/** * 排序算法-快速排序 * 快速排序（Quick Sort）算法和冒泡排序算法类似，都是基于交换排序思想的。快速排序算法对冒泡排序算法进行了改进，从而具有更高的执行效率。...* 快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，过程如下： * （1）首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。...* （3）然后，左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分数据分成左右两部分，同样将左边放置较小值，右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。...通过递归将左侧部分排好序后，再递归排好右侧部分的顺序。当左、右两部分各数据排序完成后，整个数组的排序也就完成了。...：" + Arrays.toString(ints)); quickSortFun(ints, 0, size - 1); System.out.println("排序后的数组
public class QuickSort { public static void quickSort(int[] arr, int l, int...
排序算法-快速排序 <?php /** * 快速排序....* * @param array $value 待排序数组 * @param array $left 左边界 * @param array $right 右边界 * * @return...if ($left >= $right) { return; } $base = $left; do { // 从最右边开始找到第一个比基准小的值...$base = $i; // 更新基准值索引 break; } } // 从最左边开始找到第一个比基准大的值...; } /** * 快速排序.while版本 * * @param array $value 待排序数组 * @param array $left 左边界 * @param array
1.快速排序（递归） 快速排序是 Hoare 于 1962 年提出的一种二叉树结构的交换排序方法，其基本思想为： 任取待排序元素序列中 的某元素作为基准值，按照该排序码将待排序集合分割成两子序列，左子序列中所有元素均小于基准值.../[begin,keyi-1]keyi[keyi+1,end] QuickSort(a, begin, keyi - 1); QuickSort(a, keyi + 1, end); } 上述为快速排序递归实现的主框架...，发现与二叉树前序遍历规则非常像，同学们在写递归框架时可想想二叉 树前序遍历规则即可快速写出来，后序只需分析如何按照基准值来对区间中数据进行划分的方式即可。...，因为插入排序最坏的情况就是要插入的数都比前面的数小，插入排序在小区间里面比较不错的一种排序算法，在快速排序里面使用插入排序可以提高很多的效率。...（非递归） 非递归的快速排序可以借助一个栈来实现，先入右边的值，再入左边的值，然后每次取值都是先取栈顶，也就是左边的值，然后再进行部分排序，直到返回的keyi-1=left,就代表着左边排序完成，右边返回的
一、排序思想 将数组中的一个数作为基准，比该数小的放到左边，比该数大的放到右边； 对左右两边再进行上述操作，即把左边当成一个新数组，找新的基准数，右边也一样； 直到不能再分割下去为止。...---- 案例： 假如待排序列如下： ? 初始状态 选定6为基准数，然后先从右边开始遍历，找到一个比基准数小的数，如下图： ?...指针重合 指针重合了，就将基准数和指针重合时所指的数交换位置，即交换6和3的位置，如图： ? 第一躺排序完成 此时6左边的都是比它小的，右边的都是比它大的。...左边部分和右边部分看成是两个新的待排序列，两个序列都按照上述方式再进行排序，先排左边，再排右边。...(arr, j+1, right); // 排右边 sort(arr, left, i-1); // 排左边 } 快速排序之所以成为快速排序，那就是因为它快，经测试，排1千万数据大概是1
快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。 在实际中最常用的一种排序算法，速度快，效率高。...快速排序采用的思想是分治思想。...算法介绍： 设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一趟快速排序...值得注意的是，快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。...一趟快速排序的算法是： 1）设置两个变量i、j，排序开始的时候：i=0，j=N-1； 2）以第一个数组元素作为关键数据，赋值给x，即x=rands[0]； 3）从j开始向前搜索，即由后开始向前搜索
【算法复习2】时间复杂度 O[nlogn]快速排序归并排序分析 归并排序 稳定性 递归转递推 时间复杂度很稳定 归并致命的空间复杂度 快速排序 快排 规则 原地排序 超越归并缺点 快排性能分析 总结...稳定 主要看 子数组 排序后 merge 合并的函数如何执行 可以按先后顺序 合并 merge 函数 保证算法的稳定性 递归转递推 不仅递归求解的问题可以写成递推公式， 递归代码的时间复杂度也可以写成递推公式...虽然归并排序稳定但是， 归并排序不是原地排序算法，所以还是没有快速排序那样风靡各大技术 的底层排序 快速排序 快排 规则 排序数组中下标从 p 到 r 之间的一组数据，我们选择 p 到 r 之间的任意一个数据作为...，还有 partition() 分区函数 归并排序算法是一种在任何情况下时间复杂度都比较稳定的排序算法，这也使它存在致命的缺点，即归并排序不是原地排序算法，空间复杂度比较高，是 O(n) 可以通过合理地选择...pivot 来避免速排序算法时间复杂度退化到 O(n2)
《算法导论》中有一节讲的是“（比较）排序算法时间的下界”，本文将论述同一个问题，思路略有差异。本文将从信息熵的角度论述排序算法时间复杂度的下界。若本文论述过程中有错误或是不足，还请各位指正。...（比较）排序算法时间的下界对被排序的序列和排序方法做了以下限制 没有关于被排序序列的先验信息，譬如序列内数据的分布、范围等，即认为序列内元素在一个开区间内均匀分布。同时，序列内元素互异。...的序列 ? 而言，比较的过程可以表示为从序列中选择 ? ，判断 ? 或是 ? 。排序算法的输出是 ? 。...排序的过程是输入序列位置调整的过程，一旦给定输入序列和算法，那么这个调整的过程是确定的，也就是说，结合排序算法和输出的有序序列，可以知道输入序列的排列方式。...（比较）排序算法的算法时间复杂度等价为确定输入序列的排列方式需要多少次比较操作。 2 . 信息熵 香农对信息的定义是事物运动状态和存在方式的不确定性描述。事件 ?
