keyi [keyi+1,end]
  QuickSort(a, begin, keyi - 1);
  QuickSort(a, keyi + 1, end);
}

快速排序优化

三数取中法选key

递归到小的子区间时，可以考虑使用插入排序

快速排序整体的综合性能和使用场景都是比较好的，所以才敢叫快速排序

时间复杂度：O(N*logN)

空间复杂度：O(logN)

稳定性：不稳定

三数取中：

int GetMidIndex(int* a, int left, int right)
{
  int mid = (left + right) / 2;
  if (a[left] < a[mid])
  {
    if (a[mid] < a[right])
    {
      return mid;
    }
    else if (a[left] < a[right])
    {
      return right;
    }
    else
    {
      return left;
    }
  }
  else // a[left] > a[mid]
  {
    if (a[mid] > a[right])
    {
      return mid;
    }
    else if (a[left] > a[right])
    {
      return right;
    }
    else
    {
      return left;
    }
  }
}

优化后的所有方式源代码：

int GetMidIndex(int* a, int left, int right)
{
int mid = (left + right) / 2;
if (a[left] < a[mid])
{
if (a[mid] < a[right])
{
return mid;
}
else if (a[left] < a[right])
{
return right;
}
else
{
return left;
}
}
else // a[left] > a[mid]
{
if (a[mid] > a[right])
{
return mid;
}
else if (a[left] > a[right])
{
return right;
}
else
{
return left;
}
}
}

// hoare
// [left, right]
int PartSort1(int* a, int left, int right)
{
int midi = GetMidIndex(a, left, right);
Swap(&a[left], &a[midi]);

int keyi = left;
while (left < right)
{
// 右边找小
while (left < right && a[right] >= a[keyi])
{
--right;
}

// 左边找大
while (left < right && a[left] <= a[keyi])
{
++left;
}

Swap(&a[left], &a[right]);
}

Swap(&a[keyi], &a[left]);

return left;
}

// 挖坑法
// [left, right]
int PartSort2(int* a, int left, int right)
{
int midi = GetMidIndex(a, left, right);
Swap(&a[left], &a[midi]);

int key = a[left];
int hole = left;
while (left < right)
{
// 右边找小
while (left < right && a[right] >= key)
{
--right;
}

a[hole] = a[right];
hole = right;

// 左边找大
while (left < right && a[left] <= key)
{
++left;
}

a[hole] = a[left];
hole = left;
}

a[hole] = key;

return hole;
}

// 前后指针法
// [left, right]
int PartSort3(int* a, int left, int right)
{
int midi = GetMidIndex(a, left, right);
Swap(&a[left], &a[midi]);

int prev = left;
int cur = left + 1;
int keyi = left;
while (cur <= right)
{
if (a[cur] < a[keyi] && ++prev != cur)
{
Swap(&a[prev], &a[cur]);
}

++cur;
}

Swap(&a[prev], &a[keyi]);
keyi = prev;
return keyi;
}

void QuickSort(int* a, int begin, int end)
{
if (begin >= end)
{
return;
}
int keyi = PartSort3(a, begin, end);
//[begin,keyi-1] keyi [keyi+1,end]
QuickSort(a, begin, keyi - 1);
QuickSort(a, keyi + 1, end);
}

快速排序非递归

void QuickSortNonR(int* a, int begin, int end)
{
  Stack st;
  StackInit(&st);
  StackPush(&st, end);
  StackPush(&st, begin);
 
  while (!StackEmpty(&st))
  {
    int left = StackTop(&st);
    StackPop(&st);
 
    int right = StackTop(&st);
    StackPop(&st);
 
    int keyi = PartSort1(a, left, right);
 
    // [left, keyi-1] keyi [keyi+1, right]
 
    if (keyi + 1 < right)
    {
      StackPush(&st, right);
      StackPush(&st, keyi + 1);
    }
 
    if (left < keyi - 1)
    {
      StackPush(&st, keyi - 1);
      StackPush(&st, left);
    }
  }
 
  StackDestroy(&st);
}

测试一下快速排序非递归：

void TestQuickSortNonR()
{
int a[] = { 2,1,4,3,6,5,7,9,8,10 };
PrintArray(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
QuickSortNonR(a, 0, sizeof(a) / sizeof(a[0]) - 1);
PrintArray(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
}

Stack.h和Stack.c的内容：

#pragma once
#include<stdio.h>
#include<assert.h>
#include<stdlib.h>
#include<stdbool.h>
typedef int STDataType;
typedef struct Stack
{
  STDataType* a;
  int top;//栈顶
  int capacity;//容量
}Stack;
 
// 初始化栈 
void StackInit(Stack* pst);
 
// 销毁栈 
void StackDestroy(Stack* pst);
 
// 入栈 
void StackPush(Stack* pst, STDataType x);
 
// 出栈 
void StackPop(Stack* pst);
 
// 获取栈顶元素 
STDataType StackTop(Stack* pst);
 
// 获取栈中有效元素个数 
int StackSize(Stack* pst);
 
// 检测栈是否为空 
bool StackEmpty(Stack* pst);
 
 
 
 
#include"Stack.h"
// 初始化栈 
void StackInit(Stack* pst)
{
  assert(pst);
  pst->a = NULL;
  pst->top = 0;
  pst->capacity = 0;
}
// 销毁栈 
void StackDestroy(Stack* pst)
{
  assert(pst);
  free(pst->a);
  pst->a = NULL;
  pst->top = pst->capacity = 0;
}
// 入栈 
void StackPush(Stack* pst, STDataType x)
{
  assert(pst);
  //扩容
  if (pst->top == pst->capacity)
  {
    int newcapacity = pst->capacity == 0 ? 4 : pst->capacity * 2;
    STDataType* tmp = (STDataType*)realloc(pst->a, newcapacity * sizeof(STDataType));
    if (tmp == NULL)
    {
      perror("realloc fail");
      return;
    }
    pst->a = tmp;
    pst->capacity = newcapacity;
  }
  pst->a[pst->top] = x;
  pst->top++;
}
// 检测栈是否为空
bool StackEmpty(Stack* pst)
{
  assert(pst);
  if (pst->top == 0)
  {
    return true;
  }
  else
  {
    return false;
  }
  //return pst->top==0;
}
// 出栈 
void StackPop(Stack* pst)
{
  assert(pst);
  assert(!StackEmpty(pst));
  pst->top--;
}
// 获取栈顶元素 
STDataType StackTop(Stack* pst)
{
  assert(pst);
  assert(!StackEmpty(pst));
  return pst->a[pst->top - 1];
}
 
// 获取栈中有效元素个数 
int StackSize(Stack* pst)
{
  assert(pst);
  return pst->top;
}

好啦，小雅兰的快速排序的所有的内容就到这里啦，还要继续加油学数据结构与算法啦，敬请期待小雅兰下一篇的归并排序的内容！！！

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hoare法

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快速排序非递归

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