C/C++实现双路快速排序算法原理

发布时间:2020-03-23 03:39:39发布者:admin浏览数:

本文实例为大家分享了C/C++实现双路快速排序算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下

看了刘宇波的视频,讲双路快速排序的,原理讲的很直观,程序讲解也一看就懂。这里写一下自己的理解过程,也加深一下自己的理解。

首先说一下为什么需要双路排序,在有些带有许多重复数据的数组里,使用随机快速排序或者最简单的快速排序算法时,由于重复的数据会放在原来的索引位置不动,就回导致划分数组时划分的某一部分太长,起不到分段排序的效果,这样就导致算法退化成O(n^2)的复杂度。就像下图:

为了解决这个问题,双路快速排序采用的方法是对等于v的数也进行交换,原理如下所述:

首先选择一个数作为标志,放在数组的最左侧,下标为l,在数组左边放小于v的数,右侧放大于v的数。
之后,先从l+1开始遍历数组,当数据小于v时,该数据属于左侧橙色部分,保持其位置不动,i++,继续向后遍历,当找到某个数大于或者等于(注意,这里等于很重要)v时,停止遍历。转而开始根据j来遍历数组,j不断减小,索引数组的数据,当索引到某个数小于或者等于v时,停止遍历。如下图所示:

这时两个绿色的区域就是分别属于<v和>v的部分,而i,j所对应的索引数据要交换位置。

之后,将i,j分别向后向前移动一位,继续开始新的索引,直到i和j重合或者i>j位置,就完成了partition的过程。

下面贴出代码:

主函数 main.cpp

// QuickSort2.cpp : 双路快速排序,适用于解决有很多重复数据的数组。//#include "stdafx.h"#include "E:/学习/C++/数据结构和算法/code/算法/排序算法/common/sortTestHelper.h"#include "QuickSort.h"#include "RadomQuickSort.h"#include "QuickSort2.h"using namespace std;int main(){ int n = 100000; int *arr1 = SortTestHelper::generateRadomArray(n, 0, 50); int *arr2 = SortTestHelper::generateRadomArray(n, 0, 50); int *arr3 = SortTestHelper::generateRadomArray(n, 0,50); SortTestHelper::sortTime("随机快速排序", RadomQuickSort, arr1, n); SortTestHelper::sortTime("快速排序", QuickSort, arr2, n); SortTestHelper::sortTime("双路快速排序", QuickSort2, arr3, n); delete[] arr1; delete[] arr2; delete[] arr3; return 0;}

双路快速排序算法 QuickSort2.h

#ifndef QUICKSORT2_H#define QUICKSORT2_H#include <stdlib.h>#include <iostream>using namespace std;template <typename T>int __partition3(T *arr, int l, int r){//此处结合随机快速排序的算法进行了优化,标记点在数组里随机选择 int RAND = (rand() % (r - l + 1) + l); swap(arr[RAND], arr[l]); int v = arr[l]; int i = l + 1; int j = r; while (true) { while (i <= r&&arr[i] < v) i++; while (j >= l + 1 && arr[j] > v) j--; if (i > j) { break; } swap(arr[i], arr[j]); i++; j--; } swap(arr[l], arr[j]); return j;}template <typename T>void __QuickSort2(T *arr,int l,int r){ if (l>=r) { return; } int p = __partition3(arr, l, r); __QuickSort2(arr, l, p - 1); __QuickSort2(arr, p + 1, r);}template <typename T>void QuickSort2(T *arr, int n){ __QuickSort2(arr, 0,n-1);}#endif

