七日算法先导(四)—— 快速排序,插入排序
作业解答
昨天的作业都比较简单,力扣的题解也解释比较清楚,我就不在啰嗦了,今天我们来看快速排序和插入排序,其中快排,更是在面试中频频出现,整体难度也更上一层楼
快速排序
《信息学奥赛一本通》中讲到:快速排序的最坏运行情况是 O(n²),比如说顺序数列的快排。但它的平摊期望时间是 O(nlogn),且 O(nlogn) 记号中隐含的常数因子很小,比复杂度稳定等于 O(nlogn) 的归并排序要小很多。所以,对绝大多数顺序性较弱的随机数列而言,快速排序总是优于归并排序。
具体时间复杂度分析:快速排序时间复杂度分析
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算法步骤
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从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot);
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重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作;
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递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序;
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public class QuickSort implements IArraySort {
@Override
public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
// 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容
int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
return quickSort(arr, 0, arr.length - 1);
}
private int[] quickSort(int[] arr, int left, int right) {
if (left < right) {
int partitionIndex = partition(arr, left, right);
quickSort(arr, left, partitionIndex - 1);
quickSort(arr, partitionIndex + 1, right);
}
return arr;
}
private int partition(int[] arr, int left, int right) {
// 设定基准值(pivot)
int pivot = left;
int index = pivot + 1;
for (int i = index; i <= right; i++) {
if (arr[i] < arr[pivot]) {
swap(arr, i, index);
index++;
}
}
swap(arr, pivot, index - 1);
return index - 1;
}
private void swap(int[] arr, int i, int j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
插入排序
对于少量元素的排序,它是一个有效的算法。插入排序是一种最简单的排序方法,它的基本思想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中,从而一个新的、记录数增 1 的有序表。在其实现过程使用双层循环,外层循环对除了第一个元素之外的所有元素,内层循环对当前元素前面有序表进行待插入位置查找,并进行移动。
像斗地主插入一样,简单的来说就是将一个记录插入到已经排好的有序表中,从而得到一个新的,记录数据+1的有序表
void insertionSort(int *arr, int len) {
if (len<2) {
return ;
}
for (int i=1; i<len; i++) {
int insertValue = arr[i];//暂存需要插入元素
int j = i-1;
//从右向左比较元素
for (; j>=0 && insertValue<array[j]; j--) {
arr[j+1] = arr[j];
}
arr[j+1] = insertValue;
}
}
插入排序的平均时间复杂度也是 O(n^2),空间复杂度为常数阶 O(1),具体时间复杂度和数组的有序性也是有关联的。
插入排序中,当待排序数组是有序时,是最优的情况,只需当前数跟前一个数比较一下就可以了,这时一共需要比较 N-1 次,时间复杂度为 O(N)。最坏的情况是待排序数组是逆序的,此时需要比较次数最多,最坏的情况是 O(n^2)。
动图:
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