快速排序与归并排序

本文涉及的产品
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云原生网关 MSE Higress,422元/月
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,317元额度 多规格
简介: 快速排序与归并排序

快速排序

步骤

  1. 每次将left--right之间的元素分成左区域右区域,左边的小于基准数,右边大于基准数
  2. 在以左边区域,右边区域继续划分,每次都能确定每个区域的基准数的排好序的位置
  3. 最终就确定每一个数的排好序的位置了

实现

先走右边再走左边,因为基准数本来就在最左边
先从右向左找比基准数pivot小的数,再从左向右找比基准数pivot大的数,进行交换

图示 在这里插入图片描述

代码

    // 对数组arr的区间[left,right]进行快速排序
    public  static void fastSort(int[] arr, int left, int right) {
   
   
        // 递归到底的情况
        if (left >= right) {
   
   
            return;
        }
        //递归操作
        //1、找基准点 pivot
        int pivot = arr[left];
        int i = left;
        int j = right;
        //2、将比基准小的元素放在基准的左边,比基准大的元素放在基准的右边
        while(i<j){
   
   
            // 从右边找第一个比pivot小的元素
            while(i<j && arr[j]>pivot){
   
   
                j--;
            }
            if(i<j){
   
   
                arr[i]=arr[j];
                i++;
            }
            // 从左边找第一个比 pivot大的元素
            while(i<j && arr[i]<pivot){
   
   
                i++;
            }
            if(i<j){
   
   
                arr[j]=arr[i];
                j--;
            }
        }
        arr[i] = pivot;
        //3、对左右子区间分别进行快速排序
        fastSort(arr, left, i - 1);
        fastSort(arr, i + 1, right);
    }

2.归并排序

思想

归并排序是一种分而治之的思想,分到最后是一个元素,逐渐合并两个数组,一次次往回合并
先划分再排序

图示:
在这里插入图片描述

步骤

  1. 既然是分治,那就要用递归,每次将数组划分成两部分
    l是数组左边的索引,r是最右边的索引
  2. 递归到底条件就是l>=r
  3. 在每次返回的两个数组就要合并两个数组的元素

代码

mergeSort(arr){
   
   
    if(arr==null||arr.length==1){
   
   
        return arr:
    }
    mid = arr.length/2;
    int[] leftArr = arr(0,mid) arr数组的区域
    int[] rightArr = arr(mid+1,arr.length) arr数组的区域

    return mege(mergeSort(leftArr),mergeSort(rightArr))
}

merge(arr1,arr2){
   
   
    合并两个数组成新数组 newArr.legnth=arr1.len+arr2.len
    i=j=k=0
    while(i<arr1.len&&j<arr2.len){
   
   
        if(arr[i]<arr[j]){
   
   
            newArr[k]++ = arr[i++]
        }else{
   
   
            newArr[k++] = arr[j++]
        }
    }
    //接下来就是将arr1或者arr2的剩余元素添加到newArr里面
    while(i<arr1.len)...
    while(j<arr2.len)...
}
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