1. AI技术聚合首页
  2. IT

【C语言/数据结构】排序（快速排序及多种优化|递归及非递归版本）

社会演员多 • • IT • 阅读 30

 🌈个人主页：秦jh__https://blog.csdn.net/qinjh_?spm=1010.2135.3001.5343
🔥 系列专栏：《数据结构》https://blog.csdn.net/qinjh_/category_12536791.html?spm=1001.2014.3001.5482

9efbcbc3d25747719da38c01b3fa9b4f.gif​​​​

目录

前言

    💬 hello! 各位铁子们大家好哇。

             今日更新了快速排序的内容
    🎉 欢迎大家关注🔍点赞👍收藏⭐️留言📝

 交换排序

快速排序

快排的过程图如下： 

 hoare版代码呈现

void QuickSort(int* a, int begin,int end)
{
	if (begin >= end)
	{
		return;
	}
	int left = begin, right =end;
	int keyi = begin;
	while (left < right)
	{
		//右边找小
		while (left < right && a[right] >= a[keyi])
		{
			right--;
		}
		//左边找大
		while (left < right && a[left] <= a[keyi])
		{
			left++;
		}
		Swap(&a[left], &a[right]);
	}
	Swap(&a[left], &a[keyi]);
	keyi = left;
	// [begin,keyi-1] keyi [keyi+1,end]
	QuickSort(a, begin, keyi - 1);
	QuickSort(a, keyi+1, end);
}

 分析：快排过程就是左边找比key大的值，右边找比key小的值，找到后就交换。直到left与right相遇，就交换keyi和left对应的值。这是单趟的，后续过程重复，可以思考二叉树的递归过程，快排递归与其相似（见下图）。

下图中，划红线的地方是容易出错的地方。 

 

 理解了前面，这里解释一下为什么相遇位置比keyi位置的值要小？

因为右边先走。

相遇有2种情况

  1.  R遇L->R没有找到比key小，一直走，直到遇到L，相遇位置是L，比key小。
  2. L遇R->R先走，找到小的停下来了，L找大，没有找到，遇到R停下来了，相遇位置是R，比key小。

如果左边做key，R先走。

如果右边做key，L先走。

快排优化

  1. 三数取中法选key
  2. 递归到小的子区间时，可以考虑使用插入排序

三数取中法

快排对于有序的数据，效率不是很高。

如上图，我们前面的快排是固定选key的，也就是左边第一幅图，效率很低。理想情况下，每一次都二分，这样效率就能提高。这时就用到三数取中法。

三数取中法指三个数里面取中间大小的数，然后将他与key交换位置，让这个中间大小的数作key。

完整代码如下： 

int GetMidi(int* a, int begin, int end)
{
	int midi = (begin + end) / 2;
	//begin end midi三个数中选中位数
	if (a[begin] < a[midi])
	{
		if (a[midi] < a[end])
			return midi;
		else if (a[begin] > a[end])
			return begin;
		else
			return end;
	}
	else
	{
		if (a[midi] > a[end])
			return midi;
		else if (a[begin] < a[end])
			return begin;
		else
			return end;
	}
}

void QuickSort(int* a, int begin, int end)
{
	if (begin >= end)
		return;

	int midi = GetMidi(a, begin, end);
	Swap(&a[midi], &a[begin]);

	int left = begin, right = end;
	int keyi = begin;
	while (left < right)
	{
		//右边找小
		while (left < right && a[right] >= a[keyi])
		{
			right--;
		}
		//左边找大
		while (left < right && a[left] <= a[keyi])
		{
			left++;
		}
		Swap(&a[left], &a[right]);
	}
	Swap(&a[left], &a[keyi]);
	keyi = left;
	// [begin,keyi-1] keyi [keyi+1,end]
	QuickSort(a, begin, keyi - 1);
	QuickSort(a, keyi + 1, end);
}

 小区间优化

假设在理想情况下，每次递归都像二叉树那样，递归到最后面几层时，假设还剩7个数，我们还得递归7次，这样明显不好。我们就可以在最后几层时，使用其他排序方法进行。这里使用插入排序。 

完整代码如下：

void QuickSort(int* a, int begin, int end)
{
	if (begin >= end)
		return;

	if (end - begin + 1 <= 10)
	{
		InsertSort(a+begin, end - begin + 1);
	}
	else 
	{
		int midi = GetMidi(a, begin, end);
		Swap(&a[midi], &a[begin]);
		int left = begin, right = end;
		int keyi = begin;
		while (left < right)
		{
			//右边找小
			while (left < right && a[right] >= a[keyi])
			{
				right--;
			}
			//左边找大
			while (left < right && a[left] <= a[keyi])
			{
				left++;
			}
			Swap(&a[left], &a[right]);
		}
		Swap(&a[left], &a[keyi]);
		keyi = left;
		// [begin,keyi-1] keyi [keyi+1,end]
		QuickSort(a, begin, keyi - 1);
		QuickSort(a, keyi + 1, end);
	}
}

