欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  IT编程

Java编程实现快速排序及优化代码详解

程序员文章站 2024-02-25 08:10:34
普通快速排序 找一个基准值base,然后一趟排序后让base左边的数都小于base,base右边的数都大于等于base。再分为两个子数组的排序。如此递归下去。...

普通快速排序

找一个基准值base,然后一趟排序后让base左边的数都小于base,base右边的数都大于等于base。再分为两个子数组的排序。如此递归下去。

public class quicksort {
	public static <t extends comparable<? super t>> void sort(t[] arr) {
		sort(arr, 0, arr.length - 1);
	}
	public static <t extends comparable<? super t>> void sort(t[] arr, int left, int right) {
		if (left >= right) return;
		int p = partition(arr, left, right);
		sort(arr, left, p - 1);
		sort(arr, p + 1, right);
	}
	private static <t extends comparable<? super t>> int partition(t[] arr, int left, int right) {
		t base = arr[left];
		int j = left;
		for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
			if (base.compareto(arr[i]) > 0) {
				j++;
				swap(arr, j, i);
			}
		}
		swap(arr, left, j);
		return j;
		//返回一躺排序后基准值的下角标
	}
	public static void swap(object[] arr, int i, int j) {
		if (i != j) {
			object temp = arr[i];
			arr[i] = arr[j];
			arr[j] = temp;
		}
	}
	private static void printarr(object[] arr) {
		for (object o : arr) {
			system.out.print(o);
			system.out.print("\t");
		}
		system.out.println();
	}
	public static void main(string args[]) {
		integer[] arr = {3, 5, 1, 7, 2, 9, 8, 0, 4, 6};
		printarr(arr);
		//3  5  1  7  2  9  8  0  4  6
		sort(arr);
		printarr(arr);
		//0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
	}
}

快速排序优化:随机选取基准值base

在数组几乎有序时,快排性能不好(因为每趟排序后,左右两个子递归规模相差悬殊,大的那部分最后很可能会达到o(n^2))。

解决:基准值随机地选取,而不是每次都取第一个数。这样就不会受“几乎有序的数组”的干扰了。但是对“几乎乱序的数组”的排序性能可能会稍微下降,至少多了排序前交换的那部分,乱序时这个交换没有意义...有很多“运气”成分..

public class quicksort {
	public static <t extends comparable<? super t>> void sort(t[] arr) {
		sort(arr, 0, arr.length - 1);
	}
	public static <t extends comparable<? super t>> void sort(t[] arr, int left, int right) {
		if (left >= right) return;
		int p = partition(arr, left, right);
		sort(arr, left, p - 1);
		sort(arr, p + 1, right);
	}
	private static <t extends comparable<? super t>> int partition(t[] arr, int left, int right) {
		//排序前,先让基准值和随机的一个数进行交换。这样,基准值就有随机性。
		//就不至于在数组相对有序时,导致左右两边的递归规模不一致,产生最坏时间复杂度
		swap(arr,left,(int)(math.random()*(right - left + 1)+left));
		t base = arr[left];
		int j = left;
		for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
			if (base.compareto(arr[i]) > 0) {
				j++;
				swap(arr, j, i);
			}
		}
		swap(arr, left, j);
		return j;
		//返回一躺排序后,基准值的下角标
	}
	public static void swap(object[] arr, int i, int j) {
		if (i != j) {
			object temp = arr[i];
			arr[i] = arr[j];
			arr[j] = temp;
		}
	}
	private static void printarr(object[] arr) {
		for (object o : arr) {
			system.out.print(o);
			system.out.print("\t");
		}
		system.out.println();
	}
	public static void main(string args[]) {
		integer[] arr = {3, 5, 1, 7, 2, 9, 8, 0, 4, 6};
		printarr(arr);
		//3  5  1  7  2  9  8  0  4  6
		sort(arr);
		printarr(arr);
		//0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
	}
}

