算法重拾之路——快速排序

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第一章：分治与递归

快速排序

算法描述：

同合并排序一样，就是对于一堆数据进行排序。

快排的原理就是，找一个标准，以这个标准为中心进行扩展。就像以前 做操 的时候，老师会说，以XXX为基准，成体操队形散开，这时，XXX左右的人分别就会向它看齐，并向外扩散。快排原理也差不多，最原始的是以得到的第一个元素为标准，然后比这个元素小的在它左面，大的在右面。

注意，这里的第一个元素，是传进来的参数中最左面的元素，并非是整个数组的第一个元素。

总体来说就是三个步骤：

<1>
Divide（分解）：数组内一个元素a[m]为基准，把整个数组a[0:n-1]分成三个部分：数组内所有小于a[m]的元素集合a[0:m-1],a[m],数组内所有大于a[m]的元素的集合a[m+1,n-1]。

<2> Conquer（递归求解）：通过递归调用快速排序算法分别对 a[l:m-1] 和 a[m+1,r]进行排序

<3> Merge（合并）：因为对a[l:m-1]和a[m+1,r]排序是就地进行，所以不需要执行其他任何计算就已经合并完成。

程序代码：

template <class Type>
void Swap(Type& a,Type& b)
{
Type temp = a;
a = b;
b = temp;
}

template <class Type>
int Partition(Type arr[], int l ,int r )
{
// 给的初始数据是这样的，比如arr有6个数，l为0，r为5,
// 就是对数组下表为0~5的位置（共6个元素）进行排序
int i = l , j = r+1 ;
Type temp = arr[l];

while( true )
{
// 从前往后找，小于第一个元素（temp）的数下标
while( arr[++i] < temp && i < r );
// 从后往前找，大于第一个元素（temp）的数下标
while( arr[--j] > temp );
if( i >= j ) break;
// 将两个下标元素数交换
Swap(arr[i],arr[j]);
}
// 最后将第一个元素的数放在中间
arr[l] = arr[j];
arr[j] = temp;
return j;
}

template <class Type>
void QuickSort( Type arr[] , int l , int r )
{
if( l < r ) {
int m = Partition(arr,l,r);
QuickSort(arr,l,m-1);
QuickSort(arr,m+1,r);
}
}

算法分析：

快排的运行时间与划分是否对称有关，最坏的情况发生在 划分过程的两个区域分别包含1个和n-1个元素的时候。因为函数Partition函数的计算时间为O（n），所以假设Partition函数的每一步划分都是最不对称划分，则计算时间的复杂度T（n）为：

T（n）
= O（1）
当n≤1

=
T（n-1）+O（n） 当n>1

解这个递归方程可以得到 T（n） = O（n^2）

但如果最好的情况下，每次划分都是均等划分，则此时计算时间复杂度T（n）为：

T（n）
= O（1）
当n≤1

=
2*T（n/2）+O（n） 当n>1

解这个递归方程可以得到T（n） = O（nlog(n)）

而且经过证明，平均复杂度也是O（nlog(n)），这在基于比较的排序算法中，算是快速的，因而得名快速排序。

算法优化：

对于快速排序的优化，就是对于基准的的优化。在算法分析中也可以看出，一个好的基准的是非常重要的，所以它的优化就在于此。

在上述函数中，用一个random获取一个下标位置，而不是用第一个元素的值。

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