ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
首页 > 其他分享> 文章详细

排序优化——模拟栈及三路快排

2021-06-10 11:07:40  阅读:236  来源: 互联网

标签:right int 复杂度 栈及 快排 排序 data left


几乎所有的编程语言都会提供排序函数,比如 C 语言的 qsort(), C++ STL 中的 sort(),这些排序函数是如何实现的呢?

1. 如何选择合适的排序算法?

如果要实现一个通用的高效率的排序函数,我们应该选择那种排序算法呢?

  • 各种排序算法的特点如下所示。

  • 线性排序算法的时间复杂度比较低,适用场景特殊,因此不适合作为通用的排序函数。

  • 小规模数据可以选择时间复杂度为 \(O(n^2)\) 的算法,大规模数据选择时间复杂度为 \(O(nlogn)\) 的算法则会更加高效。为了兼顾任意规模的数据,一般会首选复杂度为 \(O(nlogn)\) 的算法来实现排序函数。

  • 归并排序虽然最好情况、最坏情况和平均情况下时间复杂度都可以做到 \(O(nlogn)\),但它不是原地排序算法,空间复杂度为 \(O(n)\),排序的时候需要的额外空间和源数据一般大,空间消耗过高。


2. 如何优化快速排序?

快速排序最坏情况下时间复杂度退化为 \(O(n^2)\) ,我们怎样来避免这种情况的发生呢?

  • 实际上,这种 \(O(n^2)\) 复杂度出现的主要原因还是分区点选取得不合理

  • 理想的分区点应该是,被分区点分开的两个区间,数据的数量差不多。

2.1. 分区点优化问题

  • 三数取中法。从待排序数据首、尾、中分别取出一个数,然后对比大小,以这三个数的中间值作为分区点。

  • 如果排序数据比较多,可能要“五数取中”或者“十数取中”。

  • 随机法。每次从要排序的区间随机选择一个元素作为分区点,这种情况下,就可以避免每次分区点都选得非常糟糕。

2.2. 堆栈溢出问题

快速排序是利用递归来实现的,当递归的的深度过深时,就会导致堆栈溢出。

  • 限制递归深度。当递归次数超过我们设定的阈值时,就停止递归。
  • 在堆上模拟函数调用栈。手动模拟递归压栈出栈过程,解除系统栈大小的限制。

3. C 语言的 qsort() 函数?

  • qsort 优先使用归并排序,在数据规模比较小的时候,以空间换时间。

  • 当数据规模比较大时,qsort 会改为快速排序,以三数取中法来选取分区点。

  • qsort 通过在堆上模拟函数调用栈来解决堆栈溢出问题。

  • 当快速排序区间内元素小于等于 4 时,qsort 退化为插入排序。因为在小数据规模下, \(O(n^2)\) 时间复杂度算法并不一定比 \(O(nlogn)\) 的算法执行时间长。


4. 模拟栈的快速排序算法

int Partition(float data[], int left, int right)
{
    int i = left, j = left;
    int pivot = data[right];

    for (j = left; j < right; j++)
    {
        if (data[j] < pivot)
        {
            int temp = data[i];
            data[i] = data[j];
            data[j] = temp;
            i++;
        }
    }

    data[j] = data[i];
    data[i] = pivot;
    return i;
}

void Quick_Sort(float data[], int left, int right)
{
    if (left < right)
    {
        stack<int> s;
        s.push(left);
        s.push(right);

        while (!s.empty())
        {
            int j = s.top();
            s.pop();
            int i = s.top();
            s.pop();

            int mid = Partition(data, i, j);
            // 至少有两个元素
            if (mid-1 > i)
            {
                s.push(i);
                s.push(mid-1);
            }
            if (j > mid+1)
            {
                s.push(mid+1);
                s.push(j);
            }
        }
    }
}

5. 三路划分快速排序

针对有重复数据的情况,三路划分将数据分为三部分:小于主元的、等于主元的和大于主元的,然后递归调用的时候只对两端的数据再排序,而不用处理中间相等的情况。

1.png

void Quick_Sort_3_Way(float data[], int left, int right)
{
    if (left < right)
    {
        float pivot = data[right];
        int l = left - 1;
        int j = left;
        int r = right;

        /*
        [left, l] 小于主元
        [l+1, j] 等于主元
        [j+1, right] 大于主元
        */

        while (j < r)
        {
            if (data[j] < pivot)
            {
                swap(data[j], data[++l]);
                j++;
            }
            else if (data[j] > pivot)
                swap(data[j], data[--r]);
            else    j++;
        }
        swap(data[j], data[right]);
        Quick_Sort_3_Way(data, left, l);
        Quick_Sort_3_Way(data, j+1, right);
    }
}

参考资料-极客时间专栏《数据结构与算法之美》


seniusen

   

标签:right,int,复杂度,栈及,快排,排序,data,left
来源: https://blog.51cto.com/u_15265149/2888225

本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享;
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除;
5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有