- 优先使用归并排序(因为归并排序空间复杂度是O(n),并且是稳定排序算法,时间复杂度O(nlogn))
- 当需排序的数据量比较大的时候,改为使用优化快排(比如三数取中获取分区点)
- 当快排时,排序的元素个数小于7时,快排退化为插入排序
传统的快排算法,由于分区点选的不好,可能就会导致算法效率过低。常用分区算法有三数取中法、随机法等。所以可对传统快排进行以下优化
- 优化1:三数取中
- 优化2:去掉不必要的交换mySwap(),直接改为替换
#include <iostream>
#include <vector>
#include <stack>
#include <cstring>
#include <string>
#include <queue>
#include <algorithm>
#include "TreeNode.h"
#include "ListNode.h"
using namespace std;
void mySwap(int num[], int i, int j){
int temp = num[i];
num[i] = num[j];
num[j] = temp;
}
// 优化快排算法
// 传统的快排算法,由于分区点选的不好,可能就会导致算法效率过低
// 常用分区算法(三数取中法、随机法)
// 优化1:三数取中
// 优化2:去掉不必要的交换mySwap()
int Partition(int num[], int start, int end){
int m = start + (end - start)/2;
if(num[start] > num[end])
// 交换左端与右端数据,保证左端较小
mySwap(num, start, end);
if(num[m] > num[end])
// 交换中间与右端数据,保证中间较小
mySwap(num, m, end);
if(num[m] > num[start])
// 交换中间与左端数据,保证左端较小
mySwap(num, start, m);
// 经过交换之后,左端数据为左中右中间值
int pivotkey = num[start];
while(start < end){
// 从右到左找到扫描
while(start < end && num[end] >= pivotkey)
end--;
// 将交换改为替换
num[start] = num[end];
while(start < end && num[start] <= pivotkey)
start++;
// 将交换改为替换
num[end] = num[start];
}
// 将分区值替换为num[start]或者num[end],因为此时start=end
num[start] = pivotkey;
return start;
}
void QuickSort(int num[], int start, int end){
if(start >= end)
return ;
int pivotkey = Partition(num, start, end);
QuickSort(num, start, pivotkey - 1);
QuickSort(num, pivotkey + 1, end);
}
int main(int argc, char* argv[]){
int arr[8] = {8,7,6,5,4,3,2,1};
QuickSort(arr, 0, 7);
for(int i = 0; i < 8; i++){
cout<<arr[i]<<" ";
}
return 0;
}