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十二之再續(xù):快速排序算法之所有版本的c/c 實(shí)現(xiàn)

 londonKu 2012-05-02

十二之再續(xù)、快速排序算法所有版本的c/c++實(shí)現(xiàn)


作者:July、二零一一年三月二十日。
出處:http://blog.csdn.net/v_JULY_v。
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前言:

    相信,經(jīng)過(guò)本人之前寫的前倆篇關(guān)于快速排序算法的文章:第一篇、一、快速排序算法,及第二篇、一之續(xù)、快速排序算法的深入分析,各位,已經(jīng)對(duì)快速排序算法有了足夠的了解與認(rèn)識(shí)。但僅僅停留在對(duì)一個(gè)算法的認(rèn)識(shí)層次上,顯然是不夠的,即便你認(rèn)識(shí)的有多透徹與深入。最好是,編程實(shí)現(xiàn)它。
    而網(wǎng)上,快速排序的各種寫法層次不清,缺乏統(tǒng)一、整體的闡述與實(shí)現(xiàn),即,沒有個(gè)一錘定音,如此,我便打算自己去實(shí)現(xiàn)它了。

    于是,今花了一個(gè)上午,把快速排序算法的各種版本全部都寫程序一一實(shí)現(xiàn)了一下。包括網(wǎng)上有的,沒的,算法導(dǎo)論上的,國(guó)內(nèi)教材上通用的,隨機(jī)化的,三數(shù)取中分割法的,遞歸的,非遞歸的,所有版本都用c/c++全部寫了個(gè)遍。
    鑒于時(shí)間倉(cāng)促下,一個(gè)人考慮問題總有不周之處,以及水平有限等等,不正之處,還望各位不吝賜教。不過(guò),以下,所有全部c/c++源碼,都經(jīng)本人一一調(diào)試,若有任何問題,懇請(qǐng)指正。

    ok,本文主要分為以下幾部分內(nèi)容:

第一部分、遞歸版
一、算法導(dǎo)論上的單向掃描版本
二、國(guó)內(nèi)教材雙向掃描版
      2.1、Hoare版本
      2.2、Hoare的幾個(gè)變形版本
三、隨機(jī)化版本
四、三數(shù)取中分割法
第二部分、非遞歸版

    好的,請(qǐng)一一細(xì)看。


第一部分、快速排序的遞歸版本
一、算法導(dǎo)論上的版本
在我寫的第二篇文章中,我們已經(jīng)知道:
“再到后來(lái),N.Lomuto又提出了一種新的版本,此版本....,即優(yōu)化了PARTITION程序,它現(xiàn)在寫在了 算法導(dǎo)論 一書上”:

快速排序算法的關(guān)鍵是PARTITION過(guò)程,它對(duì)A[p..r]進(jìn)行就地重排:

PARTITION(A, p, r)
1  x ← A[r]         //以最后一個(gè)元素,A[r]為主元
2  i ← p - 1
3  for j ← p to r - 1    //注,j從p指向的是r-1,不是r。
4       do if A[j] ≤ x
5             then i ← i + 1
6                  exchange A[i] <-> A[j]
7  exchange A[i + 1] <-> A[r]    //最后,交換主元
8  return i + 1

然后,對(duì)整個(gè)數(shù)組進(jìn)行遞歸排序:

QUICKSORT(A, p, r)
1 if p < r
2    then q ← PARTITION(A, p, r)   //關(guān)鍵
3         QUICKSORT(A, p, q - 1)
4         QUICKSORT(A, q + 1, r)

    根據(jù)上述偽代碼,我們不難寫出以下的c/c++程序:
首先是,PARTITION過(guò)程:

int partition(int data[],int lo,int hi)
{
 int key=data[hi];  //以最后一個(gè)元素,data[hi]為主元
 int i=lo-1;
 for(int j=lo;j<hi;j++)   ///注,j從p指向的是r-1,不是r。
 {
  if(data[j]<=key)
  {
   i=i+1;
   swap(&data[i],&data[j]);
  }
 }
 swap(&data[i+1],&data[hi]);   //不能改為swap(&data[i+1],&key)
 return i+1;
}

補(bǔ)充說(shuō)明:舉個(gè)例子,如下為第一趟排序(更多詳盡的分析請(qǐng)參考第二篇文章):
第一趟(4步):
   a:3   8   7   1   2   5   6   4   //以最后一個(gè)元素,data[hi]為主元

   b:3   1   7   8   2   5   6   4

   c:3   1   2   8   7   5   6   4

   d:3   1   2   4   7   5   6   8    //最后,swap(&data[i+1],&data[hi])

  而其中swap函數(shù)的編寫,是足夠簡(jiǎn)單的: 

void swap(int *a,int *b)
{
 int temp=*a;
 *a=*b;
 *b=temp;
}

    然后是,調(diào)用partition,對(duì)整個(gè)數(shù)組進(jìn)行遞歸排序:

void QuickSort(int data[], int lo, int hi)
{
    if (lo<hi)
    {
        int k = partition(data, lo, hi);
        QuickSort(data, lo, k-1);
        QuickSort(data, k+1, hi);
    }

     現(xiàn)在,我有一個(gè)問題要問各位了,保持其它的不變,稍微修改一下上述的partition過(guò)程,如下:

int partition(int data[],int lo,int hi)   //請(qǐng)讀者思考
{
 int key=data[hi];  //以最后一個(gè)元素,data[hi]為主元
 int i=lo-1;
 for(int j=lo;j<=hi;j++)   //現(xiàn)在,我讓j從lo指向了hi,不是hi-1。
 {
  if(data[j]<=key)
  {
   i=i+1;
   swap(&data[i],&data[j]);
  }
 }
 //swap(&data[i+1],&data[hi]);   //去掉這行
 return i;                       //返回i,非i+1.
}

    如上,其它的不變,請(qǐng)問,讓j掃描到了最后一個(gè)元素,后與data[i+1]交換,去掉最后的swap(&data[i+1],&data[hi]),然后,再返回i。請(qǐng)問,如此,是否可行?
    其實(shí)這個(gè)問題,就是我第二篇文章中,所提到的:
    “上述的PARTITION(A, p, r)版本,可不可以改成這樣咧?以下這樣列”:

PARTITION(A, p, r)   //請(qǐng)讀者思考版本。
1  x ← A[r]
2  i ← p - 1
3  for j ← p to r      //讓j 從p指向了最后一個(gè)元素r
4       do if A[j] ≤ x
5             then i ← i + 1
6                  exchange A[i] <-> A[j]
//7  exchange A[i + 1] <-> A[r]   去掉此最后的步驟
8  return i      //返回 i,不再返回 i+1.

    望讀者思考,后把結(jié)果在評(píng)論里告知我。

    我這里簡(jiǎn)單論述下:上述請(qǐng)讀者思考版本,只是代碼做了以下三處修改而已:1、j從 p->r;2、去掉最后的交換步驟;3、返回 i。首先,無(wú)論是我的版本,還是算法導(dǎo)論上的原裝版本,都是準(zhǔn)確無(wú)誤的,且我都已經(jīng)編寫程序測(cè)試通過(guò)了。但,其實(shí)這倆種寫法,思路是完全一致的。

    為什么這么說(shuō)列?請(qǐng)具體看以下的請(qǐng)讀者思考版本,

int partition(int data[],int lo,int hi)   //請(qǐng)讀者思考
{
 int key=data[hi];  //以最后一個(gè)元素,data[hi]為主元
 int i=lo-1;
 for(int j=lo;j<=hi;j++)   //....
 {
  if(data[j]<=key)           //如果讓j從lo指向hi,那么當(dāng)j指到hi時(shí),是一定會(huì)有A[j]<=x的
  {
   i=i+1;
   swap(&data[i],&data[j]);
  }
 }
 //swap(&data[i+1],&data[hi]);   //事實(shí)是,應(yīng)該加上這句,直接交換,即可。
 return i;                       //
}

    我們知道當(dāng)j最后指到了r之后,是一定會(huì)有A[j]<=x的(即=),所以這個(gè)if判斷就有點(diǎn)多余,沒有意義。所以應(yīng)該如算法導(dǎo)論上的版本那般,最后直接交換swap(&data[i+1],&data[hi]);   即可,返回i+1。所以,總體說(shuō)來(lái),算法導(dǎo)論上的版本那樣寫,比請(qǐng)讀者思考版更規(guī)范,更合乎情理。ok,請(qǐng)接著往下閱讀。

   

    當(dāng)然,上述partition過(guò)程中,也可以去掉swap函數(shù)的調(diào)用,直接寫在分割函數(shù)里:

int partition(int data[],int lo,int hi)
{
 int i,j,t;
 int key = data[hi];   //還是以最后一個(gè)元素作為哨兵,即主元元素
 i = lo-1;
 for (j =lo;j<=hi;j++)
  if(data[j]<key)
  {
   i++;
   t = data[j];
   data[j] = data[i];
   data[i] = t;
  }
  data[hi] = data[i+1];  //先,data[i+1]賦給data[hi]
  data[i+1] = key;       //后,把事先保存的key值,即data[hi]賦給data[i+1]
  //不可調(diào)換這倆條語(yǔ)句的順序。
  return i+1;
}

提醒:
1、程序中盡量不要有任何多余的代碼。
2、你最好絕對(duì)清楚的知道,程序的某一步,是該用if,還是該用while,等任何細(xì)節(jié)的東西。

   ok,以上程序的測(cè)試用例,可以簡(jiǎn)單編寫如下:

int main()
{
 int a[8]={3,8,7,1,2,5,6,4};
 QuickSort(a,0,N-1);
 for(int i=0;i<8;i++)
  cout<<a[i]<<endl;
 return 0;
}