快速排序 排序流程： 每次选区第一个的数为基准数 然后将大于和小于基准的元素分别置于基准数两边 继续分别对基准数两侧未排序的数据使用分治法进行细分处理(分而治之)，直至整个序列有序。...{ j--; } if (i < j)//右边找到小于基数的数 { arr[i++] = arr[j]; } while (i < j && arr...[i] < base)//从左边开始遍历，比基准值小，不做改变，继续遍历，直到碰到比基准值大的 { i++; } if (i < j)//左边已经找到大于基数的数 {...arr[j--] = arr[i]; } } //查找完毕 //将基准值放入它应该在的位置 arr[i] = base; } //返回基准值位置 return i; }...int high) { if (low < high) { int index = parttion(arr, low, high);//寻找基准值，然后开始分而治之 //index这个位置的数已经是它该放的位置
快速排序算法本质上是通过把一个数组划分为两个子数组，然后递归的调用自身为每一个子数组进行快速排序来实现的。 这里首先讲递归的快速排序算法。...1.递归的排序算法 public void recQuickSort(int left, int right){ if(right-left<=0){ //如果right-left...调用自身对左边的一组进行排序。 再次调用自身对右边的一组进行排序。 这个递归的基值(终止)条件：检查数组是否只包含一个数据项，如果是，就定义数组已经有序，方法返回。...为了简便我们总选择待划分的子数组最右端的数据项作为枢纽。 划分完成之后，如果枢纽被插入到左右子数组之间的分界处，那么枢纽就落在排序之后的最终位置上了。 递归排序算法思想简图 ?...这里贴出递归方式快速排序代码实现 package com.vincent.suanfa; public class quickSort1 { public static void main(
快排 分治 确定分界点，下标中点 递归左、右 合并归并 难点 时间复杂度 on 特点 不稳定的（除非变成二元组） #include using namespace...temp = q[i]; q[j] = q[i]; q[i] = temp; } // swap(q[i], q[j]); 如果将递归的j
排序算法的思想呢，我看了许多，觉得比较生动的是：挖坑填坑再分治。...把第一个数作为基准数（也叫枢轴）挖出来，哨兵j从右往左找出比它小或者等于的数，把它挖出来，填进刚刚的坑里 填了一个坑，也新挖了一个坑，哨兵i从左往右，找出比基准数大的数，又挖出来，填入新的坑里 然后又是...辅助空间：因为是递归的，所以需要栈。...（如果是全局的数组a，就不需要） 最好情况：$O(log_2n)$ 最坏情况：$O(n)$ 算法改进： 合理选择枢轴：三者取中（选择a[1],a[n]和a[(n+1)/2]的中位数），随机产生...稳定性： 是非稳定性排序。如2，2'，1，排序后是1，2'，2。
快速排序算法 思想(从小到大排序) 快速排序是使用分治法来完成的 基本思想就是先从其中选取一个基准值，然后从数组的两端开始移动查找，在右边移动查找到比基准值小的数据停止移动，此时在左边查找到比基准值大的数据也停止查找...接下来这个基准值将一个数组分成了两半，左边的是小的，右边是大的，那么我们再分别对左边和右边的数据进行相同的操作，直至不可拆分成新的子序列为止。...快速排序的最坏运行时间是O(n2)，但期望的运行时间是O(nlgn)。...那么把相遇的那个点的数据和基准值交换即可，那么现在在基准值左边的都是小的，在右边的都是大的，此时的基准值将数组分成了两个子序列，再对子序列进行重复的操作，直到不可拆分成子序列。...low=high，就不用排序了 if(low>=high){ return; } int i=low;
快速排序是对冒泡算法的一种改进 基本思想：通过一趟排序将要排序的数据分成独立的两个部分，其中一部分的所有数据都要比另一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行.../** * 快速排序 * * @create: 2021/9/27 * @author: Tony Stark */ public class QuickSort { public static...{ /** * 左边的下标 */ int l = left; /** * 右边的下标...+ right) / 2]; //临时变量交换使用 int temp=0; //while的目的 是让比pivot值小的放到左边 //...pivot小的数 r -= 1; } //如果l>=r成立说明pivot的左右两边的值已经按照左边全部是小于等于pivot
