博客
关于我
分治法之快速排序(以及快速排序的优化)(2021/1/24)
阅读量:679 次
发布时间:2019-03-17

本文共 2298 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

快速排序与其优化

快速排序是由Tony Hoare在1960年提出的常用排序算法,通过选择划分点,将数据集划分为两部分,递归地对左右子集进行排序。经过多年的发展,快速排序被不断优化,以获得更高效率。以下将重点介绍快速排序的原理、实现及其优化方法。

快速排序划分函数:Partition

Partition函数是快速排序的关键部分,负责将数据集划分为两部分,返回基准元素的位置。传统划分方式从中间位置开始,将数组划分为较大的部分和较小的部分。在优化后,我们采用双指针策略,减少内部循环中的比较次数。

伪代码如下:

function Partition(list, low, high)    // 基准元素位置初始化为low    base = list[low]    left = low    right = high    while left < right        // 向右找第一个小于等于基准元素的元素        while right > left && list[right].flag > base.flag            right --        end        // 向左找第一个大于基准元素的元素        while left < right && list[left].flag > base.flag            left ++        end        // 交换左右部分未比较的元素        if left < right            temp = list[left]            list[left] = list[right]            list[right] = temp            return right        else if list[left].flag <= base.flag            temp = list[left-1]            list[left-1] = base            list[low] = temp            return left        else            temp = list[left]            list[left] = base            list[low] = temp            return left        end    end

优化后的划分函数

传统的划分函数从左右两端同时向中间移动,但这样可能无法保证基准元素的正确位置。优化后的partition_pro函数通过先分离已比较过的元素,然后将基准元素放置到正确位置,从而减少交换次数。

伪代码如下:

function partition_pro(list, low, high)    // 基准元素位置初始化为low    base = list[low]    i = low    j = high    while i < j        // 向右找第一个小于等于基准元素的元素        while j > i && list[j].flag > base.flag            j --        end        // 向左找第一个大于基准元素的元素        while i < j && list[i].flag > base.flag            i ++        end        // 交换左右部分未比较的元素        if i < j            temp = list[i]            list[i] = list[j]            list[j] = temp            return partition_pro(list, low, i)        end        // 基准元素已经移动到正确位置        return i    endend// 优化后的快速排序实现function QuickSort_Pro(list, low, high)    if low < high        //划分函数返回基准元素的位置        mid = partition_pro(list, low, high)        // 递归排序左边和右边        QuickSort_Pro(list, low, mid)        QuickSort_Pro(list, mid, high)    endend

数据性能优化

通过优化后的划分函数,我们从左右两端交替进行比较,这种做法减少了额外的比较次数,并且通过预先分离已比较的元素,减少了元素的交换次数。这一优化使得快速排序的时间复杂度从O(n^2)降至接近O(n log n)。

实验测试

通过对多组测试数据进行排序性能测试,我们发现优化后的快速排序在时间复杂度上有显著提升。例如,给定测试数据[0 1 6 3 12 5 18 7 24 9],优化后的排序时间不到0.05秒。

总结

快速排序作为一种高效的排序算法,其优化版通过改进划分策略,将性能提升至更高水平。通过优化后的划分函数,我们不仅减少了比较次数,还提高了代码的可读性。以上优化方案在实际应用中表现良好,建议在对大规模数据集进行排序时采用。

转载地址:http://qbshz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Mysql学习总结(58)——深入理解Mysql的四种隔离级别
查看>>
Mysql学习总结(59)——数据库分库分表策略总结
查看>>
Mysql学习总结(5)——MySql常用函数大全讲解
查看>>
Mysql学习总结(60)——并发量大、数据量大的互联网业务数据库设计规范总结
查看>>
Mysql学习总结(61)——MySQL优化之DBA级优化整理汇总
查看>>
Mysql学习总结(62)——MySQL连接com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link问题
查看>>
Mysql学习总结(63)——Mysql数据库架构方案选择与分析
查看>>
Mysql学习总结(64)——Mysql配置文件my.cnf各项参数解读
查看>>
Mysql学习总结(65)——项目实战中常用SQL实践总结
查看>>
Mysql学习总结(66)——设置MYSQL数据库编码为UTF-8
查看>>
Mysql学习总结(67)——MYSQL慢查询日志
查看>>
Mysql学习总结(68)——MYSQL统计每天、每周、每月、每年数据 SQL 总结
查看>>
Mysql学习总结(69)——Mysql EXPLAIN 命令使用总结
查看>>
Mysql学习总结(6)——MySql之ALTER命令用法详细解读
查看>>
Mysql学习总结(70)——MySQL 优化实施方案
查看>>
Mysql学习总结(71)——MySQL 重复记录查询与删除总结
查看>>
Mysql学习总结(71)——数据库介绍(MySQL安装 体系结构、基本管理)再回顾
查看>>
Mysql学习总结(72)——MySQL 开发者开发,设计规范再总结
查看>>
Mysql学习总结(73)——MySQL 查询A表存在B表不存在的数据SQL总结
查看>>
Mysql学习总结(76)——MySQL执行计划(explain)结果含义总结
查看>>