一步步学习数据结构和算法之快速排序效率分析及java实现

快速排序效率分析及java实现：

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public class QuickSort {

/**

* 快速排序原理：在序列中找到基准元素，大于基准元素的放在右边，小于基准元素的放在左边，然后对基准元素两边再次进行排序

* 快速排序是内部排序中最好的一个，平均情况下其效率为O(nlogn)，由于其采用递归方式，递归次数取决于递归树的高度log2n,因此其占用的空间为O(log2n)

* 对于快速排序的优化：

* 第一种方式：如果递归树两边的元素数量均等，那么递归时分配的栈占用的内存空间最小，因此可以适当优化选取的基准元素，取前端、中间点和尾端的中间值

* 第二种方式：如果基准元素两边的元素数量小于等于7时采用直接插入排序，或者如果基准元素两边的元素小于某个值时，返回，最终对序列进行一次直接插入排序

* 元素交换次数：

* 最好情况：

* 最坏情况：如果元素逆序，那么递归的次数为n次，占用的存储空间为O(n)，所需比较的次数为n(n-1)/2,效率低于直接插入排序

* 空间占用情况：

* @param array

* @return

*/

public int[] quickSort(int[] array,int left,int right)

{

if(right>left)

{

int pivotPos = partition(array,left,right);//获得基准下标

quickSort(array,left,pivotPos-1); //对基准左边元素排序

quickSort(array,pivotPos+1,right);//对基准右边元素排序

}

return array;

}

/**

* 获得基准下标

* @param array

* @param left

* @param right

* @return

*/

private int partition(int[] array,int left,int right)

{

int pivot = array[left];//设置基准元素

int pivotPos = left;//基准元素下标

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

{

System.out.println("基准元素："+pivot);

if(pivot>array[i])

{

pivotPos++;

if(i!=pivotPos)

{

swap(array,pivotPos,i);//交换两个元素位置

}

}

}

array[left] = array[pivotPos];

array[pivotPos] = pivot;

return pivotPos;

}

/**

* 交换两个元素位置

* @param array

* @param pivotPos

* @param i

*/

private void swap(int[] array,int pivotPos,int i)

{

int temp = array[pivotPos];

array[pivotPos] = array[i];

array[i] = temp;

}

/***

* 打印排序结果

*/

public void print(int[] array )

{

for(int i=0;i<array.length;i++)

{

System.out.print(array[i]+",");

}

}

public static void main(String[] args) {

int[] array = {1,5,9,3,4,18,7,6};

QuickSort qs = new QuickSort();

qs.print(qs.quickSort(array, 0, array.length-1));

}

}