一 随机快速排序 随机快速排序是对快速排序的一种优化。 ① 随机快速排序函数randomizedQuickSort是一个二分递归函数，退出递归条件为 beginIdx >= endIdx ② 在正式快速排序之前，需要将第一个数与随机一个带排序范围内的数进行交换，这就是随机快排中"随机"的含义 ③ 定义新的newBegin/newEnd索引，将newBegin位置的数设为基准数base，想象newBegin位置已空缺 ④ 当newBegin<newEnd时：从newEnd位置向前搜索(此时...
思路:找一个值作为中间值,然后比他小的放到左边,比他大的放到右边,递归查找排序,最后这个值左边都是比他小的,右边都是比他大的,他是中间的位置,最后合并数组<?php$a = array(2,13,42,34,56,23,67,365,87665,54,68,3); function quick_sort($a){if (count($a)<=1){return $a;}$middle = $a[0];$left = [];$right = [];for($i=1; $i<count($a); $i++){if ($middle < $a[$i]){$right[] = $a[$i];} else {$left[] = $a[$i];}}$left = q...
改进版本1??舍去一边的快速排序，该边的快速排序用自身的排序代替。def quick2(li,left,right):while left<right:mid=partition2(li,left,right)#索引的中间值quick2(li,left,mid-1)#单边递归法left=mid+1return lidef partition2(li,left,right):pivot=li[left]#定位左边的元素while left<right:#还没有搜索完# 从右边开始，将大于中间索引所在元素的元素放在左边while left<right and pivot<li[right]:right-=1li[left]=li[right...
#include <stdio.h> int a[101],n;//定义全局变量，这两个变量需要在子函数中使用void quicksort(int left,int right) {int i,j,t,temp;if(left>right)return;temp=a[left]; //temp中存的就是基准数i=left;j=right;while(i!=j){//顺序很重要，要先从右边开始找while(a[j]>=temp && i<j)j--;//再找右边的while(a[i]<=temp && i<j)i++;//交换两个数在数组中的位置if(i<j){t=a[i];a[i]=a[j];a[j]=t;}}//最终将基准数归位a[left]=a[i];...
快速排序由C. A. R. Hoare在1960年提出。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，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。 设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到...
问题：Input: s = 7, nums = [5,3,1,7,5,20,2,4,3,2,2,1,2,4,3] Output: [1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 7, 20] /* 例子： 3,8,7,1,2 2,8,7,1,3 2,3,7,1,8 2,1,7,3,8 2,1,3,7,81,2,3,7,8 */状态码朴素写法：import java.util.Arrays;publicclass test {publicstaticvoid main(String[] args) {int[] nums= {5,3,1,7,5,20,2,4,3,2,2,1,2,4,3};quicklySort(nums,0,nums.length-1);//Arrays.sort(nums); System.out....
用的最多的排序 平均性能：O(nlogn){随机化nlogn}原地址排序稳定性：不稳定思想：分治 （切分左右）学习方式：自己在纸上走一遍 def PARTITION(A,p,r):x = A[r] # 锚点 主元{大于它放一边，小于的放另一边}i = p - 1for j in range(p,r):if A[j] <= x:i += 1A[i],A[j] = A[j],A[i]A[i+1],A[r] = A[r],A[i+1]return i + 1def QUICKSORT(A,p,r):if p < r: #分治q = PARTITION(A,p,r)QUICKSORT(A,p,q-1)QUICKSORT(A,q+1,r)if__name__ ...
快速排序由于排序效率在同为O(N*logN)的几种排序方法中效率较高，因此经常被采用，再加上快速排序思想----分治法也确实实用，因此很多软件公司的笔试面试，包括像腾讯，微软等知名IT公司都喜欢考这个，还有大大小的程序方面的考试如软考，考研中也常常出现快速排序的身影。总的说来，要直接默写出快速排序还是有一定难度的，因为本人就自己的理解对快速排序作了下白话解释，希望对大家理解有帮助，达到快速排序，快速搞定。 快速排...
#include<stdio.h>//快速排序 int main(){int a[]={2,1,5,4,3,8,9,6,7};int* b=a-1+sizeof(a)/4; //基准指针 int* i=a-1; //慢指针 int* j=a; //快指针 int QS(int* tb,int* ti,int* tj);QS(b,i,j);for(int k=0;k<sizeof(a)/4;k++){printf("%d ",a[k]);} }//QuickSort int QS(int* tb,int* ti,int* tj){//如果数组空或只有一个数不用排序 if(tb<=tj){return0;}void swap...
简单排序：每次找出最大（小）的数，从头开始依次排序。 1publicstaticint[] simplySort(int a[]) {2for (int i = 0; i < a.length - 1; i++) {3// int min = a[i]; 4int minIndex = i;5for (int j =i + 1; j < a.length; j++) {6//我的代码7// if (a[j] < min) {8// min = a[j];9// minIndex = j; 10// } 11//老师代码12if (a[j] < a[minIndex])...
//选择排序基本思想就是：一个一个最值查找，然后排序//the simple insertSortWayvoid selectSort(int *a){int n = strlen(a);for(int k; k<n; k++){int l = k;for(int j; j<k; j++){if(a[j] > a[l]){l = j;}}int tmp = a[k];a[k] = a[l];a[l] = tmp; } }//the nice insertSortWayvoid SelectSort(int r[],int n) { int i ,j , min ,max, tmp; for (i=1 ;i <= n/2;i++) { min = i; max = i ; for (j= i+1; j<= n-i; j++) { ...
与归并排序一样，快速排序使用也使用了分治的思想。下面是对一个典型的子数组A[p,...,r]进行快速排序的三步分治过程： 分解：数组A[p,...,r]被划分成两个（可能为空）子数组A[P,...,q-1]和A[q+1,...,r]，使得A[p,...,q-1]中每个元素都小于等于A[q]，而A[q]也小于等于A[q+1,...,r]中的每个元素。其中，计算下标q也是划分过程的一部分。 解决：通过递归调用快速排序，对子数组啊A[P,...,q-1]和A[q+1,...,r]进行排序。 合并：...
1/**********二分查找*****************/ 2int half_find(int *num,int size, int a)3{4int i=0;5int low=0;6int high=size-1;7int mid;//记录中间位置 8while(low<=high)9 { 10 mid = (low+high)/2; 11if(num[mid] == a) 12return mid;//返回所在位置13if(num[mid] > a) 14 high = mid-1;//减去大的那一半15if(num[mid] <a) 16 low = mid+1;//减去小的那半17 } 18returnfalse;//没找到19} ...
第六章 堆排序最小堆和最大堆：近似的完全二叉树A[parent(i)]<=A[i]或者A[parent(i)]>=A[i]建堆复杂度O(n)排序O(nlgn)实际应用中，快速排序一般优于堆排序。可用于优先队列等。在一个包含n个元素的堆中，所有优先队列的操作均可在O(lgn)时间内完成。 第七章 快速排序与归并排序一样用分治思想主元pivot可随机生成 原文：http://www.cnblogs.com/justinh/p/6518639.html
当待排序元素序列中有大量的重复排序码时，简单的快速排序算法的效率将会降到非常之低。一种直接的想法就是将待排序列分成三个子序列：一部分是排序码比基准元素排序码小的；一部分是与基准元素排序码等值的；一部分是比基准元素排序码大的，如下图所示： 但是，如果我们直接据此思想去编写实现算法的话，会让我们面临很大的困难。与基准元素等值的元素到底有多少？以及如何最快速有效地确定划分的边界？所以，完成这样的三路划分...