数据结构和算法: 归并排序/快速排序

快速排序和归并排序都使用了分治思想. 分治算法通常都用递归来实现

分治: 分而治之, 将一个大问题不断的分解为小问题来解决, 小的问题解决了, 大的问题也就解决了.

归并排序

思想: 将原数组不断分解为先后两部分, 直到每一个数组内只有一个元素, 而后不断进行排序合并, 最后合并为一个有序数组

• 时间复杂度:
  能够理解为不断的从中间分解须要O(logn)次, 每次都须要对n个元素排序, 因此须要O(nlogn)
  • 最好: O(nlogn)
  • 最坏: O(nlogn)
  • 平均: O(nlogn)
• 空间复杂度: O(n)
  虽然每次排序都须要申请内存, 可是使用完毕后都释放了, 最多的一次使用内存是O(n)

# coding:utf-8

def merge(left, right):
    res = []
    while left and right:
        # 此处决定了排序是否稳定. 须要保证针对相等的元素排序后按照出现的前后顺序进行排列
        if left[0] < right[0]:
            res.append(left.pop(0))
        else:
            res.append(right.pop(0))
    if left:
        res.extend(left)
    if right:
        res.extend(right)
    return res


def merge_sort(nums):
    length = len(nums)
    if length <= 1:
        return nums

    middle = int(length / 2)
    left = merge_sort(nums[:middle])
    right = merge_sort(nums[middle:])
    return merge(left, right)


if __name__ == "__main__":
    nums = [4, 3, 6, 9, 7, 0, 1, 9, 3]

    assert merge_sort(nums) == [0, 1, 3, 3, 4, 6, 7, 9, 9]

快速排序

使用了分治思想. 以数组中的一个数key为基准, 把小于key的数放到左边, 把大于key的数放到右边, 而后使用一样的方法做用于key两边的区间

• 时间复杂度:
  • 最坏: O(n**2)
    好比原始数组就是有序的, 那么当尾端元素为key时, 分区致使一个区域为空. 因此须要分区n次, 每次平均对n/2个元素排序, 因此是O(n**2)
  • 最好: O(nlogn)
    分区很是均衡
  • 平均: O(nlogn)
• 空间复杂度: O(n)/O(1)
• 是否稳定: 不稳定

方案一

# coding:utf-8

"""
空间复杂度: O(n)
"""

def quick_sort(nums):
    if len(nums) <= 1:
        return nums
    key = nums.pop()
    # 不考虑空间消耗
    less, over = [], []
    for i in nums:
        if i < key:
            less.append(i)
        else:
            over.append(i)
    return quick_sort(less) + [key] + quick_sort(over)


if __name__ == "__main__":
    nums_1 = [4, 3, 6, 9, 7, 0, 1, 9, 3]

    assert quick_sort(nums_1) == [0, 1, 3, 3, 4, 6, 7, 9, 9]

方案二

# coding:utf-8

"""
空间复杂度: O(1)
"""

def partition(nums, low, high):
    key_index = high
    key = nums[key_index]

    while low < high:
        while low < high and nums[low] <= key:
            low += 1
        while low < high and nums[high] >= key:
            high -= 1
        nums[low], nums[high] = nums[high], nums[low]
    nums[low], nums[key_index] = nums[key_index], nums[low]
    return low


def interval(nums, low, high):
    if low < high:
        new_index = partition(nums, low, high)
        interval(nums, 0, new_index - 1)
        interval(nums, new_index + 1, high)
    return nums


def quick_sort(nums):
    res = interval(nums, 0, len(nums) - 1)
    return res


if __name__ == "__main__":
    nums_2 = [4, 3, 6, 9, 7, 0, 1, 9, 3]

    assert quick_sort(nums_2) == [0, 1, 3, 3, 4, 6, 7, 9, 9]

区别

• 归并排序:
  排序顺序是从下到上, 先解决子问题, 再合并分区. 缺点: 不是原地排序, 合并须要占用额外空间
• 快速排序:
  排序顺序是从上到下, 先分区, 再解决子问题. 能够经过合理的选择key来避免时间复杂度为最坏的O(n**2)

优化key的选择

快速排序中最坏状况是分区后一个分区是空, 另外一个分区全满, 这种通常是key的选择不当致使的, 好比一个有序数组选择了第一个或最后一个元素为key, 能够采用如下方法优化

• 三位数取中
  取头部, 尾部, 中间的元素, 将3个数的中间值做为分界线
• 随机法
  从数组中随机取一个数做为分界线

资料

• < <大话数据结构> >
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