快速排序的非递归实现

首先说明一下快速排序是对冒泡排序的改进。为什么这么说呢?想一下冒泡排序,它把序列分成了两部分,前半部分无序,后半部分升序排列,并且后半部分的数都大于前半部的数。

由此可得到快速排序和冒泡排序的一些共同点:

  1. 都要经历n趟排序
  2. 每趟排序要经历O(n)次比较
  3. 都是后半部分元素比前半部大

而不同之处就在于冒泡排序的交换操作发生相邻的元素之间,即一趟排序可以要经过多次交换操作;
快速排序的交换操作发生在间隔比较远的两个元素之间,一趟排序要经过交换操作次数会少一些。

下面给出快速排序的递归和非递归实现代码:

#include<iostream>
#include<vector>
#include<stack>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
using namespace std;
 
/**把数组分为两部分,轴pivot左边的部分都小于轴右边的部分**/
template <typename Comparable>
int partition(vector<Comparable> &vec,int low,int high){
    Comparable pivot=vec[low];  //任选元素作为轴,这里选首元素
    while(low<high){
        while(low<high && vec[high]>=pivot)
            high--;
        vec[low]=vec[high];
        while(low<high && vec[low]<=pivot)
            low++;
        vec[high]=vec[low];
    }
    //此时low==high
    vec[low]=pivot;
    return low;
}
 
/**使用递归快速排序**/
template<typename Comparable>
void quicksort1(vector<Comparable> &vec,int low,int high){
    if(low<high){
        int mid=partition(vec,low,high);
        quicksort1(vec,low,mid-1);
        quicksort1(vec,mid+1,high);
    }
}
 
/**使用栈的非递归快速排序**/
template<typename Comparable>
void quicksort2(vector<Comparable> &vec,int low,int high){
    stack<int> st;
    if(low<high){
        int mid=partition(vec,low,high);
        if(low<mid-1){
            st.push(low);
            st.push(mid-1);
        }
        if(mid+1<high){
            st.push(mid+1);
            st.push(high);
        }
        //其实就是用栈保存每一个待排序子串的首尾元素下标,下一次while循环时取出这个范围,对这段子序列进行partition操作
        while(!st.empty()){
            int q=st.top();
            st.pop();
            int p=st.top();
            st.pop();
            mid=partition(vec,p,q);
            if(p<mid-1){
                st.push(p);
                st.push(mid-1);
            }
            if(mid+1<q){
                st.push(mid+1);
                st.push(q);
            }       
        }
    }
}
 
int main(){
    int len=1000000;
    vector<int> vec;
    for(int i=0;i<len;i++)
        vec.push_back(rand()); 
    clock_t t1=clock();
    quicksort1(vec,0,len-1);
    clock_t t2=clock();
    cout<<"recurcive  "<<1.0*(t2-t1)/CLOCKS_PER_SEC<<endl;
     
    //重新打乱顺序
    random_shuffle(vec.begin(),vec.end());
         
    t1=clock();
    quicksort2(vec,0,len-1);
    t2=clock();
    cout<<"none recurcive  "<<1.0*(t2-t1)/CLOCKS_PER_SEC<<endl;
     
    return 0;
}
orisun@zcypc:~g++quicksort.cpp−oqsorisun@zcypc:  ./qs
recurcive 0.38
none recurcive 0.47

可以看到非递归的算法比递归实现还要慢。下面解释为什么会这样。

递归算法使用的栈由程序自动产生,栈中包含:函数调用时的参数和函数中的局部变量。如果局部变量很多或者函数内部又调用了其他函数,则栈会很大。每次递归调用都要操作很大的栈,效率自然会下降。

而对于非递归算法,每次循环使用自己预先创建的栈,因此不管程序复杂度如何,都不会影响程序效率。

对于上面的快速排序,由于局部变量只有一个mid,栈很小,所以效率并不比非递归实现的低。

原文来自:博客园(华夏35度)
http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang
作者:Orisun

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,293评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,604评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,958评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,729评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,719评论 5 366
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,630评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,000评论 3 397
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,665评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,909评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,646评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,726评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,400评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,986评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,959评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,197评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,996评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,481评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容