数据结构和算法学习七,之快速排序
2023-09-14 08:59:07 时间
快速排序是编程中经常使用到的一种排序方法。可是很多朋友对快速排序有畏难情绪,认为快速排序使用到了递归,是一种非常复杂的程序,其实未必如此。只要我们使用好了方法,就可以自己实现快速排序。
首先,我们复习一下,快速排序的基本步骤是什么:
1、 判断输入参数的合法性
2、把数组的第一个数据作为比较的原点,比该数据小的数据排列在左边,比该数据大的数据排列在右边
3、按照(2)的方法分别对左边的数组和右边的数据进行和(2)一样的数据排列
那么实际编写代码中,应该怎么做呢?
a)首先,判断数据的合法性?
void quick_sort(int array[], int length) { int median = 0; if(NULL == array || 0 == length) return; _quick_sort(array, 0, length -1); }
b)寻找中间数,分别对左边和右边的数据进行排序
void _quick_sort(int array[], int start, int end) { int middle; if(start >= end) return; middle = get_middle(array, start, end); _quick_sort(array, start, middle -1); _quick_sort(array, middle + 1, end); } void quick_sort(int array[], int length) { int median = 0; if(NULL == array || 0 == length) return; _quick_sort(array, 0, length-1); }
c)那么这里的中间数应该怎么安排呢?
int get_middle(int array[], int start, int end) { int front = 0; int tail = end - start; int value = array[start]; int length = end - start + 1; int loop = start + 1; while(loop <= end){ if(array[loop] < value){ gQuickSort[front] = array[loop]; front ++; }else{ gQuickSort[tail] = array[loop]; tail --; } loop ++; } gQuickSort[front] = value; memmove(&array[start], gQuickSort, sizeof(int) * (length)); return start + front ; }
注意:这里gQuickSort是一个全局数组,主要是为了作为排序的临时数组使用,实际环境中大家可以灵活运用各种方法。
d)基本的快速排序就完成了,那我们怎么测试呢?我们可以编写几个简单的测试用例?
static void test1() { int array[] = {1}; quick_sort(array, sizeof(array)/sizeof(int)); } static void test2() { int array[] = {2, 1}; quick_sort(array, sizeof(array)/sizeof(int)); assert(1 == array[0]); assert(2 == array[1]); } static void test3() { int array[] = {4, 3, 2,1}; quick_sort(array, sizeof(array)/sizeof(int)); assert(1 == array[0]); assert(2 == array[1]); assert(3 == array[2]); assert(4 == array[3]); } static void test4() { int array[] = {3, 2, 1}; quick_sort(array, sizeof(array)/sizeof(int)); assert(1 == array[0]); assert(2 == array[1]); assert(3 == array[2]); }
【预告: 下一篇博客主要介绍合并排序的内容】
相关文章
- [转载] 机器学习面试之算法思想简单梳理
- Java实现 蓝桥杯VIP 算法训练 数的统计
- Java实现蓝桥杯 算法提高 八皇后 改
- 第四百一十五节,python常用排序算法学习
- 常见机器学习算法比较
- 浅谈压缩感知(二十一):压缩感知重构算法之正交匹配追踪(OMP)
- 浅谈压缩感知(三十):压缩感知重构算法之L1最小二乘
- 数据结构和算法—动态规划
- 数据结构和算法学习七,之快速排序
- 算法常识——排序汇
- 【STM32F407开发板用户手册】第36章 STM32F407的SPI 总线应用之SPI Flash的MDK下载算法制作
- 算法在身边——学习算法从妈妈的菜谱开始
- 从软件工程的角度写机器学习2——流行的机器学习应用模式与算法
- TF之LSTM:利用LSTM算法对Boston(波士顿房价)数据集【13+1,506】进行回归预测(房价预测)
- 基于竞争学习的混沌神经网络算法用于全局优化(Matlab代码实现)
- 跟我读CVPR 2022论文:基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法
- 【机器学习】最大期望算法(EM)
- 经典算法学习——直接选择排序
- 【强化学习】Sarsa算法
- Nebula入门学习——day4 nGQL中的图查询和其他算法
- 452. Minimum Number of Arrows to Burst Balloons——排序+贪心算法
- 数据结构与算法学习——栈结构
- 如何学习计算机视觉的算法和模型?