目录分析一.快速排序的思想二.partition函数如何实现递归实现 分析 一.快速排序的思想取数组中的第一个元素作为标准值，把小于标准值的元素放在其左侧smaller区域，把大于标准值的元素放在其右侧larger区域。那么标准值的位置就移动到了排序完成以后他应该在的位置。 把smaller,larger两部分分别通过这种方式进行排序。数组5 4 2 7 3 6 为例,[ ]括起来的是此次比较的标准值： 第一轮后：4 2 3 [5] 7 6 第二轮后：2 3 [4] 5 6 [7] 第...
思想： 先找一个基准数（我习惯把最左边的数作为基准数） 从两边开始检索，先检索右边比基准数小的，在检索左边比基准数大的 检索到了，停下 交换元素 再继续检索 两边下标重合，检索完毕 把基准数和重合位置的数据交换 第一轮交换完成（基准数左边都比它小，右边都比它大） 递归重复 先来个图（百度上搜的图，意思差不多）：代码实现：import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Arrays; import java.util.Date;public...
package mainimport "fmt"func main() {src := []int{1, 3, 493, 0, 2, 55, -92, 8, 23, -19, -19}quick_sort(src, 0, len(src)-1)fmt.Println(src) }func quick_sort(src []int, left int, right int) {if left >= right {return}i := leftj := rightt := src[left] // 基准值for i < j {// 找到比基准值小的元素for src[j] > t && i < j {j--}// 找到比基准值大的元素for src[i] <= t && i < j {i++}// 交换if i < j {temp := sr...
目录 Java 排序算法 - 快速排序 1. 归并排序 1.1 归并排序三大原理分析 1.2 归并排序三大指标分析2. 快速排序 2.1 快速排序原理分析 2.2 快速排序三大指标分析Java 排序算法 - 快速排序 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 上一节分析了冒泡排序、选择排序、插入排序这三种排序算法，它们的时间复杂度都是 O(n2)，适合小规模数据排序。今天，本文继续分析两种时间复杂度为 O(nlogn) 的排序算法...
快速排序 思想 从数组中选取一个元素，以它作为比较基准，比它小的都放到数组左边；比它大的则放到右边。然后左边的数组和右边的数组也进行同样的操作。这样递归下去，最后数组就会成为一个有序的数组。 图解 借用一下百科的图：性能 快速排序时不稳定的，它的最好和平均时间复杂度为O(nlogn)。 最坏的情况就是每次所选的基准都是当前序列中的最大或最小元素，这样每次划分的两个子数组中都有一个是空数组，则最终需要经过n次划分，...
源代码git地址 算法原理： 轴点的概念:任意序列S[lo,hi],对应的有序向量为[lo,hi]。若把S分为前后两个子序列，S[lo,mid)/S[mid,hi)。如果mid为轴点，那么则满足： S[mid]=[mid] 前后子序列的成员完全相同 例如：[1,2,4,5,77,88,99]和[4,2,1,5,88,99,77]，那么5就是序列的轴点。 前后序列完成排序后，整体即可排序。采用分治策略，递归完成整个序列排序 不变性： 适应范围： 实际应用： 算法实现： 第一步template <typename T>//[l...
#include<stdio.h> #include<time.h> #include <stdlib.h>const int maxx=1e2+1; int a[maxx];void swap(int *x,int *y) {int z=*x;*x=*y;*y=z; } void init()//生成100个随机数,范围是0-99 {for(int i=0;i<100;i++) a[i]=rand()%100; } void zjcrsort()//直接插入排序 {int b[maxx];for(int i=0;i<100;i++) b[i]=a[i];//按照a数组去初始化b数组int cnt1=0,cnt2=0;//比较次数和移动次数for(int i=1;i<100;i++){int j=i;int temp=b...
快速排序就是取出数组中的第一个值，比这个值小的放到前面，比这个值大的放在后面。将一个问题分解成相同的子问题，就可以用递归的方式来做。 swift的高阶函数filter过滤器可以简化全部代码： func quickFilterSort(_ arr: [Int]) -> [Int] { if arr.count <= 1 { return arr } return quickFilterSort(arr.filter {$0 < arr[0]} ) + arr.filter {$0 == arr[0]} + quickFilterSort(arr.filter({$0 > arr[0...
核心思想：取一个初始值，将数组中比该值小的放在其左边，比其大的放在右边， 再对左、右子数组进行相同操作，直到数组排好序。def quicksort(nums):l = 0r = len(nums) - 1_quicksort(nums,l,r) def _quicksort(nums,l,r):if l < r:p = partition(nums,l,r)_quicksort(nums,l,p-1)_quicksort(nums,p+1,r) def partition(nums,l,r):base = nums[l]j = l+1for i in range(l+1,r+1):if nums[i]<base:nums[i],nums[j]=nums[j],nums[i]...
快速排序 思路： 在一个序列中，随意取一个数值作为标准，将序列划分为两部分，左边一部分是小于这个标准值的，右边一部分是大于这个标准值的。 后序接着如此排序，直至序列排好序为止。下标为0的位置是监视哨，也就是存放标准的位置。然后从j所指向的位置向前查找，只要是比49小的值就放在前面，这里27小于49，那么将27移到前面。将27存放到元素指向的位置。 接着i向后移动，38小于49，那么不变，65大于49，所以将65移动到27的位置...
快速排序算法是基于递归思想所设计的算法，每次排序设定一个标准值，排序完成后，让标准值的前面都是比它小，后面都是比它大的，直到每组只剩一个数。 其流程基本如下： (1)首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。 (2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于或等于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值。 (3)然后，左边和右边的数据可...
快速排序是冒泡排序的改进版，也是最好的一种内排序，还涉及到分治和递归 基本思路： 1先从数列中取出一个数作为基准数（简单起见可以取第一个数) 2分区过程，将比这个数大的数全放到它的右边，小于或等于它的数全放到它的左边(分区) 3再对左边区间重复第一步和第二步，直到各区间只有一个数（递归） 举例： 对数组 {72,6,57,88,60,42,83,73,48,85}排序 思路图如下： 具体代码private static void quickSort(int[] arr,...
完整代码： #include <iostream> #include <cstdlib> #include <ctime> #include <algorithm> #include <cmath> #include <mpi.h>using namespace std;struct Pair {int left;int right; };const int MAX_PROCESS = 128; const int NUM = 8000; const int MAX = 1000000; const int MIN = 0;int arr[NUM]; int temp[NUM];Pair pairs[MAX_PROCESS];int counter = -1;void swap(int A[], int i, int j) {int temp = A[i];A[i] = A[j]...
/*** @author wkk* @date 2020/1/9 11:09*/ public class MyTestQuickSort {public static void main(String[] args) {int[] arr = {213, 499, 1, 53, 56, 3, 4, 89, 0, 388, 45, 34};quickSort(arr, 0, arr.length - 1);System.out.println(Arrays.toString(arr));}private static void quickSort(int[] arr, int min, int max) {if (min == max || min > max) {return;}int index = partition(arr, min, max);quickSort(arr, min...
var quickSort = function(arr) {if (arr.length <= 1) {return arr;}var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2);var pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0];var left = [];var right = [];for (var i = 0; i < arr.length; i++) {if (arr[i] < pivot) {left.push(arr[i]);} else {right.push(arr[i]);}}return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right)); }; 首先，定义一个quickSort函数，它的参数是一个数组。var q...