随机快速排序 RadomQuickSort.h

#ifndef RADOMQUICKSORT_H#define RADOMQUICKSORT_H#include <iostream>#include <stdlib.h>using namespace std;template <typename T>int __Randpartition(T *arr, int l, int r){ //选择开头的数作为分割的数 int RAND = arr[rand() % (r - l + 1) + l]; swap(arr[l], RAND); int i = arr[l]; //遍历数组,使得arr[l,l+1,...j]<arr[l],arr[j+1,...,k)>arr[l] int j = l; //如果当前数据大于arr[l],就无需改变位置,如果小于arr[l],就将当前数据与分割点的数据后一个数据交换 for (size_t k = j + 1; k <= r; k++) { if (arr[k]<i) { swap(arr[j + 1], arr[k]); j++; } } //最后一步,要记得将arr[l]和找到的分割点数据交换 swap(arr[l], arr[j]); return j;}template <typename T>void __RadomQuickSort(T *arr, int l, int r){ if (l >= r) { return; } int p = __Randpartition(arr, l, r); __RadomQuickSort(arr, l, p - 1); __RadomQuickSort(arr, p + 1, r);}template <typename T>void RadomQuickSort(T *arr, int n){ __RadomQuickSort(arr, 0, n - 1);}#endif

快速排序 QuickSort.h

#ifndef QUICKSORT_H#define QUICKSORT_Husing namespace std;template <typename T>int __partition(T *arr, int l, int r){ //选择开头的数作为分割的数 int i = arr[l]; //遍历数组,使得arr[l,l+1,...j]<arr[l],arr[j+1,...,k)>arr[l] int j = l; //如果当前数据大于arr[l],就无需改变位置,如果小于arr[l],就将当前数据与分割点的数据后一个数据交换 for (size_t k = j + 1; k <= r; k++) { if (arr[k]<i) { swap(arr[j + 1], arr[k]); j++; } } //最后一步,要记得将arr[l]和找到的分割点数据交换 swap(arr[l], arr[j]); return j;}template <typename T>void __QuickSort(T *arr, int l, int r){ if (l >= r) { return; } int p = __partition(arr, l, r); __QuickSort(arr, l, p - 1); __QuickSort(arr, p + 1, r);}template <typename T>void QuickSort(T *arr, int n){ __QuickSort(arr, 0, n - 1);}#endif

SortTestHelper 函数

#ifndef SORTTESTHELPER_H#define SORTTESTHELPER_H#include <iostream>#include <cassert>#include <ctime>#include <string>using namespace std;namespace SortTestHelper {//产生一个从[rangeL,rangeH]的随机数组,数组个数是n int* generateRadomArray(int n,int rangeL,int rangeH) { //为了算法的健壮性,需要判断错误输入 assert(rangeL < rangeH); int* arr = new int[n]; //时间为种子的随机数 srand((unsigned)time(NULL)); for (int i = 0;i < n;i++) { //生成rangeL到rangeH之间的随机数的算法 arr[i] = rand() % (rangeH - rangeL + 1) + rangeL; } return arr; }//产生近乎有序的随机数 int *generateNearlyOrderedArray(int n, int swapnum) { int *arr = new int[n]; srand((unsigned)time(NULL)); for (size_t i = 0; i < n; i++) { arr[i] = i; } for (size_t i = 0; i < swapnum; i++) { int x = rand() % n; int y = rand() % n; swap(arr[x], arr[y]); } return arr; }//打印数组:输入数组,数组元素的个数 template<typename T> void printArr(T *arr,int n) { for (size_t i = 0; i < n; i++) { std::cout << arr[i] << " "; } std::cout << std::endl; }//判断是否已经排序 template<typename T> bool ifSort(T *arr,int n) { for (size_t i = 0; i < n-1; i++) { if (arr[i]>arr[i+1]) { return false; } } return true; }//计算程序运行时间 template<typename T> //函数输入参数是:所需要计算的运行的函数的名称,函数的指针,函数的输入数组,输入数组的个数 void sortTime(string funName,void(*sort)(T*arr, int), T* arr,int n) { clock_t startime = clock(); sort(arr,n); clock_t endtime = clock(); assert(ifSort(arr, n)); std::cout <<funName<<"的运行时间:" << double(endtime-startime) / CLOCKS_PER_SEC <<"s"<< std::endl; }//拷贝随机生成的数组:输入要拷贝的数组指针(整型),输入需要拷贝多少个数 int* copyarr(int* a, int n) { int *arr = new int[n]; copy(a,a+n, arr); return arr; }}#endif

最终结果三种算法对10万个具有重复的数据的排序时间如下:

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

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