快速排序继续优化:配合着使用插入排序

快排是不断减小问题规模来解决子问题的,需要不断递归。但是递归到规模足够小时,如果继续采用这种 不稳定+递归 的方式执行下去,效率不见得会很好。

所以当问题规模较小时,近乎有序时,插入排序表现的很好。java自带的arrays.sort()里经常能看到这样的注释:“use insertion sort on tiny arrays”,“insertion sort on smallest arrays”

public class quicksort {
	public static <t extends comparable<? super t>> void sort(t[] arr) {
		sort(arr, 0, arr.length - 1, 16);
	}
	/**
   * @param arr  待排序的数组
   * @param left 左闭
   * @param right 右闭
   * @param k   当快排递归到子问题的规模 <= k 时,采用插入排序优化
   * @param <t>  泛型,待排序可比较类型
   */
	public static <t extends comparable<? super t>> void sort(t[] arr, int left, int right, int k) {
		// 规模小时采用插入排序
		if (right - left <= k) {
			insertionsort(arr, left, right);
			return;
		}
		int p = partition(arr, left, right);
		sort(arr, left, p - 1, k);
		sort(arr, p + 1, right, k);
	}
	public static <t extends comparable<? super t>> void insertionsort(t[] arr, int l, int r) {
		for (int i = l + 1; i <= r; i++) {
			t cur = arr[i];
			int j = i - 1;
			for (; j >= 0 && cur.compareto(arr[j]) < 0; j--) {
				arr[j + 1] = arr[j];
			}
			arr[j + 1] = cur;
		}
	}
	private static <t extends comparable<? super t>> int partition(t[] arr, int left, int right) {
		//排序前,先让基准值和随机的一个数进行交换。这样,基准值就有随机性。
		//就不至于在数组相对有序时,导致左右两边的递归规模不一致,产生最坏时间复杂度
		swap(arr, left, (int) (math.random() * (right - left + 1) + left));
		t base = arr[left];
		int j = left;
		for (int i = left + 1; i <= right; i++) {
			if (base.compareto(arr[i]) > 0) {
				j++;
				swap(arr, j, i);
			}
		}
		swap(arr, left, j);
		return j;
		//返回一躺排序后,基准值的下角标
	}
	public static void swap(object[] arr, int i, int j) {
		if (i != j) {
			object temp = arr[i];
			arr[i] = arr[j];
			arr[j] = temp;
		}
	}
	private static void printarr(object[] arr) {
		for (object o : arr) {
			system.out.print(o);
			system.out.print("\t");
		}
		system.out.println();
	}
	public static void main(string args[]) {
		integer[] arr = {3, 5, 1, 7, 2, 9, 8, 0, 4, 6};
		printarr(arr);
		//3  5  1  7  2  9  8  0  4  6
		sort(arr);
		printarr(arr);
		//0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
	}
}

快速排序继续优化:两路快排

在最开始的普通快速排序说过,让基准值base左边的都比base小,而base右边的都大于等于base。等于base的这些会聚集到右侧(或者稍微改改大小关系就会聚集到左侧)。总之就会聚集到一边。这样在数组中重复数字很多的时候,就又会导致两边子递归规模差距悬殊的情况。这时想把等于base的那些数分派到base两边,而不是让他们聚集到一起。

(注:测试代码的时候,最好把插入排序那部分注视掉,向我下面代码中那样...不然数据量小于k=16的时候执行的是插入排序.....)

