Java 实现快速排序算法:一条快速通道,分而治之

大家好,今天我们来聊聊快速排序(QuickSort)算法,这个经典的排序算法被广泛应用于各种需要高效排序的场景。作为一种分治法(Divide and Conquer)算法,快速排序的效率在平均情况下非常高,是大多数排序算法中的“黄金选手”。那么,让我们一起来了解如何在 Java 中实现快速排序吧!

一、什么是快速排序?

快速排序是一种基于分治法的排序算法,它的基本思想是通过选择一个“基准”元素,将待排序的数组分成两个子数组,使得一个子数组的所有元素都小于基准元素,另一个子数组的所有元素都大于基准元素。然后对这两个子数组递归执行快速排序,最终完成排序。

快速排序的步骤:
  1. 从数组中选择一个元素作为“基准”(pivot)。
  2. 将数组中所有比基准小的元素移到基准的左边,比基准大的元素移到基准的右边。
  3. 递归地对基准左边和右边的子数组进行排序。
  4. 当子数组的大小为 1 或者 0 时,停止递归,因为它们已经是有序的。

二、快速排序的时间复杂度

快速排序的时间复杂度是O(n log n),但在最坏情况下(比如每次选取的基准元素都是最小或最大的元素),它的时间复杂度会退化到O(n²)。然而,在平均情况下,快速排序的表现非常优秀,因此它通常被认为是高效的排序算法之一。

  • 最好和平均时间复杂度:O(n log n)
  • 最坏时间复杂度:O(n²)
  • 空间复杂度:O(log n)

三、Java 快速排序的实现

在 Java 中实现快速排序,我们需要编写一个递归函数来进行分割和排序。具体步骤如下:

  1. 选择基准元素:常见的选择方式是选取数组的第一个元素、最后一个元素、或随机选择一个元素作为基准。
  2. 划分数组:通过一个指针将数组分成两个部分,一部分小于基准,另一部分大于基准。
  3. 递归排序子数组:对左边和右边的子数组分别递归执行快速排序。

下面是 Java 实现快速排序的代码:

public class QuickSort {public static void sort(int[] arr, int left, int right) {//递归跳出条件:每个左右子数组的长度为1,大于和等于都要有if (left >= right) {return;}//基准数int base = arr[left];int i = left;int j = right;while (i < j) {//注意先从右向左找,注意没有等号while (arr[j] > base && j > i) {j--;}//再从左往右找,注意要有等号while (arr[i] <= base && i < j) {i++;}//如果因为i = j跳出循环,那么没必要进行交换if (i < j) {//交换两元素位置int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}//交换基准与i=j的位置arr[left] = arr[i];arr[i] = base;//左右子数组递归排序sort(arr,left, i - 1);sort(arr, i + 1, right);}public static void main(String[] args) {int[] arr = {10, 7, 8, 9, 1, 5};System.out.println("原始数组:");printArray(arr);// 调用快速排序quickSort(arr, 0, arr.length - 1);System.out.println("排序后的数组:");printArray(arr);}
}

四、代码解析

  1. quickSort 方法:这是快速排序的递归入口函数。它接收一个数组和数组的下标 lowhigh,表示待排序数组的范围。如果 low 小于 high,就调用 partition 方法来划分数组并递归排序。

  2. partition 方法:该方法用于选择基准元素并将数组划分为两部分:

    • 所有小于基准的元素排在基准的左边。
    • 所有大于基准的元素排在基准的右边。 最后,基准元素会被放到它的正确位置,并返回该位置的索引。
  3. swap 方法:用于交换数组中两个元素的位置。

  4. printArray 方法:用于打印数组,便于观察排序结果。

五、输出结果

假设我们使用的数组是 {10, 7, 8, 9, 1, 5},那么运行上述代码后的输出将会是:

原始数组:
10 7 8 9 1 5 
排序后的数组:
1 5 7 8 9 10 

可以看到,数组成功地按照从小到大的顺序进行了排序。

六、优化与扩展

  1. 选择基准优化

    • 在选择基准时,避免总是选取第一个或最后一个元素,可以通过三数取中法来选择基准元素,从而避免在已经部分有序的数组中出现最坏情况(O(n²))。

    示例:

    int mid = low + (high - low) / 2;
    int pivot = medianOfThree(arr[low], arr[mid], arr[high]);
    
