随机化快速排序
一、概念及其介绍
快速排序由 C. A. R. Hoare 在 1960 年提出。
随机化快速排序基本思想:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。
二、适用说明
快速排序是一种比较快速的排序算法，它的平均运行时间是 O(nlogn)，之所以特别快是由于非常精练和高度优化的内部循环，最坏的情形性能为 O(n^2)。像归并一样，快速排序也是一种分治的递归算法。从空间性能上看，快速排序只需要一个元素的辅助空间，但快速排序需要一个栈空间来实现递归，空间复杂度也为O(logn)。
三、过程图示
在一个数组中选择一个基点，比如第一个位置的 4，然后把4挪到正确位置，使得之前的子数组中数据小于 4，之后的子数组中数据大于 4，然后逐渐递归下去完成整个排序。
如何和把选定的基点数据挪到正确位置上，这是快速排序的核心，我们称为 Partition。
过程如下所示，其中 i 为当前遍历比较的元素位置:
这个 partition 过程用代码表示为:
实例
...
private static int partition(Comparable[] arr, int l, int r){
Comparable v = arr[l];
int j = l;
for( int i = l + 1 ; i <= r ; i ++ )
if( arr[i].compareTo(v) < 0 ){
j ++;
//数组元素位置交换
swap(arr, j, i);
}
swap(arr, l, j);
return j;
}
...
如果是对近乎有序的数组进行快速排序，每次 partition 分区后子数组大小极不平衡，容易退化成 O(n^2) 的时间复杂度算法。我们需要对上述代码进行优化，随机选择一个基点做为比较，称为随机化快速排序算法。只需要在上述代码前加上下面一行，随机选择数组中一数据和基点数据进行交换。
swap( arr, l , (int)(Math.random()*(r-l+1))+l );
四、Java 实例代码
源码包下载:Download
QuickSort.java 文件代码:
package runoob;
/**
* 随机化快速排序
*/
public class QuickSort {
// 对arr[l...r]部分进行partition操作
// 返回p, 使得arr[l...p-1] < arr[p] ; arr[p+1...r] > arr[p]
private static int partition(Comparable[] arr, int l, int r){
// 随机在arr[l...r]的范围中, 选择一个数值作为标定点pivot
swap( arr, l , (int)(Math.random()*(r-l+1))+l );
Comparable v = arr[l];
// arr[l+1...j] < v ; arr[j+1...i) > v
int j = l;
for( int i = l + 1 ; i <= r ; i ++ )
if( arr[i].compareTo(v) < 0 ){
j ++;
swap(arr, j, i);
}
swap(arr, l, j);
return j;
}
// 递归使用快速排序,对arr[l...r]的范围进行排序
private static void sort(Comparable[] arr, int l, int r){
if (l >= r) {
return;
}
int p = partition(arr, l, r);
sort(arr, l, p-1 );
sort(arr, p+1, r);
}
public static void sort(Comparable[] arr){
int n = arr.length;
sort(arr, 0, n-1);
}
private static void swap(Object[] arr, int i, int j) {
Object t = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = t;
}
// 测试 QuickSort
public static void main(String[] args) {
// Quick Sort也是一个O(nlogn)复杂度的算法
// 可以在1秒之内轻松处理100万数量级的数据
int N = 1000000;
Integer[] arr = SortTestHelper.generateRandomArray(N, 0, 100000);
sort(arr);
SortTestHelper.printArray(arr);
}
}
