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数据结构---排序(下)

时间:2024-11-07 22:48:44浏览次数:5  
标签:right int mid --- length 排序 array 数据结构 left

一.快速排序补充

快速排序的分治部分还有其他方法,如挖坑法,快慢指针法。

1.挖坑法(重要)

思路:先将基准位置元素用tmp保存,假定基准位置没有值(有个坑),然后分别从前后向中间遍历,右边大于基准就减减,遇到小于基准的就放到基准值位置的坑中,左边亦然,遍历整个数组后,将基准值填入最后一个左边遍历值。

    //挖坑法
    public static int partition2(int[] array,int start,int end) {
        int pivot = array[start];
        int i = start;
        while(start < end) {
            while(start < end && array[end] >= pivot) {
                end--;
            }
            array[start] = array[end];
            while(start < end && array[start] <= pivot) {
                start++;
            }
            array[end] = array[start];
        }
        array[start] = pivot;
        return start;
    }

细节注意:填坑不是互换

2.快慢指针法

通过建立两个指针,一个满足小于基准值++,另一个在前一个指针不大于基准时++,大于后不再++;从而与前一个快指针换位。

//快慢指针法
    public static int partition3(int[] array,int start,int end) {
        int prev = start;
        int cur = start+1;
        while(cur <= end) {
           if(array[cur] < array[start] && array[cur] != array[++prev]) {
               swap(array,prev,cur);
           }
           cur++;
        }
        //把最后一个小于[prev]的值换到开头
        swap(array,prev,start);
        return prev;//start不行
    }

3.非递归法快速排序实现

思路:反复利用栈的push,pop来实现递归的效果。核心就是把分别把要排序的数据的left,right压入栈,在排序时弹出用于排序。

    public static void quickSort2(int[] array) {
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        int par = partition3(array,left,right);
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        if(par > left+1) {
            //left+1是为了保证最少左边右一个元素
            stack.push(left);
            stack.push(par-1);
        }
        if(par < right-1) {
            //right-1是为了
            stack.push(par+1);
            stack.push(right);
        }
        while(!stack.empty()) {
            right = stack.pop();
            left = stack.pop();
            par = partition3(array,left,right);
            if(par > left+1) {
                //left+1是为了保证最少左边右一个元素
                stack.push(left);
                stack.push(par-1);
            }
            if(par < right-1) {
                //right-1是为了
                stack.push(par+1);
                stack.push(right);
            }
        }
    }
时间复杂度: O(N*logN) 空间复杂度: O(logN) 稳定性:不稳定

二.归并排序(递归)

思想:

采用分治法的一个非常典型的应用,将数组分解成若干子列,先使若干子列有序,再进行合并操作递归使整个数组有序。

 1.分解

     利用中间值mid递归分解

    public static void mergeSortFunc(int[] array,int left,int right) {
        if(left == right) {
            return;
        }
        int mid = (left + right) / 2;
        //分解
        mergeSortFunc(array,left,mid);
        mergeSortFunc(array,mid+1,right);
        
    }

最终分解结果是各子列被分解为长度不超过2的单元

2.合并

先对最终子列排序,之后沿用这个方法递归得数组。

    public static void merge(int[] array,int left,int mid,int right) {
        int s1 = left;
        int e1 = mid;
        int s2 = mid+1;
        int e2= right;
        int k = 0;
        int[] tmpArray = new int[right - left + 1];
        while(s1 <= e1 && s2 <= e2) {
            if(array[s1] <= array[s2]) {
                tmpArray[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmpArray[k++] = array[s2++];
            }
        }
        while(s1 <= e1) {
            tmpArray[k++] = array[s1++];
        }
        while(s2 <= e2){
            tmpArray[k++] = array[s2++];
        }
        for (int i = 0; i < tmpArray.length; i++) {
            array[i + left] = tmpArray[i];
        }
    }

总代码:

    public static void mergeSort1(int[] array) {
        mergeSortFunc(array,0,array.length-1);
    }
    public static void mergeSortFunc(int[] array,int left,int right) {
        if(left == right) {
            return;
        }
        int mid = (left + right) / 2;
        //分解
        mergeSortFunc(array,left,mid);
        mergeSortFunc(array,mid+1,right);
        //合并
        merge(array,left,mid,right);
    }
    public static void merge(int[] array,int left,int mid,int right) {
        int s1 = left;
        int e1 = mid;
        int s2 = mid+1;
        int e2= right;
        int k = 0;
        int[] tmpArray = new int[right - left + 1];
        while(s1 <= e1 && s2 <= e2) {
            if(array[s1] <= array[s2]) {
                tmpArray[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmpArray[k++] = array[s2++];
            }
        }
        while(s1 <= e1) {
            tmpArray[k++] = array[s1++];
        }
        while(s2 <= e2){
            tmpArray[k++] = array[s2++];
        }
        for (int i = 0; i < tmpArray.length; i++) {
            array[i + left] = tmpArray[i];
        }
    }

时间复杂度:O(n*logN)

空间复杂度:O(n)

 稳定性:稳定性

三.归并排序(非递归)

思路:手动分组,利用for循环将数组分解成若干子列,在分解过程中排好序,再循环回原数组。

分解:

    public static void mergeSort2(int[] array) {
        int gap = 1;
        while(gap < array.length) {
            for (int i = 0; i < array.length; i+=2*gap) {
                int left = i;
                int mid = left + gap - 1;
                int right = mid + gap;
                if(mid >= array.length) {
                    mid = array.length-1;
                }
                if(right >= array.length) {
                    right = array.length-1;
                }
            }
            gap *= 2;
        }
    }

注意:mid,right可能会越界。

合并:因为分解是从最小子列开始,所以可以在每次循环中排序合并。

    public static void mergeSort2(int[] array) {
        int gap = 1;
        while(gap < array.length) {
            for (int i = 0; i < array.length; i+=2*gap) {
                int left = i;
                int mid = left + gap - 1;
                int right = mid + gap;
                if(mid >= array.length) {
                    mid = array.length-1;
                }
                if(right >= array.length) {
                    right = array.length-1;
                }
                merge(array,left,mid,right);
            }
            gap *= 2;
        }
    }

四.计数排序(了解)

将要统计元素大小作为数组下标,通过统计要排序的元素的个数,然后按顺序打印统计数组元素遍的数组下标,完成排序。

    public static void countSort(int[] array) {
        int min = array[0];
        int max = array[0];
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            if(array[i] < min) {
                min = array[i];
            }
            if(array[i] > max) {
                max = array[i];
            }
        }
        int len = max - min + 1;
        int[] tmpArray = new int[len];
        //制作计数数组
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            tmpArray[array[i] - min]++;
        }
        //完成排序
        int Index = 0;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            while(tmpArray[i] != 0) {
                array[Index++] = i + min;
                tmpArray[i]--;
            }
        }
    }

标签:right,int,mid,---,length,排序,array,数据结构,left
From: https://blog.csdn.net/a15670247200/article/details/143532894

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