深入解析三路快速排序:一种高效的排序算法
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深入解析三路快速排序:一种高效的排序算法
引用
CSDN
1.
https://blog.csdn.net/qq_41591215/article/details/141183153
在数据结构和算法的世界中,快速排序(Quick Sort)无疑是应用最广泛的排序算法之一。本文将深入探讨快速排序的一种优化变体——三路快速排序(3-Way Quick Sort),它在处理包含大量重复元素的数组时展现出显著的效率优势。
1. 快速排序的基本概念
在深入探讨三路快速排序之前,我们先回顾一下经典的快速排序算法。快速排序由C.A.R. Hoare于1960年提出,采用分治策略,通过选择一个基准元素(pivot),将数组分为两部分:一部分包含所有小于基准的元素,另一部分包含所有大于基准的元素,然后递归地对这两部分进行排序。
快速排序的基本步骤如下:
- 选择基准元素:通常选择数组的第一个、最后一个或中间的元素作为基准。
- 分区操作:将数组分为两部分,一部分包含所有小于基准的元素,另一部分包含所有大于基准的元素。
- 递归排序:对分出的两部分分别递归地应用快速排序。
2. 三路快速排序的动机与改进
在经典的快速排序中,当遇到大量重复元素时,分区操作会变得非常低效,导致性能下降。三路快速排序则通过对重复元素进行特殊处理来解决这个问题。
为什么需要三路快速排序?
在处理大量重复元素的数组时,经典的快速排序可能会表现得非常低效,因为重复元素会导致很多不必要的比较和交换。三路快速排序通过将数组分为三个区域来优化这一点:
- 小于基准元素的区域
- 等于基准元素的区域
- 大于基准元素的区域
这种分区方法减少了重复元素的处理次数,提高了效率。如图:
三路快速排序的步骤
- 选择基准元素:选择一个基准元素(随机选取,并与第一个元素交换)。
- 分区操作:使用三个指针(lt, i, gt)来划分数组:
- lt指向小于基准的区域的边界
- i是当前元素的索引
- gt指向大于基准的区域的边界
- 交换元素:
- 如果当前元素小于基准,将其移动到小于区域,更新lt和i。
- 如果当前元素等于基准,将其保持在中间区域,更新i。
- 如果当前元素大于基准,将其移动到大于区域,更新gt。
举例说明
原始数组如下:
步骤1: 假设随机选取的下标是3,将它与第一个元素交换位置,交换后原数组不变
步骤二:初始化三个指针
步骤三:交换元素
2比基准值5小,交换位置swap(i,lt),然后lt,i分别向右移动
3比基准值5小,交换位置swap(i,lt),然后lt,i分别向右移动
5和基准值5相等,向右移动i
7比基准值5大,交换位置swap(i,gt),gt向左移动
8比基准值5大,交换位置swap(i,gt),gt向左移动
至此,我们把比基准值小的数放在索引小于lt的位置,比基准值大的放在索引>gt的位置上,[lt, gt]是等于基准值的
3. 代码实现
/**
* 三路快速排序
* 三路快速排序是快速排序的一种优化,它将数组分为三个部分:
* 小于基准值的元素、等于基准值的元素和大于基准值的元素。
* 这样可以减少递归深度,提高排序效率。
*
* @param arr 待排序的数组
* @param low 子区间的起始索引
* @param high 子区间的结束索引
*/
public void threeWayQuickSort(int[] arr, int low, int high) {
// 当起始索引大于等于结束索引时,无需排序,直接返回
if (low >= high) {
return;
}
// 随机选择一个索引作为基准值的索引
int v = (int)(Math.random() * (high - low + 1) + low);
// 将基准值交换到区间起始位置
swap(arr, low, v);
// 获取基准值
int pivot = arr[low];
// 初始化小于基准值的边界
int lt = low;
// 初始化当前比较位置
int i = low + 1;
// 初始化大于基准值的边界
int gt = high;
// 遍历数组,直到当前比较位置与大于基准值的边界相遇
while (i <= gt) {
if (arr[i] < pivot) {
// 当前元素小于基准值,将其与小于边界后的元素交换,并移动小于边界和当前比较位置
swap(arr, lt, i);
lt++;
i++;
} else if (arr[i] > pivot) {
// 当前元素大于基准值,将其与大于边界的元素交换,并移动大于边界
swap(arr, i, gt);
gt--;
} else {
// 当前元素等于基准值,直接移动到下一个位置
i++;
}
}
// 递归地对小于基准值的部分和大于基准值的部分进行排序
threeWayQuickSort(arr, low, lt - 1);
threeWayQuickSort(arr, gt + 1, high);
}
4. 性能分析
时间复杂度
在最坏情况下(例如所有元素相等),三路快速排序的时间复杂度仍然是O(n log n),与经典的快速排序相同。但在处理重复元素时,它通常比经典快速排序更具优势。
空间复杂度
三路快速排序的空间复杂度为O(log n),因为它使用了递归栈来进行排序。
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