1,快速排序
快速排序通过分割值列,然后递归的对两个部分进行排序,从而实现对值列的排序。它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序
首先任意选取一个数据(通常选用第一个数据)作为关键数据,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面,这个过程称为一趟快速排序。
怎么实现呢?---
它的关键在于完成一趟快排后,基准元素在哪个位置,每次都选取一个分割列的第一个元素作为基准元素,来寻找用它来分割排序列后它自己所处的位置,编写一个
int findPartition(data,min,max)方法,用于使用data[min]作为基准元素把data[min]到data[max]分割为两个部分,并返回分割以后基准元素自己所在的位置索引。
在主函数里这样来调用:
public static void quickSort(Comparable[] data,int min,int max) {
int mid;
if(min
< max)
{
mid =
findPartition(data,min,max);
quickSort(data,min,mid-1);
quickSort(data,mid+1,max);
}
}
理解递归过程:::if(min
< max),实际上就是要将值列分割为单一的元素(递归的最深一层),在得到基准元素的位置min后,基准元素在数组中的位置就最终确定,剩下只对左右两侧的分割列
排序:quickSort(data,min,mid-1);
quickSort(data,mid+1,max);
下面来看最重要的实现部分,如何实现findPartition函数:
将第一个元素作为基准元素不要动,设两个指针left和right,left从左往右移动寻找比基准元素大的数,right从右往左移动寻找比基准元素小的数,当它们都找到对应的left和right的位置时,交换
这两个元素。重复这个过程,直到right
< left.这时,除基准元素外,从min+1到right的元素都比基准元素小,left到max的元素都比基准元素大。形成了这样一个序列:
基准元素(data[min])
....比基准元素小的...... data[right] |
data[left] ......比基准元素大的
交换基准元素和data[right]即可得到 以基准元素为分割线的 左右两个分割列。
这里我把 排序递归的调用 与
分割值列和寻找分割位置(核心部分) 分开写成两个方法,为了显得逻辑更加清楚。
完整代码 :
//快排:快排是一个递归的过程!!!!
public static void quickSort(Comparable[] data,int min,int max) {
int mid;
if(min
< max)
{
mid =
findPartition(data,min,max);
quickSort(data,min,mid-1);
quickSort(data,mid+1,max);
}
}
//快排的支持方法
public static int findPartition(Comparable[] data,int min,int max){
int
left,right;
Comparable temp,partitionelement;
left = min;right = max;
partitionelement = data[min];//partitionelement 是data[min]的一个副本
while(left
< right)
{
while(data[left].compareTo(partitionelement)
<= 0 && left < right)
left++;
while(data[right].compareTo(partitionelement)
> 0)
right--;
if(left
< right)
{
temp = data[left];
data[left] = data[right];
data[right] =temp;
}
}
temp = data[min];
data[min] = data[right];
data[right] = temp;
//错错误的写法,要的是把第一个元素和data[right]交换,而不是它的副本
//temp = data[right];
//data[right] = partitionelement;
//partitionelement = temp;
return
right;
}