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C++算法之快速排序

小磊z 2022-04-23 阅读 128

C++算法之快速排序


文章目录


一、快速排序引出

我们知道,给一个长度为n的序列排序,有三种很简单的算法:选择排序、冒泡排序、插入排序。这三种算法的复杂度均为O(n^2)

如果按照计算机1秒钟可以进行10^8次计算作为参照,那么它1秒之内可以排序的序列长度大概为10^4这个数量级。

然而,在实际生活中,10^4级别并不是一个很大的数字,比如说山东每年会有超过50万人参加高考。如果我们想将山东省内所有学生按照高考成绩排序的话,使用O(n^2)将会运行:
在这里插入图片描述
不得不说,这样的算法并不算高效。那么,我们能不能设计出更高效的算法呢?

  • 一种优化方法
    假设现在,我们只想对1~n的数字排序。并且现在我们有个排序算法,运行复杂度刚好是n^2

如果:

先把该序列分成两部分,一部分是1~(n/2),另一部分是(n/2+1)~n

然后对两个序列进行分别排序 ;

最后再将两部分贴在一起,这个算法的复杂度是多少呢?

1、首先,我们将序列分为长度相等的大小两部分。

此时我们需要将所有<=n/2的数字调出来放到一边;

将所有>n/2的数字挑出来放到另一边;

这个步骤相当于将所有数字看一遍,所以复杂度是O(n)

2、然后,我们使用原来掌握的排序算法,分别给分好的两个序列排序。

因为两个序列的长度都是n/2,所以两边排序的复杂度都是(n/2)2 = n2 / 4。两部分排序的总复杂度是(n2 / 4) * 2 = n2 / 2。

3、最后,我们需要把两部分的排序结果贴在一起。

这个操作几乎不费时间。

所以,我们最终复杂度将是n^2 / 2 + n。和原来直接运行排序算法得到复杂度为n^2 相/比,我们节省了近一半的时间!

由此,我们只需要将原序列划分一下,两边分别排序,最后将该序列合并,就能节省一半的时间(此时因为复杂度仍为平方级别,所以,我们只是在原算法的基础上优化一个常数)。

那么,我们能不能进一步优化该算法呢?

答案是可以的,只要我们按照上述步骤继续分下去就可以了,如下图:
在这里插入图片描述


二、代码实现

// 该代码参考 https://www.geeksforgeeks.org/quick-sort/
#include <bits/stdc++.h>
#define N 100010 
using namespace std; 
int n; 
int a[N]; 
 
void quick_sort(int l, int r) { 	
    // l和r分别代表当前排序子段在原序列中左右端点的位置
    // 设置最右边的数为分界线
    int pivot = a[r];
    int k;
    
    /* 此处省略了元素移动和确定分界线新位置k的过程 */
    
    if (l < k - 1) quick_sort(l, k - 1); // 如果序列的分界线左边的子段长度>1,排序
    if (k + 1 < r) quick_sort(k + 1, r); // 如果序列的分界线右边的子段长度>1,排序
    // 上面的过程结束后,到这里左子段和右子段已经分别排好序。又因为确定分界线以后的移动操作
    // 保证了左子段中的元素都小于等于分界线,右子段中的元素都大于分界线。所以整个序列也是有序的。
} 
 
int main() { 
    // 输入
    scanf("%d", &n); 
    for (int i = 1; i <= n; ++i) scanf("%d", &a[i]); 
     
    // 快速排序
    quick_sort(1, n); 
    
    // 输出
    for (int i = 1; i <= n; ++i) printf("%d ", a[i]);  
    return 0; 
} 

三、复杂度分析

空间复杂度

首先该算法的空间复杂度是O(n),具体来说,在整个排序过程中,元素的移动都在原始数组中进行。所以快速排序是一种原地排序算法。

时间复杂度

可以看出,在「详细算法描述」中,我们的算法分为若干层。每一层中都是分治法的三个步骤:我们首先进行问题拆分,然后进入下一层,下一层的问题解决后,我们返回这一层进行子问题解的合并。
在这里插入图片描述
我们首先分析对1~nn个数字进行快速排序的情况。

在每一层中,问题拆分的复杂度是O(n),因为我们移动数组元素的时候,需要将每个子段扫一遍。那么把所有层的子段一起看,就相当于在每一层都把整个序列完整扫了一遍。对于子段解的合并,其复杂度是O(1),因为有分界线的存在,当我们把左边和右边都排好序后,它们和分界线元素一起天然形成了原序列的完整排序。

那么一共有多少层呢?因为每次我们都知道当前子段的中位数,所以可以保证每次划分,两个字段长度比较平衡,所以下一层子段的长度都比上一层减少了一半,直到长度为1算法停止。所以整个算法有logn层。

那么我们分析出在这种情况下,算法的复杂度是O(n * logn)。这样,在1秒之内,计算机能非常轻松地排序10^6 及以上的数据。

但对于任意n个数的排序,每次划分情况取决于选取的分界线情况。如果每次分界线刚好取到最小值或者最大值,会导致划分时所有数字都会移动到同一边,整个算法的复杂度也会下降为O(n^2)。如下图:
在这里插入图片描述
我们很容易想到两种尽量避免出现这种情况的方法:

  • 在排序之前,先把整个数组随机打乱顺序。
  • 在选取分界线时,与之前固定选取某个位置的方法相比,我们换成随机选择分界线的位置。

这两种方法都能极大概率避免上面提到的极端情况的发生。

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