思想:
快速排序的思想从划分,治理,组合来解释:
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划分:将最后一个元素作为key值,将数组划分成左边的元素<= X, 右边的元素 > X; 完成划分之后,元素X已经找到合适的位置q,所以接下来是[p, q) 和 [q+1, r)两个部分进行排序。
治理:将左右两边分别进行排序。
组合:因为直接在数组中排序,无需进行合并。
具体实现:
对[p, r)区间中的元素进行划分,假设i, j 分别指向第一个大于X和第一个还没有进行判断的元素。当A[j] <= X时, 将A[i] 与 A[j]互换, i, j 同时向右行进,i++, j++; 当A[j] > X时,j向右行进,j++; 直到j == r - 1, 也就是指向最后一个元素时, 将A[i] 与 A[r - 1]互换,能让X值放置到正确的位置上。
- (NSInteger)partition:(NSMutableArray *)A start:(NSInteger)p end:(NSInteger)r {
// 选最后一个元素作为key值
NSInteger x = [A[r - 1] integerValue];
NSInteger i = p;
for (NSInteger j = p; j < r - 1; j++) {
// 从左到右进行判断。
if ([A[j] integerValue] <= x) {
// 交换
[A exchangeObjectAtIndex:i withObjectAtIndex:j];
i++;
}
}
// 最后将A[i]与A[r - 1]互换,就是将key值放到正确的位置上。
[A exchangeObjectAtIndex:i withObjectAtIndex:r - 1];
return i;
}
一轮过后,作为Key的X就能交换到排序后的指定位置了,也就是i最后指向的位置。我们拿具体的例子来看一遍。假设需要对[12, 8, 23, 7, 5, 4, 10] 进行排序。
然后以 i 所在的位置为分界,将数组分成左右两部分,也就是两个数组,再执行上面的步骤,最终能将所有key的正确位置都找到,这时候,数组就已经是有序的了。使用递归的方法实现:
- (void)quickSort:(NSMutableArray *)A start:(NSInteger)p end:(NSInteger)r {
// 保证数组是有元素的
if (p < r) {
// 获得分界下标
NSInteger q = [self partition:A start:p end:r];
// 左右两部分的数组递归
[self quickSort:A start:p end:q];
[self quickSort:A start:q + 1 end:r];
}
}
性能分析:
快速排序的最坏情况是𝜭(n^2),最好的情况能达到𝜭(nlogn)。其中每次划分的时间是𝜭(n)。
- 最坏情况:每次划分都是划分都有一个空数组。公式为:T(n) = T(0) + T(n - 1) + 𝜭(n) = 𝜭(n^2) 。可以这么理解,每次划分之后,数组长度就减一,所以运行时间为:
T(n) = C * (n + n - 1 + n - 2 + ... + 2 + 1) = C * (n + 1) * n / 2 = 𝜭(n^2) -
最好情况:就是平衡划分,将数组比较平均的分成两部分,公式为:T(n) = 2T(n/2) + 𝜭(n)
优化 -- 消除尾递归
当需要排序的数组很大的时候,多次的调用递归,使递归栈有可能会发生溢出。而我们在查看快速排序的划分树时发现,每次递归右边的数组的key值是一直不变的,可以利用这个特性来优化一下算法。将原来的排序方法改成:
- (void)quickSort:(NSMutableArray *)A start:(NSInteger)p end:(NSInteger)r {
// 保证数组是有元素的
while (p < r) {
// 获得分界下标
NSInteger q = [self partition:A start:p end:r];
// 左右两部分的数组递归
[self quickSort:A start:p end:q];
// [self quickSort:A start:q + 1 end:r];
p = q + 1;
}
}
将原来判断数组有元素的 if 改成 while, 而且将右边的起始位置设为q + 1; 继续能进入while循环,调用原来左边调用的排序方法。在上面的例子,对数组[12, 8, 23, 7, 5, 4, 10]进行排序,发现左右部分都用递归,调用了sort方法一共15次,而将右递归消除之后,调用sort方法一共8次。