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介绍一下快排原理以及时间复杂度,并实现一个快排

本文转载自微信公众号「三分钟学前端 」,作者sisterAn。转载本文请联系三分钟学前端公众号。

快排使用了分治策略的思想,所谓分治,顾名思义,就是分而治之,将一个复杂的问题,分成两个或多个相似的子问题,在把子问题分成更小的子问题,直到更小的子问题可以简单求解,求解子问题,则原问题的解则为子问题解的合并。

快排的过程简单的说只有三步:

  • 首先从序列中选取一个数作为基准数
  • 将比这个数大的数全部放到它的右边,把小于或者等于它的数全部放到它的左边 (一次快排 partition)
  • 然后分别对基准的左右两边重复以上的操作,直到数组完全排序

具体按以下步骤实现:

  • 1,创建两个指针分别指向数组的最左端以及最右端
  • 2,在数组中任意取出一个元素作为基准
  • 3,左指针开始向右移动,遇到比基准大的停止
  • 4,右指针开始向左移动,遇到比基准小的元素停止,交换左右指针所指向的元素
  • 5,重复3,4,直到左指针超过右指针,此时,比基准小的值就都会放在基准的左边,比基准大的值会出现在基准的右边
  • 6,然后分别对基准的左右两边重复以上的操作,直到数组完全排序

注意这里的基准该如何选择喃?最简单的一种做法是每次都是选择最左边的元素作为基准:

但这对几乎已经有序的序列来说,并不是最好的选择,它将会导致算法的最坏表现。还有一种做法,就是选择中间的数或通过 Math.random() 来随机选取一个数作为基准,下面的代码实现就是以随机数作为基准。

代码实现

 
 
 
 
  1. let quickSort = (arr) => { 
  2.   quick(arr, 0 , arr.length - 1) 
  3. } 
  4.  
  5. let quick = (arr, left, right) => { 
  6.   let index 
  7.   if(left < right) { 
  8.     // 划分数组 
  9.     index = partition(arr, left, right) 
  10.     if(left < index - 1) { 
  11.       quick(arr, left, index - 1) 
  12.     } 
  13.     if(index < right) { 
  14.       quick(arr, index, right) 
  15.     } 
  16.   } 
  17. } 
  18.  
  19. // 一次快排 
  20. let partition = (arr, left, right) => { 
  21.   // 取中间项为基准 
  22.   var datum = arr[Math.floor(Math.random() * (right - left + 1)) + left], 
  23.       i = left, 
  24.       j = right 
  25.   // 开始调整 
  26.   while(i <= j) { 
  27.      
  28.     // 左指针右移 
  29.     while(arr[i] < datum) { 
  30.       i++ 
  31.     } 
  32.      
  33.     // 右指针左移 
  34.     while(arr[j] > datum) { 
  35.       j-- 
  36.     } 
  37.      
  38.     // 交换 
  39.     if(i <= j) { 
  40.       swap(arr, i, j) 
  41.       i += 1 
  42.       j -= 1 
  43.     } 
  44.   } 
  45.   return i 
  46. } 
  47.  
  48. // 交换 
  49. let swap = (arr, i , j) => { 
  50.     let temp = arr[i] 
  51.     arr[i] = arr[j] 
  52.     arr[j] = temp 
  53. } 
  54.  
  55. // 测试 
  56. let arr = [1, 3, 2, 5, 4] 
  57. quickSort(arr) 
  58. console.log(arr) // [1, 2, 3, 4, 5] 
  59. // 第 2 个最大值 
  60. console.log(arr[arr.length - 2])  // 4 

快排是从小到大排序,所以第 k 个最大值在 n-k 位置上

复杂度分析

 

  • 时间复杂度:O(nlogn)
  • 空间复杂度:O(nlogn)

本文标题:介绍一下快排原理以及时间复杂度,并实现一个快排
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