摘要:快速排序英語,又稱劃分交換排序,簡稱快排,一種排序算法,最早由東尼霍爾提出。
快速排序(英語:Quicksort),又稱劃分交換排序(partition-exchange sort),簡稱快排,一種排序算法,最早由東尼·霍爾提出。在平均狀況下,排序n個項目要O(nLogn)次比較。在最壞狀況下則需要O(n^2)次比較,但這種狀況并不常見。事實上,快速排序O(nLogn)通常明顯比其他算法更快,因為它的內部循環(inner loop)可以在大部分的架構上很有效率地達成
快速排序可能大家都學過,在面試中也經常會遇到,哪怕你是做前端的也需要會寫,這里會列舉兩種不同的快排代碼進行分析
快速排序的3個基本步驟:從數組中選擇一個元素作為基準點
排序數組,所有比基準值小的元素擺放在左邊,而大于基準值的擺放在右邊。每次分割結束以后基準值會插入到中間去。
最后利用遞歸,將擺放在左邊的數組和右邊的數組在進行一次上述的1和2操作。
為了更深入的理解,可以看下面這張圖
我們根據上面這張圖,來用文字描述一下
選擇左右邊的元素為基準數,7
將小于7的放在左邊,大于7的放在右邊,然后將基準數放到中間
然后再重復操作從左邊的數組選擇一個基準點2
3比2大則放到基準樹的右邊
右邊的數組也是一樣選擇12作為基準數,15比12大所以放到了12的右邊
最后出來的結果就是從左到右 2 ,3,7,12,15了
以上就是快速排序基本的一個實現思想。
快速排序實現方式一這是我最近看到的一種快排代碼
var quickSort = function(arr) { if (arr.length <= 1) { return arr; } var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2); var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0]; var left = []; var right = []; for (var i = 0; i < arr.length; i++) { if (arr[i] < pivot) { left.push(arr[i]); } else { right.push(arr[i]); } } return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right)); };
以上代碼的實現方式是,選擇一個中間的數字為基準點,用兩個數組分別去保存比基準數小的值,和比基準數大的值,最后遞歸左邊的數組和右邊的數組,用concat去做一個數組的合并。
對于這段代碼的分析:
缺點:
獲取基準點使用了一個splice操作,在js中splice會對數組進行一次拷貝的操作,而它最壞的情況下復雜度為O(n),而O(n)代表著針對數組規模的大小進行了一次循環操作。
首先我們每次執行都會使用到兩個數組空間,產生空間復雜度。
concat操作會對數組進行一次拷貝,而它的復雜度也會是O(n)
對大量數據的排序來說相對會比較慢
優點:
代碼簡單明了,可讀性強,易于理解
非常適合用于面試筆試題
那么我們接下來用另外一種方式去實現快速排序
快速排序的實現方式二從上面這張圖,我們用一個指針i去做了一個分割
初始化i = -1
循環數組,找到比支點小的數就將i向右移動一個位置,同時與下標i交換位置
循環結束后,最后將支點與i+1位置的元素進行交換位置
最后我們會得到一個由i指針作為分界點,分割成從下標0-i,和 i+1到最后一個元素。
下面我們來看一下代碼的實現,整個代碼分成三部分,數組交換,拆分,qsort(主函數)三個部分
先寫最簡單的數組交換吧,這個大家應該都懂
function swap(A, i ,j){ const t = A[i]; A[i] = A[j]; A[j] = t; }
下面是拆分的過程,其實就是對指針進行移動,找到最后指針所指向的位置
/** * * @param {*} A 數組 * @param {*} p 起始下標 * @param {*} r 結束下標 + 1 */ function dvide(A, p, r){ // 基準點 const pivot = A[r-1]; // i初始化是-1,也就是起始下標的前一個 let i = p - 1; // 循環 for(let j = p; j < r-1; j++){ // 如果比基準點小就i++,然后交換元素位置 if(A[j] <= pivot){ i++; swap(A, i, j); } } // 最后將基準點插入到i+1的位置 swap(A, i+1, r-1); // 返回最終指針i的位置 return i+1; }
主程序主要是通過遞歸去重復的調用進行拆分,一直拆分到只有一個數字。
/** * * @param {*} A 數組 * @param {*} p 起始下標 * @param {*} r 結束下標 + 1 */ function qsort(A, p, r){ r = r || A.length; if(p < r - 1){ const q = divide(A, p, r); qsort(A, p, q); qsort(A, q + 1, r); } return A; }完整代碼
function swap(A, i, j) { const t = A[i]; A[i] = A[j]; A[j] = t; } /** * * @param {*} A 數組 * @param {*} p 起始下標 * @param {*} r 結束下標 + 1 */ function divide(A, p, r) { const x = A[r - 1]; let i = p - 1; for (let j = p; j < r - 1; j++) { if (A[j] <= x) { i++; swap(A, i, j); } } swap(A, i + 1, r - 1); return i + 1; } /** * * @param {*} A 數組 * @param {*} p 起始下標 * @param {*} r 結束下標 + 1 */ function qsort(A, p = 0, r) { r = r || A.length; if (p < r - 1) { const q = divide(A, p, r); qsort(A, p, q); qsort(A, q + 1, r); } return A; }總結
第二段的排序算法我們減少了兩個O(n)的操作,得到了一定的性能上的提升,而第一種方法數據規模足夠大的情況下會相對來說比較慢一些,快速排序在面試中也常常出現,為了筆試更好寫一些可能會有更多的前端會選擇第一種方式,但也會有一些為難人的面試官提出一些算法中的問題。而在實際的項目中,我覺得第一種方式可以少用。
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