[算法导论]快速排序学习

基础

看懂《算法导论》需要重温数学知识。算法实现和推导是一个数学建模过程。


原理

对于包含 n 个数的输入数组来说,快速排序是一种最坏情况时间复杂度为 O(n2n^2) 的排序算法。虽然最坏情况的时间复杂度很差,但是快排通常是实际排序应用中最好的选择,因为它平均性能非常好,它的期望实际复杂度是O(nlgnnlgn),而且O(nlgnnlgn)中隐含的常数因子非常小,另外它还能够进行原址排序,甚至在虚存环境中也能很好地工作。

详细内容请参考《算法导论》第三版,第二部分,第七章:快速排序


实现

根据数组哨兵的选择,有两种递归方式实现。调试代码在 (github)

  • 以数组末位数值为哨兵,从左向右排序
int Partition(int array[], int start, int end) {
    int low = start - 1;
    int high = low + 1;
    int key = array[end];

    for (; high < end; high++) {
        if (array[high] <= key) {
            low++;
            if (high > low) {
                int temp = array[low];
                array[low] = array[high];
                array[high] = temp;
            }
        }
    }

    // 如果是有序数组,会出现左边都是最小的情况,要置换 partition 需要判断数据。
    int partition = low + 1;
    if (array[partition] > key) {
        int temp = array[partition];
        array[partition] = array[end];
        array[end] = temp;
    }

    return partition;
}

void qsort_end(int array[], int start, int end) {
    if (start < 0 || end <=0 || start >= end) {
        return;
    }

    int partition = Partition(array, start, end);
    if (partition >= 0) {
        qsort_end(array, start, partition - 1);
        qsort_end(array, partition + 1, end);
    }
}
  • 以数组中间数值为哨兵,从两端向中间排序
void qsort_mid(int array[], int start, int end) {
    if (start >= end) {
        return;
    }

    int high = end;
    int low = start;
    int key = array[(unsigned int)(start + end) / 2];

    while (low < high) {
        // 左边向右查找比 key 大的
        while (array[low] < key && low < end) {
            low++;
        }

        // 右边向左查找比 key 小的
        while (array[high] > key && high > start) {
            high--;
        }

        if (low <= high) {
            int temp = array[low];
            array[low] = array[high];
            array[high] = temp;
            low++;
            high--;
        }
    }

    qsort_mid(array, start, high);
    qsort_mid(array, low, end);
}

时间复杂度推导

最优情况下的时间复杂度

快速排序涉及到递归调用, 递归算法的时间复杂度公式:
T[n]=aT[nb]+f(n)T[n]=aT[\frac{n}{b}] + f(n)
数组共有 nn个数值,最优的情况是每次取到的元素(哨兵)刚好平分整个数组。
此时的时间复杂度公式为:T(n)=2T[n2]+f(n)T(n)= 2T[\frac{n}{2}] + f(n)


第一次递归:
T(n)=2T[n2]+f(n)T(n)= 2T[\frac{n}{2}] + f(n)


第二次递归:令 n=n2n = \frac{n}{2} ,
T[n2]=2{2T[n4]+(n2)}+n=22T[n(22)]+2nT[\frac{n}{2}] = 2 \{2T[\frac{n}{4}] + (\frac{n}{2})\} + n = 2^2T[\frac{n}{(2^2)}] + 2n


第三次递归:令 n=n(22)n = \frac{n}{(2^2)}
T[n22]=22{2T[n23]+n22}+2n=23T[n23]+3nT[\frac{n}{2^2}] = 2^2\{2T[\frac{n}{2^3}] + \frac{n}{2^2}\}+2n = 2^3T[\frac{n}{2^3}]+3n


mm次递归:令 n=n2(m1)n = \frac{n}{2^{\left (m-1) \right.}}
T[n2m1]=2mT[1]+mnT[\frac{n}{2^{m-1}}] = 2^mT[1]+mn


公式一直往下迭代,当最后数组不能再平分时,最后到T[1]T[1],说明公式迭代完成(T[1]T[1]是常量)也就是: n2(m1)=1\frac{n}{2^{\left (m-1) \right.}} = 1

n=2(m1)n = 2^{\left (m-1) \right.} ==> ( n=2mn = 2^m ) ==> ( m=log2nm = log_2n )

m=log2nm = log_2n

T[n2(m1)]=2mT[1]+mn=n+nlog2nT[\frac{n}{2^{\left(m-1)\right.}}] = 2^mT[1]+mn = n + nlog_2n

nn 为元素个数,当 n2n \geq 2

n+nlog2n=n(1+log2n)==>nlog2n==>nlgnn + nlog_2n = n(1+log_2n) ==> nlog_2n ==> nlgn


参考

算法导论 时间复杂度分析
快速排序 及其时间复杂度和空间复杂度
算法导论------递归算法的时间复杂度求解
算法复杂度中的O(logN)底数是多少
Cmd Markdown 公式指导手册

發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章