快速排序
快速排序思想
1962年,由C.A.R.Hoare創造出來。該算法核心思想就一句話:“排序數組時,將數組分成兩個小部分,然后對它們遞歸排序”。然而采取什么樣的策略將數組分成兩個部分是關鍵,想想看,如果隨便將數組A分成A1和A2兩個小部分,即便分別將A1和A2排好序,那么A1和A2重新組合成A時仍然是無序的。所以,我們可以在數組中找一個值,稱為key值,我們在把數組A分解為A1和A2前先對A做一些處理,讓小于key值的元素都移到其左邊,所有大于key值的元素都移到其右邊。這樣遞歸排序A1和A2,數組A就排好了。
舉例
我們要排序的數組如下:
55 41 59 26 53 58 97 93
我們選取第一個元素作為key值,即55.(一般都是選取第一個元素)。假如我們有一種辦法可以將數組做一步預處理,讓小于key值的元素都位于其左邊,大于key值的元素都位于其右邊,預處理完數組如下:
41 26 53 55 59 58 97 93
這樣數組就被key值劃分成了兩段,A[0...2]小于key,A[4...7]大于key,可見key值本身已排好序,接下來對A[0...2]和A[4...7]分別進行遞歸排序,那么整個數組就排好序了。預處理做的工作再次澄清下:找一個key值,把key位放到某位置A[p],使小于key值的元素都位于A[p]左邊,大于key值的元素都位于A[p]的右邊。到此,我們的快排模型就成型了。
/*l, u 代表待排序部分的下界和上界*/void qsort(l, u){ /*遞歸結束條件是待排序部分的元素個數小于2*/ if(l >= u) { return; } /*此處進行預處理,預處理后key值位于位置p*/ qsort(l, p-1); qsort(p+1, u);}
接下來看如何做預處理。我們選取A[0]做為key值, p作為key值的位置。我們從A[1]開始遍歷后面的數組,用變量i指示目前的位置,每次找到小于key的值都與A[++p]交換。開始時p=0.
55 41 59 26 53 58 97 93 i = 1,A[i]位置為41, 即A[i] < key, swap(++p , i),即p = 1:
55 41 59 26 53 58 97 93 i = 2,A[i]位置為59,A[i] > key,不做任何改變。
i = 3,A[i]位置為26,A[i] < key,swap(++p, i), 即p = 2:
55 41 26 59 53 58 97 93 i = 4,A[i]位置為53,A[i] < key,swap(++p, i),p = 3:
55 41 26 53 59 58 97 93 i = 5,A[i]位置為58,A[i] > key,不做任何改變。
i = 6,A[i]位置為97,A[i] > key,不做任何改變.
i = 7,A[i]位置為93,A[i] > key,不做任何改變.結束循環。此時p為key的最終位置。還需一步把key值填入p位置。
最后swap(l, p)即把Key值放到最終位置上了。至于為什么要交換l,p的位置,可以另拿一組數據試一下:55,41,59,26,99,58,97,93。
完整的程序1
/*l, u 代表待排序部分的下界和上界*/
void qsort(int l, int u){ /*遞歸結束條件是待排序部分的元素個數小于2*/ if(l >= u) { return; } int p = l; for(int i = l+1; i <= u; i++) { if(A[i] < A[l]) { swap(++p, i); } } swap(l, p); qsort(l, p-1); qsort(p+1, u);}
這就是第一代快速排序算法,正常情況下其復雜度為nlogn,但在考慮一種極端情況:n個相同元素組成的數組。在n-1次劃分中每次劃分都需要O(n)的時間,所以總的時間為O(n^2)。使用雙向劃分就可以避免這個問題。
雙向劃分快速排序
/*l, u 代表待排序部分的下界和上界*/void qsort(int l, int u){ /*遞歸結束條件是待排序部分的元素個數小于2*/ if(l >= u) { return; } key = A[l] for(int i = l, j = u+1; i <= j;) { do i++ while(i <= u && A[i] < key)); do j-- while(A[j] > key); if(i > j) { break; } swap(i, j); } swap(l, j); qsort(l, j-1); qsort(j+1, u);}
插入排序優化
插入排序的精髓就是首先將第一個元素視為有序子數組x[0...0],然后插入x[1]...x[n-1].思想很簡單,代碼也很簡單,簡單的代碼有沒有優化的空間呢?編程珠璣中提供了幾個優化后的方案,效率提高了70%之多。
簡單的實現(sort1)
void insertSort(int *array, size_t size){ for(size_t i = 1; i < size; i++) { for(int j = i; j > 0 && array[j - 1] > array[j]; j--) { swap(array[j - 1], array[j]); } }}
優化思路
內循環的swap函數可能不如內聯函數快些,所以第一步優化將該swap函數展開,據作者說,展開后效率提高了60%。
優化代碼(sort2)
void insertSort(int *array, size_t size){ for(size_t i = 1; i < size; i++) { for(int j = i; j > 0 && array[j - 1] > array[j]; j--) { int t = array[j]; array[j] = array[j - 1]; array[j - 1] = t; } }}
優化思路
由于內循環中總是給變量t賦同樣的值(x[i]的初始值),所以內循環關于t的兩條賦值語句移出循環,據說這么做的效率又提高了15%。
優化代碼(sort3)
void insertSort(int *array, size_t size){ for(size_t i = 1; i < size; i++) { int j = i; int t = array[j]; for(; j > 0 && array[j - 1] > array[j]; j--) { array[j] = array[j - 1]; } array[j] = t; }}
《編程珠璣》書中給出了三種排序的運行時間:
插入排序的效率總是O(n2),效率差在比較的次數以及交換的頻率,如果交換的頻率減少的話就可以大大提高插入排序的效率,這也是為什么元素基本有序時插入排序效率高的原因。
個人觀點
代碼調優以及性能優化都可能帶來一系列的副作用,比如程序的正確性,可讀性,可維護性等。是否需要調優要看問題性質,調優既是華而不實的“花活”,也是一把利刃,區別就在于使用的場合。
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