Java经典排序算法之快速排序代码实例
1.简介
快速排序,快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。它采用了分治法的策略,数据量越大,越能体现快排的速度。
快速排序的平均时间复杂度是O(nlogn), 空间复杂度是O(log2n),是不稳定排序。
快速排序实现的思想是:指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。
整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
总的来说:
- 第一步、在数列中取出一个数作为基准数 (一般是最左边的数)。
- 第二步、定义两个指针:一个从右往左移动,找到比基准数小的停下 ;另一个指针从左往右移动,找到比基准数大的停下,交换两个指针对应的数。
- 第三步、交换完成,继续检索,重复第二步。
- 第四步、当两个指针相遇,停止检索,将基准数和相遇位置元素交换。此时,第一轮排序结束。这时候的数组特点: 基准数左边都小于基准数, 基准数右边都大于基准数
- 第五步、采用分治策略,按照上述步骤继续排列基准数左边,右边同理。
看文字理解可能有点云里雾里,接下来我们用图来解释下这个过程。
2.图解步骤
1.假设这有个待排序数组。我们定义基准数为5,定义两个指针 i、j
2.j指针先从右往左移动,找到比基准数小的,停下,然后i指针向右移动,找到比基准数大的,停下,
3.找到了,停下。
4.交换两个元素。
5.重复上述步骤,直到两个指针相遇。
6.到这里,基准数归位了。你就会发现,基准数左边的都小于基准数 ,基准数右边的都大于基准数。
7.现在使用分治法策略,先排左边,再排右边,重复上面的步骤。
左边完成:
同理。右边也是。
最终,完成排序。
3.代码实现
接下来,我们用java语言来实现一下这个过程吧。
package com.znzz.quicksort; //快速排序 import java.util.Arrays; public class QuickSort { public static void main(String[] args) { int[] arr = {1,3,65,7,4,6,2}; System.out.println(Arrays.toString(arr)); long start = System.currentTimeMillis(); //获取系统当前时间(ms) quickSort(arr,0,arr.length-1); System.out.println(Arrays.toString(arr)); System.out.println(System.currentTimeMillis() - start); //计算程序所用时间(ms) } // 定义方法,用来快速排序 public static void quickSort(int[] arr, int left, int right){ //判断,如果左边大于右边,不合法,直接return if (left > right){ return; } //定义变量保存基准数 int base = arr[left]; //定义变量i,指向最左边 int i = left; //定义变量j,指向最右边 int j = right; //开始检索 while (i != j) { //由j从右往左检索。检索到比基准数小的就停下,检索到比基准数小大的就据徐检索 while (arr[j] >= base && i < j) { j--; //表示从右往左移动 } //i从左往右检索 while (arr[i] <= base && i < j) { i++; //表示从左往右移动 } //到这,表示i、j都停下了,代表都找到了符合的元素,开始交换对应元素。 swap(arr, i, j); } //到这,说明i = j,表示相遇了 //停止检索,把基准数和相遇位置的数交换。 arr[left] = arr[i]; arr[i] = base; //基准数在这就归位了,这样,左边的数都比它小,右边的数都比他大 //现在开始排左边。 quickSort(arr, left, i-1); //现在开始排右边。 quickSort(arr, i+1, right); } public static void swap(int [] arr, int i, int j){ int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } }
4.总结
快速排序是不稳定的排序,它的时间复杂度是O(nlogn): 空间复杂度是:O(log2n),使用的思想是分治法策略。
到此这篇关于Java经典排序算法之快速排序代码实例的文章就介绍到这了,更多相关Java快速排序内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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