  2. 尾递归优化

    快速排序是递归的,递归深度可能较深。通过尾递归优化,可以将较小的子数组放在栈中,而将较大的子数组先处理,减少栈的深度。
  3. 非递归实现

    快速排序也可以通过栈实现非递归版本,避免递归过深导致栈溢出。

七、小结

快速排序是一个高效的排序算法,通过分治法将问题逐步简化。尽管它在最坏情况下的时间复杂度是 O(n²),但在平均情况下,其表现非常优异,尤其是在处理大量数据时。如果能优化基准选择,快速排序的效率会进一步提升。希望通过本文的介绍,你对快速排序有了更深入的了解,并且能够在 Java 中轻松实现这一经典算法!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/24626.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

14.二叉搜索树

二叉搜索树 1.概念 ⼆叉搜索树⼜称⼆叉排序树&#xff0c;它或者是⼀棵空树&#xff0c;或者是具有以下性质的⼆叉树: *若它的左⼦树不为空&#xff0c;则左⼦树上所有结点的值都⼩于等于根结点的值 *若它的右⼦树不为空&#xff0c;则右⼦树上所有结点的值都⼤于等于根结点…

8、HTTP/1.0和HTTP/1.1的区别【高频】

第一个是 长连接&#xff1a; HTTP/1.0 默认 短连接&#xff0c;&#xff08;它也可以指定 Connection 首部字段的值为 Keep-Alive实现 长连接&#xff09;而HTTP/1.1 默认支持 长连接&#xff0c;HTTP/1.1是基于 TCP/IP协议的&#xff0c;创建一个TCP连接是需要经过三次握手的…

【爬虫基础】第二部分 爬虫基础理论 P1/3

上节内容回顾&#xff1a;【爬虫基础】第一部分 网络通讯 P1/3-CSDN博客 【爬虫基础】第一部分 网络通讯-Socket套接字 P2/3-CSDN博客 【爬虫基础】第一部分 网络通讯-编程 P3/3-CSDN博客 爬虫相关文档&#xff0c;希望互相学习&#xff0c;共同进步 风123456789&#xff…

nss刷题5(misc)

[HUBUCTF 2022 新生赛]最简单的misc 打开后是一张图片&#xff0c;没有其他东西&#xff0c;分离不出来&#xff0c;看看lsb&#xff0c;红绿蓝都是0&#xff0c;看到头是png&#xff0c;重新保存为png&#xff0c;得到一张二维码 扫码得到flag [羊城杯 2021]签到题 是个动图…

清华大学DeepSeek文档下载,清华大学deepseek下载(完成版下载)

文章目录 前言一、清华大学DeepSeek使用手册下载二、清华大学DeepSeek使用手册思维导图 前言 这是一篇关于清华大学deepseek使用手册pdf的介绍性文章&#xff0c;主要介绍了DeepSeek的定义、功能、使用方法以及如何通过提示语设计优化AI性能。以下是对这些核心内容的简要概述&…

强化学习演进:GRPO 从何而来

强化学习&#xff08;Reinforcement Learning, RL&#xff09;是机器学习的一个分支&#xff0c;其核心是让智能体&#xff08;Agent&#xff09;通过与环境&#xff08;Environment&#xff09;的交互&#xff0c;学习如何采取最优行动&#xff08;Action&#xff09;以最大化…

树和二叉树

文章目录 树和二叉树1.树的概念1.1特点1.2基本概念 2.二叉树2.1二叉树的定义2.2特殊的树2.3 二叉树的性质2.4二叉树的存储 二叉树的遍历 树和二叉树 1.树的概念 树是一种非线性的数据结构&#xff0c;它是由n个有限结点组成一个有具体层次关系的集合 1.1特点 没有前驱结点的…

ubuntu离线安装Ollama并部署Llama3.1 70B INT4

文章目录 1.下载Ollama2. 下载安装Ollama的安装命令文件install.sh3.安装并验证Ollama4.下载所需要的大模型文件4.1 加载.GGUF文件&#xff08;推荐、更容易&#xff09;4.2 加载.Safetensors文件&#xff08;不建议使用&#xff09; 5.配置大模型文件 参考&#xff1a; 1、 如…

15.代码随想录算法训练营第十五天|(递归)110. 平衡二叉树,257. 二叉树的所有路径*,404. 左叶子之和,222.完全二叉树的节点个数[打卡自用]

15.代码随想录算法训练营第十五天|&#xff08;递归&#xff09;110. 平衡二叉树&#xff0c;257. 二叉树的所有路径*&#xff0c;404. 左叶子之和&#xff0c;222.完全二叉树的节点个数 给定一个二叉树&#xff0c;判断它是否是 平衡二叉树 示例 1&#xff1a; 输入&#xf…