public class quicksort {
	public static <t extends comparable<? super t>> void sort(t[] arr) {
		sort(arr, 0, arr.length - 1, 16);
	}
	/**
   * @param arr  待排序的数组
   * @param left 左闭
   * @param right 右闭
   * @param k   当快排递归到子问题的规模 <= k 时,采用插入排序优化
   * @param <t>  泛型,待排序可比较类型
   */
	public static <t extends comparable<? super t>> void sort(t[] arr, int left, int right, int k) {
		// 规模小时采用插入排序
		//    if (right - left <= k) {
		//      insertionsort(arr, left, right);
		//      return;
		//    }
		if (left >= right) return;
		int p = partition(arr, left, right);
		sort(arr, left, p - 1, k);
		sort(arr, p + 1, right, k);
	}
	public static <t extends comparable<? super t>> void insertionsort(t[] arr, int l, int r) {
		for (int i = l + 1; i <= r; i++) {
			t cur = arr[i];
			int j = i - 1;
			for (; j >= 0 && cur.compareto(arr[j]) < 0; j--) {
				arr[j + 1] = arr[j];
			}
			arr[j + 1] = cur;
		}
	}
	private static <t extends comparable<? super t>> int partition(t[] arr, int left, int right) {
		//排序前,先让基准值和随机的一个数进行交换。这样,基准值就有随机性。
		//就不至于在数组相对有序时,导致左右两边的递归规模不一致,产生最坏时间复杂度
		swap(arr, left, (int) (math.random() * (right - left + 1) + left));
		t base = arr[left];
		//基准值,每次都把这个基准值抛出去,看成[left+1.....right]左闭右闭区间的排序
		int i = left + 1;
		//对于上一行提到的[left+1.....right]区间,i表示 [left+1......i)左闭右开区间的值都小于等于base。
		int j = right;
		//对于上二行提到的[left+1.....right]区间,j表示 (j......right]左开右闭区间的值都大于等于base。
		while (true) {
			//从左到右扫描,扫描出第一个比base大的元素,然后i停在那里。
			while (i <= right && arr[i].compareto(base) < 0) i++;
			//从右到左扫描,扫描出第一个比base小的元素,然后j停在那里。
			while (j >= left && arr[j].compareto(base) > 0) j--;
			if (i > j) {
				//虽说是i>j,但其实都是以j=i-1为条件结束的
				break;
			}
			swap(arr, i++, j--);
		}
		swap(arr, left, j);
		return j;
		//返回一躺排序后,基准值的下角标
	}
	public static void swap(object[] arr, int i, int j) {
		if (i != j) {
			object temp = arr[i];
			arr[i] = arr[j];
			arr[j] = temp;
		}
	}
	private static void printarr(object[] arr) {
		for (object o : arr) {
			system.out.print(o);
			system.out.print("\t");
		}
		system.out.println();
	}
	public static void main(string args[]) {
		integer[] arr = {3, 5, 1, 7, 2, 9, 8, 0, 4, 6};
		printarr(arr);
		//3  5  1  7  2  9  8  0  4  6
		sort(arr);
		printarr(arr);
		//0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
	}
}

快速排序继续优化:两路快排 不用swap,用交换

上面的两路在找到大于base的值和小于base的值时,用的是swap()方法来进行交换。两数交换涉及到第三个变量temp的操作,多了读写操作。接下来用直接赋值的方法,把小于的放到右边,大于的放到左边,当i和j相遇时,那个位置就是base该放的地方。至此一趟完成。递归即可。

public class quicksort {
	public static <t extends comparable<? super t>> void sort(t[] arr) {
		sort(arr, 0, arr.length - 1, 16);
	}
	/**
   * @param arr  待排序的数组
   * @param left 左闭
   * @param right 右闭
   * @param k   当快排递归到子问题的规模 <= k 时,采用插入排序优化
   * @param <t>  泛型,待排序可比较类型
   */
	public static <t extends comparable<? super t>> void sort(t[] arr, int left, int right, int k) {
		// 规模小时采用插入排序
		//    if (right - left <= k) {
		//      insertionsort(arr, left, right);
		//      return;
		//    }
		if (left >= right) return;
		int p = partition(arr, left, right);
		sort(arr, left, p - 1, k);
		sort(arr, p + 1, right, k);
	}
	public static <t extends comparable<? super t>> void insertionsort(t[] arr, int l, int r) {
		for (int i = l + 1; i <= r; i++) {
			t cur = arr[i];
			int j = i - 1;
			for (; j >= 0 && cur.compareto(arr[j]) < 0; j--) {
				arr[j + 1] = arr[j];
			}
			arr[j + 1] = cur;
		}
	}
	private static <t extends comparable<? super t>> int partition(t[] arr, int left, int right) {
		//排序前,先让基准值和随机的一个数进行交换。这样,基准值就有随机性。
		//就不至于在数组相对有序时,导致左右两边的递归规模不一致,产生最坏时间复杂度
		swap(arr, left, (int) (math.random() * (right - left + 1) + left));
		t base = arr[left];
		//基准值,每次都把这个基准值抛出去,看成[left+1.....right]左闭右闭区间的排序
		int i = left;
		//对于上一行提到的[left+1.....right]区间,i表示 [left+1......i)左闭右开区间的值都小于等于base。
		int j = right;
		//对于上二行提到的[left+1.....right]区间,j表示 (j......right]左开右闭区间的值都大于等于base。
		while (i < j) {
			//从右到左扫描,扫描出第一个比base小的元素,然后j停在那里。
			while (j > i && arr[j].compareto(base) > 0) j--;
			arr[i] = arr[j];
			//从左到右扫描,扫描出第一个比base大的元素,然后i停在那里。
			while (i < j && arr[i].compareto(base) < 0) i++;
			arr[j] = arr[i];
		}
		arr[j] = base;
		return j;
		//返回一躺排序后,基准值的下角标
	}
	public static void swap(object[] arr, int i, int j) {
		if (i != j) {
			object temp = arr[i];
			arr[i] = arr[j];
			arr[j] = temp;
		}
	}
	private static void printarr(object[] arr) {
		for (object o : arr) {
			system.out.print(o);
			system.out.print("\t");
		}
		system.out.println();
	}
	public static void main(string args[]) {
		integer[] arr = {3, 5, 1, 7, 2, 9, 8, 0, 4, 6};
		printarr(arr);
		//3  5  1  7  2  9  8  0  4  6
		sort(arr);
		printarr(arr);
		//0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
	}
}