 挖坑法

我们把不同方法的单趟排序重新弄成一个函数。

hoare版本：

//hoare版本 
int PartSort1(int* a, int begin, int end)
{
	int midi = GetMidi(a, begin, end);
	Swap(&a[midi], &a[begin]);
	int left = begin, right = end;
	int keyi = begin;
	while (left < right)
	{
		//右边找小
		while (left < right && a[right] >= a[keyi])
		{
			right--;
		}
		//左边找大
		while (left < right && a[left] <= a[keyi])
		{
			left++;
		}
		Swap(&a[left], &a[right]);
	}
	Swap(&a[left], &a[keyi]);
	return left;
}

 挖坑法完整代码：

//挖坑法
int PartSort2(int* a, int begin, int end)
{
	int midi = GetMidi(a, begin, end);
	Swap(&a[midi], &a[begin]);
	
	int key = a[begin];
	int hole = begin;
	while (begin < end)
	{
		//右边找小，填到左边的坑
		while (begin < end && a[end] >= key)
		{
			end--;
		}
		a[hole] = a[end];
		hole = end;

		//左边找大，填到右边的坑
		while (begin < end && a[begin] <= key)
		{
			begin++;
		}
		a[hole] = a[begin];
		hole = begin;
	}
	a[hole] = key;
	return hole;
} 

void QuickSort(int* a, int begin, int end)
{
	if (begin >= end)
		return;

	int keyi = PartSort2(a, begin, end);
	QuickSort(a, begin, keyi - 1);
	QuickSort(a, keyi+1, end);

}

 分析：挖坑法其实跟hoare版本比没啥提升，只不过更易理解，本质上没变。但不同的版本，单趟排序后的结果可能会不同。

 前后指针版本

分析：

  1. cur遇到比key大的值，cur++
  2. cur遇到比key小的值，++prev，交换prev和cur位置的值，++cur

代码实现

//前后指针法
int PartSort3(int* a, int begin, int end)
{
	int midi = GetMidi(a, begin, end);
	Swap(&a[midi], &a[begin]);
	int keyi = begin;

	int prev = begin;
	int cur = prev + 1;

	while (cur <= end)
	{
		if (a[cur] < a[keyi] && ++prev!=cur)
			Swap(&a[prev], &a[cur]);
		++cur;
	}
	Swap(&a[prev], &a[keyi]);
	keyi = prev;
	return keyi;
}

非递归版本快排

非递归版本的快排需要用到栈。下面给出需要的栈的函数：

void STInit(ST* pst)
{
	assert(pst);

	pst->a = NULL;
	pst->capacity = 0;
	pst->top = 0;
	//pst->top = -1;
}

void STDestroy(ST* pst)
{
	free(pst->a);
	pst->a = NULL;
	pst->capacity = pst->top = 0;

}

//栈顶插入删除
void STPush(ST* pst, STDataType x)
{
	assert(pst);
	if (pst->top == pst->capacity)
	{
		int newcapacity = pst->capacity == 0 ? 4 : pst->capacity * 2;
		STDataType* tmp = (STDataType*)realloc(pst->a, sizeof(STDataType) * newcapacity);
		if (tmp == NULL)
		{
			perror("realloc fail");
			return;
		}
		pst->a = tmp;
		pst->capacity = newcapacity;
	}
	pst->a[pst->top] = x;
	pst->top++;
}

void STPop(ST* pst)
{
	assert(pst);
	assert(pst->top > 0);
	pst->top--;
}

STDataType STTop(ST* pst)
{
	assert(pst);
	assert(pst->top > 0);
	return	pst->a[pst->top - 1];
}

bool STEmpty(ST* pst)
{
	assert(pst);
	//if (pst->top == 0)
	//{
	//	return true;
	//}
	//else
	//{
	//	return	false;
	//}
	return pst->top == 0;
}

 非递归代码实现：

void QuickSortNonR(int* a, int begin, int end)
{
	ST s;
	STInit(&s);
	STPush(&s, end);
	STPush(&s, begin);

	while (!STEmpty(&s))
	{
		int left = STTop(&s);
		STPop(&s);
		int right = STTop(&s);
		STPop(&s);

		int keyi = PartSort3(a, left, right);
		// [left,keyi-1] keyi [keyi+1,right]
		
		if (keyi+1 < right)
		{
			STPush(&s, right);
			STPush(&s, keyi+1);
		}
		if (left < keyi - 1)
		{
			STPush(&s, keyi - 1);
			STPush(&s, left);
		}
	}
	STDestroy(&s);
}

分析：栈是后进先出，这里用栈是模拟递归的过程。先模拟递归左边，像二叉树递归那样，先入右边的数，再入左边，这样出的时候就先出左边的，然后就可以模拟先往左边递归了。

版权声明：本文为博主作者：秦jh_原创文章，版权归属原作者，如果侵权，请联系我们删除！

原文链接：https://blog.csdn.net/qinjh_/article/details/135882144

共计人评分，平均分

到目前为止还没有投票！成为第一位评论此文章。

赞 (0)
社会演员多的头像社会演员多普通用户
0
上一篇 2024年2月19日
下一篇 2024年2月19日

相关推荐