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快速排序是一種基于分治技術(shù)的重要排序算法。不像歸并排序是按照元素在數(shù)組中的位置對它們進(jìn)行劃分,快速排序按照元素的值對它們進(jìn)行劃分。具體來說,它對給定數(shù)組中的元素進(jìn)行重新排列,以得到一個快速排序的分區(qū)。在一個分區(qū)中,所有在s下標(biāo)之前的元素都小于等于A[s],所有在s下標(biāo)之后的元素都大于等于A[s]。
顯然,建立了一個分區(qū)以后,A[s]已經(jīng)位于它在有序數(shù)組中的最終位置,接下來我們可以繼續(xù)對A[s]前和A[s]后的子數(shù)組分別進(jìn)行排序(使用同樣的方法)。
為了排序一個數(shù)組A的全部元素,初始調(diào)用的是QUICKSORT(A,1,A.length)。
下面的算法對A[p..r]進(jìn)行分區(qū)(先偽代碼一下、領(lǐng)會意思)。
PARTITION(A,p,r) x = A[r] i = p - 1 for j = p to r - 1 if A[j] ≤ x i = i + 1 exchange A[i] with A[j] exchange A[i+1] with A[r] return i+1
快速排序算法的效率:
在最優(yōu)情況下,鍵值比較的次數(shù)Cbest(n)滿足下面的遞推式:
當(dāng)n>1時,Cbest(n)=2Cbest(n/2)+n,Cbest(1)=0
根據(jù)主定理,Cbest(n)∈Θ(nlogn);對于n=2k的情況求得Cbest(n) = nlog(n)。
在最差的情況下,所有的分裂點都趨于極端:兩個子數(shù)組有一個為空,而另一個子數(shù)組僅僅比被分區(qū)的數(shù)組少一個元素。具體來說,這種令人遺憾的情況會發(fā)生在升序的數(shù)組上,也就是說輸入的數(shù)組已經(jīng)被排過序了。所以,在進(jìn)行了n+1次比較之后建立了分區(qū),并且將A[0]和它本身進(jìn)行了交換以后,快速排序算法還會對嚴(yán)格遞增的數(shù)組A[1..n-1]進(jìn)行排序。對規(guī)模減小了的嚴(yán)格遞增數(shù)組的排序會一直繼續(xù)到最后一個子數(shù)組A[n-2..n-1]。這種情況下,鍵值比較的總次數(shù)應(yīng)該等于:
Cworst(n)=(n+1)+n+...+3=(n+1)(n+2)/2-3∈Θ(n2)
現(xiàn)在,輪到討論快速排序在平均情況下的效率了。對于大小為n的隨機(jī)排列的數(shù)組,快速排序的平均鍵值比較次數(shù)記為Cavg(n)。假設(shè)分區(qū)的分裂點s(0≤s≤n-1)位于每個位置的概率都是1/n,我們得到下面的遞推關(guān)系式:
Cavg(0)=0,Cavg(1)=0
Cavg(n)≈2nlnn≈1.38nlogn
因此,快速排序在平均情況下,僅比最優(yōu)情況多執(zhí)行38%的比較操作。此外,它的最內(nèi)層循環(huán)效率非常高,使得在處理隨機(jī)排列的數(shù)組時,速度要比歸并排序快。
以下是快速排序的Go代碼:
func QuickSort(slice_arg []int, iLeft int, iRight int) {
if iLeft < iRight {
var iTmpVal = slice_arg[iLeft]
var i, j = iLeft, iRight
for i < j {
fmt.Println("i,j = ", i, j)
for i < j && slice_arg[j] > iTmpVal {
j--
}
if i < j {
slice_arg[i] = slice_arg[j]
i++
}
for i < j && slice_arg[i] < iTmpVal {
i++
}
if i < j {
slice_arg[j] = slice_arg[i]
j--
}
}
slice_arg[i] = iTmpVal
QuickSort(slice_arg, iLeft, i-1)
QuickSort(slice_arg, j+1, iRight)
}
}
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