快速排序继续优化:当大量数据,且重复数多时,用三路快排

把数组分为三路,第一路都比base小,第二路都等于base,第三路都大于base。

用指针从前到后扫描,如果:

1.cur指向的数小于base,那么:交换arr[cur]和arr[i]的值,然后i++,cur++。

2.cur指向的数等于base,那么:cur++

3.cur指向的数大于base,那么:交换arr[cur]和arr[j]的值,然后j--。

当cur>j的时候说明三路都已经完成。

Java编程实现快速排序及优化代码详解

public class quicksort {
	public static <t extends comparable<? super t>> void sort(t[] arr) {
		sort(arr, 0, arr.length - 1, 16);
	}
	/**
   * @param arr  待排序的数组
   * @param left 左闭
   * @param right 右闭
   * @param k   当快排递归到子问题的规模 <= k 时,采用插入排序优化
   * @param <t>  泛型,待排序可比较类型
   */
	public static <t extends comparable<? super t>> void sort(t[] arr, int left, int right, int k) {
		// 规模小时采用插入排序
		//    if (right - left <= k) {
		//      insertionsort(arr, left, right);
		//      return;
		//    }
		if (left >= right) return;
		int[] ret = partition(arr, left, right);
		sort(arr, left, ret[0], k);
		sort(arr, ret[1], right, k);
	}
	public static <t extends comparable<? super t>> void insertionsort(t[] arr, int l, int r) {
		for (int i = l + 1; i <= r; i++) {
			t cur = arr[i];
			int j = i - 1;
			for (; j >= 0 && cur.compareto(arr[j]) < 0; j--) {
				arr[j + 1] = arr[j];
			}
			arr[j + 1] = cur;
		}
	}
	/**
   * @param arr  待排序的数组
   * @param left 待排序数组的左边界
   * @param right 待排序数组的右边界
   * @param <t>  泛型
   * @return
   */
	private static <t extends comparable<? super t>> int[] partition(t[] arr, int left, int right) {
		//排序前,先让基准值和随机的一个数进行交换。这样,基准值就有随机性。
		//就不至于在数组相对有序时,导致左右两边的递归规模不一致,产生最坏时间复杂度
		swap(arr, left, (int) (math.random() * (right - left + 1) + left));
		t base = arr[left];
		//基准值,每次都把这个基准值抛出去,看成[left+1.....right]左闭右闭区间的排序
		//三路快排分为下面这三个路(区间)
		int i = left;
		// left表示,[lleft...left) 左闭右开区间里的数都比base小
		int j = right;
		// left表示,(rright...right] 左开右闭区间里的数都比base大
		int cur = i;
		//用cur来遍历数组。[left...cur)左闭右开区间里的数都等于base
		while (cur <= j) {
			if (arr[cur].compareto(base) == 0) {
				cur++;
			} else if (arr[cur].compareto(base) < 0) {
				swap(arr, cur++, i++);
			} else {
				swap(arr, cur, j--);
			}
		}
		return new int[]{i - 1, j + 1};
		//[i...j]都等于base,子问题就只需要解决i左边和j右边就行了
	}
	public static void swap(object[] arr, int i, int j) {
		if (i != j) {
			object temp = arr[i];
			arr[i] = arr[j];
			arr[j] = temp;
		}
	}
	private static void printarr(object[] arr) {
		for (object o : arr) {
			system.out.print(o);
			system.out.print("\t");
		}
		system.out.println();
	}
	public static void main(string args[]) {
		integer[] arr = {3, 5, 1, 7, 2, 9, 8, 0, 4, 6};
		printarr(arr);
		//3  5  1  7  2  9  8  0  4  6
		sort(arr);
		printarr(arr);
		//0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
	}
}

总结

以上就是本文关于java编程实现快速排序及优化代码详解的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

上一篇: 数组学习

下一篇: