首先是记录一个quick sort的模板(思想是遇到不符合顺序的就交换,很好理解):
public void quickSort(int[] nums, int start, int end){ui
if(start < end){ int i = start; int j = end; int pivot = nums[(i + j) / 2]; while(i <= j){ while(i <= j && nums[i] < pivot){ i++; } while(i <= j && nums[j] > pivot){ j--; } if(i <= j){ int temp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = temp; i++; j--; } } quickSort(nums, start, j); quickSort(nums, i, end); }
}
基于快速排序里这个pivot的思想,有一个衍生quick Select, 用来解决一些相似于求中位数啦,kth数字啦之类(第几个第几个能够联想到pivot)的问题,时间复杂度也比快速排序有所下降。理解quick sort, quick select最关键的是结束partition后各个指针的状态,以及下一步递归的起止点。上面的模板在结束时是i<j的状态,可是不肯定中间还有没有一个数,以下图(今天在图书馆写码没有带板子,就先照个图了)spa
注意quickSort里是(start < end), quickSelect里必定要注意这个灵活多变
照这个思路的相关题:
[LeetCode 215] Kth Largest Element in an Array指针