额外空间法 利用额外两个数组存储，数值划分的两部分。...再重新放回 双指针法 定义指针（注意位置为待移动位置） 划分区间 递归排序 import java.lang.Integer; import java.util.HashMap; import java.util
快速排序算法的基本思想是通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列...我们来看看一趟排序中如何将数据划分为两部分，使得左边部分比给定元素小，而右边部分比给定元素大。 首先，我们选定一个数字作为中轴元素用于划分数据，我们选择数据的第一个元素。...然后，我们定义两个指针，分别指向数据的首（i）和尾（j）。从后面（j）元素开始进行比较，如果j指向的元素大于等于中轴元素，则j–，向前移动一位；否则，交换i和j位置的元素。...然后，从前面（i）元素比较，如果i指向的元素小于等于中轴，则i++，向后移动一位；否则，交换i和j位置的元素。这样一直循环，知道i==j为止。...短短几行代码就完成了Java很多行代码的功能！
快速排序算法是一个典型的荷兰国旗问题。那什么是荷兰国旗问题呢，就是有三种旗子红，白，黑。 三种旗子在数组中乱序的，现在的问题是要把相同颜色国旗放到一起应该怎么做。...遇到红色的旗子放到前面，遇到黑色的旗子放到后面。 快速排序就是按这种思路来，指定一个元素为白色的旗，小于该元素的值认为是红色，大于该元素的值认为是黑色。...快速排序关键点： 指定一个数，然后把数据分成两部分，小于该数的放到该数的前面，大于该数的放到该数的后面。 前半部分的数据和后半部分的数据，按同样的方法分成两部分。...举个例子来说明一下过程， 数组：6,7,4,3,8来举例看一下一趟快速排序的过程。...剩下的部分重复上面的过程直到单个只有单个元素。
算法 系列博客 【算法】刷题范围建议 和 代码规范 【算法】复杂度理论 ( 时间复杂度 ) 【字符串】最长回文子串 ( 蛮力算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 中心线枚举算法 ) 【字符串】最长回文子串...) 【算法】双指针算法 ( 有效回文串 II ) 【算法】哈希表 ( 两数之和 ) 【算法】快速排序 ---- 文章目录 算法 系列博客 一、快速排序思想 二、快速排序代码 一、快速排序思想 ---...- 快速排序的思想 : 先 整体有序 , 后 局部有序 , 分治算法 ; 先从数组中 挑选出一个数 a , 然后 进行分割 , 将数组分割成两部分 , 左半部分 小于等于 a , 右半部分 大于等于 a...] , 挑选数字时 , 大概率选中 1 , 此时如果要求左半部分严格小于 1 , 此时 左半部分没有任何数值 , 很容易出现不均匀的划分 ; 快速排序的 理想划分 是每次划分 , 划分的左边和右边的元素个数基本差不多...array[left] = pivot , 否则会造成死循环递归 , 导致栈溢出 ; 使用 [3,2,1,4,5] 进行推导 , 即可出现死循环 ; 快速排序的时间复杂度是
一、简介 步骤如下： 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）; 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。...这个称为分区（partition）操作； 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序； 二、编码如下 /** * 快速排序 * * @author xjf...for (int i : arr) { System.out.print(i + " \t"); } } /** * 快速排序实现方法...// 此处这个点的值是被赋值到其他位置上的，所以需要填充这个点的真实值，即为基准值 arr[i] = x; // 上面执行一次排序后，数据根据基准值分成了两块...，再分别对两块进行同样的排序 quickSort(arr, low, i - 1); quickSort(arr, i + 1, high);
快速排序是通过分治的方式，根据选定元素将待排序集合拆分为两个值域的子集合，并对子集合递归拆分，当拆分后的每个子集合中元素个数为一时，自然就是有序状态。...快速排序的分治流程是根据选定元素，将集合分隔为两个子集合，一个子集合中所有元素不大于选定元素值，另一个子集合中所有元素不小于选定元素值，则用于拆分集合的选定元素即为已排序元素。...算法分析 快速排序是一种非稳定排序算法，形式上类似于归并排序，操作上刚好相反，一个是对集合先拆分后操作，一个是对集合先操作后拆分。...因为拆分集合的过程存在普通二叉树和斜树的情况，所以树高为 ~ ，每一层的平均比较和交换复杂度为 ，所以累加可得快速排序的比较和交换复杂度为 ~ 。...排序过程属于原地排序，不需要额外的存储空间，所以空间复杂度为 ~ 。
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