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介紹一下快排原理以及時(shí)間復(fù)雜度,并實(shí)現(xiàn)一個(gè)快排

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快排使用了分治策略的思想,所謂分治,顧名思義,就是分而治之,將一個(gè)復(fù)雜的問題,分成兩個(gè)或多個(gè)相似的子問題,在把子問題分成更小的子問題,直到更小的子問題可以簡(jiǎn)單求解,求解子問題,則原問題的解則為子問題解的合并。

快排的過程簡(jiǎn)單的說只有三步:

  • 首先從序列中選取一個(gè)數(shù)作為基準(zhǔn)數(shù)
  • 將比這個(gè)數(shù)大的數(shù)全部放到它的右邊,把小于或者等于它的數(shù)全部放到它的左邊 (一次快排 partition)
  • 然后分別對(duì)基準(zhǔn)的左右兩邊重復(fù)以上的操作,直到數(shù)組完全排序

具體按以下步驟實(shí)現(xiàn):

  • 1,創(chuàng)建兩個(gè)指針分別指向數(shù)組的最左端以及最右端
  • 2,在數(shù)組中任意取出一個(gè)元素作為基準(zhǔn)
  • 3,左指針開始向右移動(dòng),遇到比基準(zhǔn)大的停止
  • 4,右指針開始向左移動(dòng),遇到比基準(zhǔn)小的元素停止,交換左右指針?biāo)赶虻脑?/li>
  • 5,重復(fù)3,4,直到左指針超過右指針,此時(shí),比基準(zhǔn)小的值就都會(huì)放在基準(zhǔn)的左邊,比基準(zhǔn)大的值會(huì)出現(xiàn)在基準(zhǔn)的右邊
  • 6,然后分別對(duì)基準(zhǔn)的左右兩邊重復(fù)以上的操作,直到數(shù)組完全排序

注意這里的基準(zhǔn)該如何選擇喃?最簡(jiǎn)單的一種做法是每次都是選擇最左邊的元素作為基準(zhǔn):

但這對(duì)幾乎已經(jīng)有序的序列來說,并不是最好的選擇,它將會(huì)導(dǎo)致算法的最壞表現(xiàn)。還有一種做法,就是選擇中間的數(shù)或通過 Math.random() 來隨機(jī)選取一個(gè)數(shù)作為基準(zhǔn),下面的代碼實(shí)現(xiàn)就是以隨機(jī)數(shù)作為基準(zhǔn)。

代碼實(shí)現(xiàn)

 
 
 
 
  1. let quickSort = (arr) => { 
  2.   quick(arr, 0 , arr.length - 1) 
  3.  
  4. let quick = (arr, left, right) => { 
  5.   let index 
  6.   if(left < right) { 
  7.     // 劃分?jǐn)?shù)組 
  8.     index = partition(arr, left, right) 
  9.     if(left < index - 1) { 
  10.       quick(arr, left, index - 1) 
  11.     } 
  12.     if(index < right) { 
  13.       quick(arr, index, right) 
  14.     } 
  15.   } 
  16.  
  17. // 一次快排 
  18. let partition = (arr, left, right) => { 
  19.   // 取中間項(xiàng)為基準(zhǔn) 
  20.   var datum = arr[Math.floor(Math.random() * (right - left + 1)) + left], 
  21.       i = left, 
  22.       j = right 
  23.   // 開始調(diào)整 
  24.   while(i <= j) { 
  25.      
  26.     // 左指針右移 
  27.     while(arr[i] < datum) { 
  28.       i++ 
  29.     } 
  30.      
  31.     // 右指針左移 
  32.     while(arr[j] > datum) { 
  33.       j-- 
  34.     } 
  35.      
  36.     // 交換 
  37.     if(i <= j) { 
  38.       swap(arr, i, j) 
  39.       i += 1 
  40.       j -= 1 
  41.     } 
  42.   } 
  43.   return i 
  44.  
  45. // 交換 
  46. let swap = (arr, i , j) => { 
  47.     let temp = arr[i] 
  48.     arr[i] = arr[j] 
  49.     arr[j] = temp 
  50.  
  51. // 測(cè)試 
  52. let arr = [1, 3, 2, 5, 4] 
  53. quickSort(arr) 
  54. console.log(arr) // [1, 2, 3, 4, 5] 
  55. // 第 2 個(gè)最大值 
  56. console.log(arr[arr.length - 2])  // 4 

快排是從小到大排序,所以第 k 個(gè)最大值在 n-k 位置上

復(fù)雜度分析

 

  • 時(shí)間復(fù)雜度:O(nlogn)
  • 空間復(fù)雜度:O(nlogn)

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