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。
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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..
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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”
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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.....）
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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。
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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。
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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！
原文链接：http://www.cnblogs.com/noKing/p/7922397.html
