快速排序算法到底有多快？

今天来详细剖析一下快速排序算法，看看到底快在哪里~

快速排序算法是最流行的排序算法，因为有充足的理由，在大多数情况下，快速排序都是最快的，执行时间为O(NlogN)级（这只是对内部排序或者说随机存储器内的排序而言，对于在磁盘文件中的数据进行的排序，其他的排序算法可能更好）。快速排序本质上通过一个数组划分为两个子数组，然后递归地调用自身为每一个子数组进行快速排序来实现的，即算法分为三步：

今天来详细剖析一下快速排序算法，看看到底快在哪里~

快速排序算法是最流行的排序算法，因为有充足的理由，在大多数情况下，快速排序都是最快的，执行时间为O(NlogN)级（这只是对内部排序或者说随机存储器内的排序而言，对于在磁盘文件中的数据进行的排序，其他的排序算法可能更好）。快速排序本质上通过一个数组划分为两个子数组，然后递归地调用自身为每一个子数组进行快速排序来实现的，即算法分为三步：

1 把数组或者子数组划分为左边（较小的关键字）的一组和右边（较大的关键字）的一组；

2 调用自身对左边的一组进行排序；

3 调用自身对右边的一组进行排序。

经过一次划分之后，所有在左边子数组的数据项都小于在右边子数组的数据项，只要对左边子数组和右边子数组分别进行排序，整个数组就是有序的了。下面试一次划分后的示意图：

快速排序需要划分数组，这就用到了划分算法。划分算法是由两个指针（这里是指数组数据项，非 C++ 中所说的指针）开始工作，两个指针分别指向数组的两头，左边的指针 leftPtr 向右移动，右边的指针 rightPtr 向左移动。当 leftPtr 遇到比枢纽（待比较的数据项，比其小的在其左边，比其大的在其右边，下面均称之为“枢纽”）小的数据项时继续右移，当遇到比枢纽大的数据项时就停下来；类似的 rightPtr 想反。两边都停下后，leftPtr 和 rightPtr 都指在数组的错误一方的位置的数据项，交换这两个数据项。交换后继续移动这两个指针。

基于上面的划分算法，可以将数据快速排好序，下面是快速排序的实现代码：

public void quickSort(int[] a) {

recQuickSort(a,0, a.length-1);

}

public void recQuickSort(int[] a, int left, int right) {

if(right-left <= 0) {

return;

}

else {

int pivot = a[right]; //保存最右边的值，以这个值作为划分点

int partition = partitionIt(a,left, right, pivot);//将数组划分两部分，并将划分点的值放在正确位置，并返回该位置

recQuickSort(a, left, partition-1);//调用自身对左边进行排序

recQuickSort(a, partition+1, right);//调用自身对右边进行排序

}

}

public int partitionIt(int[] a, int left, int right, int pivot) {

int leftPtr = left - 1;

int rightPtr = right;

while(true) {

while(a[++leftPtr] < pivot){} //往上找

while(rightPtr > 0 && a[--rightPtr] > pivot){} //往下找

if(leftPtr >= rightPtr) break;

else swap(leftPtr, rightPtr);

}

swap(leftPtr, right);//将划分放在正确的位置

return leftPtr;//返回划分点，用于再次小范围划分

}

算法分析：快速排序是一种不稳定的排序方法，其平均时间复杂度为 O(NlogN)，最坏的情况下退化成插入排序了，为 O(N^2)。

快速排序是不稳定的，当 a=b>pivot 且 a 在 b 前面的时候，由于从后面开始遍历，故 b 会先于 a 被替换到 pivot 的前面，这样，b 就变成了在 a 的前面，也就是说，ab 位置对调，故该排序算法不稳定。

空间复杂度平均为 O(logN)，空间复杂度主要是由于递归造成的。

在理想状态下应该选择被排序的数据项的中值数据项作为枢纽（上面程序中是用数组的最后一项作为枢纽的）。也就是说，应该有一半的数据项大于枢纽，一般的数据项小于枢纽。这会使数组被划分成两个大小相等的子数组。对于快速排序算法来说，拥有两个大小相等的子数组是最优的情况，最坏的情况就是一个子数组只有一个数据项，另一个子数组含有N-1个数据项。所以上面的算法中如果最右边的数据是最小的或者最大的，那就可能导致最坏的情况出现。为了解决这个问题，我们可以改进上面的算法，使用“三数据项取中”划分：找到数组里的第一个、最后一个以及中间位置数据项的值，将三个中处在中间大小的数据项作为枢纽，且将三个数排好序。下面是改进的快速排序：

public void quickSort2(int[] a) {

recQuickSort2(a, 0, a.length-1);