GateWay

文章目录 创建网关配置路由规则工作原理 断言过滤器默认filter全局跨域 左边的是响应式网关&#xff0c;右边是传统网关(Servlet年代) 推荐左边的 需求 创建网关 在服务模块外 新建一个gateway模块 导入依赖&#xff0c;nacos和gateway和负载均衡 配置一下 这里网关默认占80…

十一、大数据治理平台总体功能架构

大数据治理平台的功能架构图中心主题&#xff1a;数据治理 核心重点是建立健全大数据资产管理框架&#xff0c;确保数据质量、安全性、可访问性和合规性。 大数据治理平台总体功能架构图 关键功能领域 1.数据资产平台&#xff08;左侧&#xff09; 此部分主要关注数据资产本身…

网络安全 机器学习算法 计算机网络安全机制

&#xff08;一&#xff09;网络操作系统 安全 网络操作系统安全是整个网络系统安全的基础。操作系统安全机制主要包括访问控制和隔离控制。 访问控制系统一般包括主体、客体和安全访问政策 访问控制类型&#xff1a; 自主访问控制强制访问控制 访问控制措施&#xff1a; 入…

PDF扫描档智能方向识别:多模型投票机制的实践测试 救活古典书籍

2025-02-22 20:10物联全栈123 尊敬的诸位&#xff01;我是一名物联网工程师。关注我&#xff0c;持续分享最新物联网与AI资讯和开发实战。期望与您携手探寻物联网与 AI 的无尽可能 RAG知识库搭建的过程中&#xff0c;扫描档pdf的支持和准确率一直是个大家都不愿主动提起的事情…

初会学习记录

【25初级会计《实务》】第一章&#xff1a;权责发生制举例_哔哩哔哩_bilibili 务实&#xff1a; 第一章 (1)会计概念&#xff0c;职能和目标&#xff1a; 2025年2月25日&#xff1a; (2)会计假设&#xff1a; 2025年2月26日&#xff1a; (3)会计核算基础&#xff1a; 202…

【FL0091】基于SSM和微信小程序的社区二手物品交易小程序

&#x1f9d1;‍&#x1f4bb;博主介绍&#x1f9d1;‍&#x1f4bb; 全网粉丝10W,CSDN全栈领域优质创作者&#xff0c;博客之星、掘金/知乎/b站/华为云/阿里云等平台优质作者、专注于Java、小程序/APP、python、大数据等技术领域和毕业项目实战&#xff0c;以及程序定制化开发…

【DDD系列-10】一页纸回顾DDD

1. DDD是什么 DDD&#xff1a; 是 Domain-Driven Design 的缩写&#xff0c;是 Eric Evans (埃里克•埃文斯)于 2004 年提出的一种软件设计方法和理念。其主要的思想是&#xff0c;利用确定的业务模型来指导业务与应用的设计和实现。主张开发人员与业务人员持续地沟通和模型的…

【视频2 - 4】初识操作系统,Linux,虚拟机

&#x1f4dd;前言说明&#xff1a; ●本专栏主要记录本人的基础算法学习以及LeetCode刷题记录&#xff0c;主要跟随B站博主灵茶山的视频进行学习&#xff0c;专栏中的每一篇文章对应B站博主灵茶山的一个视频 ●题目主要为B站视频内涉及的题目以及B站视频中提到的“课后作业”。…

逆向pyinstaller打包的exe软件,获取python源码(5)

在ailx10&#xff1a;逆向pyinstaller打包的exe软件&#xff0c;获取python源码(2)中&#xff0c;我们已经逆向出了主程序&#xff0c;但是import导入的py文件并没有被逆向出来&#xff0c;今天在知乎网友给的提醒下&#xff0c;说是在 PYZ-00.pyz_extracted 文件夹中&#xff…

快速理解Raft分布式共识算法

目录 拜占庭将军问题 Raft算法是干什么的&#xff1f; 一、领导选举&#xff08;选老板&#xff09; 二、日志复制&#xff08;发通知&#xff09; 三、安全性&#xff08;防篡改&#xff09; &#x1f330; 举个真实例子 ✔️ Raft的优势 基础 状态机 节点类型 任期…

mmdetection框架下使用yolov3训练Seaships数据集

之前复现的yolov3算法采用的是传统的coco数据集&#xff0c;这里我需要在新的数据集上跑&#xff0c;也就是船舶检测方向的SeaShips数据集&#xff0c;这里给出教程。 Seaships论文链接&#xff1a;https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp&arnumber8438999 一、…