什么是快速排序?
快速排序的思想式 分治法。选一个基准点,然后根据大小进行分配,分配然完毕之后,对已经分配的进行递归操作,最终形成快速排序。所以递归也是快速排序思想的一个重要组成部分。
基本思路
- 基准点: 选中基准点,一般选择数组第一项,当然也可以随机或者指定数据。
- 分区 ,一般分为
less/greater
或者left/right
- 递归: 对已有的分区经进行递归操作
- 合并:将已有的数据进行合并
写法一:基础写法
ts
function quickSort(arr) {
// 数组小于 1 不用排序,直接返回即可
if(arr.length <= 1) {
return arr;
}
const p = arr[0]; // 选定数组第一个为基准点
const left = []; // 左分区
const right = []; // 右分区
// 遍历给左右分区
for(let i = 1; i < arr.length; i++) {
if(arr[i] < p) {
// 小于基准点放在左边
left.push(arr[i])
}else {
// 大于基准点方在右边
right.push(arr[i])
}
}
// 合一并且对左右分区,递归处理
return quickSort(left).concat(p, quickSort(right))
}
写法二: 函数式
ts
function quickSort(arr) {
if (arr.length <= 1) {
return arr;
} else {
const p = arr[0]; // 确定中间值
const left = arr.slice(1).filter(x => x <= p);
const right = arr.slice(1).filter(x => x > p);
return quickSort(left).concat(p, quickSort(right))
}
}
使用 filter 过滤,偏向函数式编程,写的代码更加简洁。
写法三:随机基准值
ts
function randomizeQuickSort(arr) {
if (arr.length <= 1) {
return arr;
} else {
const pi = Math.floor(Math.random() * arr.length); // 随机基准值索引
const p = arr[pi];
const left = arr.slice(0, pi).concat(arr.slice(pi + 1).filter(x => x <= p));
const right = arr.slice(pi + 1).filter(x => x > p);
return randomizeQuickSort(left).concat(p, randomizeQuickSort(right))
}
}
随机获取基准值索引,根据随机索引获基准值,所有这两个已知的值,就可以制作一个随机索引快速排序了。
写法四:三分法
ts
function threeWayQuickSort(arr) {
if (arr.length <= 1) {
return arr;
} else {
const p = arr[0];
const left = arr.filter(x => x < p);
const mid = arr.filter(x => x === p); // 获取所有的中间值,避免重复计算
const right = arr.filter(x => x > p);
return threeWayQuickSort(left).concat(mid, threeWayQuickSort(right))
}
}
三路法,将二路基础上,将自己看成一个中间数组,因为与自己相等的可能有很多。这样就避免了在其他数组中,还有中间数据的重复比较, 一种快速排序的优化。
排序算法的使用场景
- 大规模数据排序速度,比其他的算法要快
复杂度分析
- 快速排序的平均时间复杂度是
O(n log n)
这种复杂度是比较理想的。O(n log n)
来源是划分 O(n)
和递归 O(log n)
的组合。
更难展望
- 双轴快速排序
- 尾递归优化
小结
文本主要讲解常用算法中的快速排序的算法, 快速排序的思想很简单,就是分与合配合递归的思想。选定一个基准值,然后进行对比分离,递归这个操作,然后重新配合在一起。当然排序算法也是可以根据自己的需求进行优化的。