}

public void recQuickSort2(int[] a, int left, int right) {

int size = right - left + 1;

if(size <= 3) {

manualSort(a, left, right);//数据项小于等于3个，直接排

}

else {

long median = medianOf3(a, left, right);//取左边、右边和中间三个数中中等大小的数作为枢纽

int partition = partitionIt2(a, left, right, median);//将枢纽放到正确的位置

recQuickSort2(a, left, partition-1);//调用自身对左边进行排序

recQuickSort2(a, partition+1, right);//调用自身对右边进行排序

}

}

private void manualSort(int[] a, int left, int right) {

int size = right - left + 1;

if(size <= 1) {

return; //1个不用排

}

if(size == 2) {

if(a[left] > a[right]) { //2个很好排

swap(left, right);

}

return;

}

else { //3个比较下就可以排好了

int center = right - 1;

if(a[left] > a[center]) {

swap(left, center);

}

if(a[left] > a[right]) {

swap(left, right);

}

if(a[center] > a[right]) {

swap(center, right);

}

}

}

private long medianOf3(int[] a, int left, int right) {

int center = (left + right) / 2;

if(a[left] > a[center]) {

swap(left, center);

}

if(a[left] > a[right]) {

swap(left, right);

}

if(a[center] > a[right]) {

swap(center, right);

}//已经将三个排好序

swap(center, right - 1); //然后将枢纽保存在right-1位置

return a[right-1];//这保证了首位置比枢纽值小，最末尾位置比枢纽值大

}

public int partitionIt2(int[] a, int left, int right, long pivot) {

int leftPtr = left;

int rightPtr = right - 1;

while(true) {

while(a[++leftPtr] < pivot){} //往上找

while(a[--rightPtr] > pivot){} //往下找

if(leftPtr >= rightPtr) break;

else swap(leftPtr, rightPtr);

}

swap(leftPtr, right-1);//把right-1处存放的枢纽放到正确位置

return leftPtr;//返回划分点，用于再次小范围划分

}

算法分析：三数据项取中法除了对选择枢纽更为有效外，还有另一个好处：可以对第二个内部 while 循环中取消 rightPtr>left（即 rightPtr>0）的测试，以略微提高算法的执行速度。因为在选择的过程中使用三数据项取中法不仅选择了枢纽，而且对这三个数据项进行了排序，所以就可以保证数组最左端的数据项小于或者等于枢纽，最右端的数据项大于或者等于枢纽，所以就可以省去 rightPtr<0 的检测了，leftPtr 和 rightPtr 不会分别越过数组的最右端或者最左端。

三数据项取中还有一个小的好处是，对左端、中间以及右端的数据项排序后，划分过程就不需要再考虑这三个数据项了，所以上面的程序中左端真正是从 left+1 处开始的，右端真正是从 right-2 处开始的（因为 right 处存的是比枢纽大的数据项，right-1 处存的是枢纽）。

如果使用三数据项取中划分方法，则必须要遵循快速排序算法不能执行三个或者少于三个项的划分规则。在这种情况下，数字3被称为切割点(cutoff)。在上面的例子中，我们用一段代码手动对两个或三个数据项的子数组来排序的，但是这不是最好的方法。

处理小划分的另一个选择是使用插入排序。当使用插入排序的时候，不以限制3为切割点，可以把界限定位10、20或者其他任何数，试验不同切割点的值找到最好的执行效率是很有意义的。最好的选择值取决于计算机、操作系统、编译器等。这里使用9作为切割点。也就是说，当待比较的数小于等于9时，我们使用插入排序，大于9时我们使用快速排序法。继续修改上面的程序：

public void quickSort3(int[] a) {

recQuickSort3(a, 0, a.length-1);

}

public void recQuickSort3(int[] a, int left, int right) {

int size = right - left + 1;

if(size < 10) {

insertionSort(a, left, right);//小于10项使用插入排序

}

else { //大于10项使用快速排序

long median = medianOf3(a, left, right);

int partition = partitionIt2(a, left, right, median);//上面的partionIt2方法

recQuickSort3(a, left, partition-1);

recQuickSort3(a, partition+1, right);

}

}

private void insertionSort(int[] a, int left, int right) {

for(int i = left + 1; i <= right; i++) {

for(int j = i; (j > left) && (a[j] < a[j-1]); j--) {

swap(j, j-1);

}

}

}

经过两次改进后，这样快速排序便结合了插入排序，三数据项取中法等方法，算是比较好的一个算法了。

HTTP

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。