    當(dāng)然,如果,你如果對(duì)以上的測(cè)試用例不夠放心,可以采取1~10000的隨機(jī)數(shù)進(jìn)行極限測(cè)試,保證程序的萬(wàn)無(wú)一失(主函數(shù)中測(cè)試用的隨機(jī)數(shù)例子,即所謂的“極限”測(cè)試,下文會(huì)給出)。
    至于上述程序是什么結(jié)果,相信,不用我再啰嗦。:D。

補(bǔ)充一種寫法:

void quickSort(int p, int q)  
{  
 if(p < q)  
 {  
  int x = a[p];    //以第一個(gè)元素為主元
  int i = p;  
  for(int j = p+1; j < q; j++)  
  {  
   if(a[j] < x)  
   {  
    i++;  
    int temp = a[i];  
    a[i] = a[j];   
    a[j] = temp;  
   }  
  }  
  int temp = a[p];  
  a[p] = a[i];  
  a[i] = temp;  
  quickSort(p, i);  
  quickSort(i+1, q);  
 }  
}  


二、國(guó)內(nèi)教材雙向掃描版
    國(guó)內(nèi)教材上一般所用的通用版本,是我寫的第二篇文章中所提到的霍爾排序或其變形,而非上述所述的算法導(dǎo)論上的版本。而且,現(xiàn)在網(wǎng)上一般的朋友,也是更傾向于采用此種思路來(lái)實(shí)現(xiàn)快速排序算法。ok,請(qǐng)看:
          2.1、Hoare版本
    那么,什么是霍爾提出的快速排序版本列?如下,即是:

HOARE-PARTITION(A, p, r)
 1  x ← A[p]
 2  i ← p - 1
 3  j ← r + 1
 4  while TRUE
 5      do repeat j ← j - 1
 6           until A[j] ≤ x
 7         repeat i ← i + 1
 8           until A[i] ≥ x
 9         if i < j
10            then exchange A[i] <-> A[j]
11            else return j

     同樣,根據(jù)以上偽代碼,不難寫出以下的c/c++代碼:

  1. //此處原來(lái)的代碼有幾點(diǎn)錯(cuò)誤,后聽從了Joshua的建議,現(xiàn)修改如下:  
  2. int partition(int data[],int lo,int hi)  //。  
  3. {  
  4.  int key=data[lo];  
  5.  int l=lo-1;  
  6.  int h=hi+1;  
  7.  for(;;)  
  8.  {  
  9.   do{  
  10.    h--;  
  11.   }while(data[h]>key);  
  12.   
  13.   do{  
  14.    l++;  
  15.   }while(data[l]<key);  
  16.   
  17.   if(l<h)  
  18.   {  
  19.    swap(data[l],data[h]);  
  20.   }  
  21.   else  
  22.   {  
  23.    return h;     
  24.    //各位注意了,這里的返回值是h。不是返回各位習(xí)以為常的樞紐元素,即不是l之類的。  
  25.   }  
  26.  }  
  27. }  
 或者原來(lái)的代碼修改成這樣(已經(jīng)過(guò)測(cè)試,有誤):

int partition(int data[],int lo,int hi)  //。
{
 int key=data[lo];
 int l=lo;
 int h=hi;
 for(;;)
 {
  while(data[h]>key)   //不能加 “=”
   h--;
  while(data[l]<key)    //不能加 “=”
   l++;
  if(l<h)
  {
   swap(data[l],data[h]);
  }
  else
  {
   return h;   //各位注意了,這里的返回值是h。不是返回各位習(xí)以為常的樞紐元素,即不是l之類的。
  }
 }
}
//這個(gè)版本,已經(jīng)證明有誤,因?yàn)楫?dāng)data[l] == data[h] == key的時(shí)候,將會(huì)進(jìn)入死循環(huán),所以淘汰。因此,使用上面的do-while 形式吧。

    讀者可以試下,對(duì)這個(gè)序列進(jìn)行排序,用上述淘汰版本將立馬進(jìn)入死循環(huán):int data[16]={ 1000, 0, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 7, 156, 44, 23, 123, 11, 5 };。

或者,如朋友顏沙所說(shuō):
如果data數(shù)組有相同元素就可能陷入死循環(huán),比如:
      2 3 4 5 6 2 
  l->|             |<-h

交換l和h單元后重新又回到:
      2 3 4 5 6 2 
  l->|             |<-h

而第一個(gè)程序不存在這種情況,因?yàn)樗偸窃趌和h調(diào)整后比較,也就是l終究會(huì)大于等于h。

.

    相信,你已經(jīng)看出來(lái)了,上述的第一個(gè)程序中partition過(guò)程的返回值h并不是樞紐元的位置,但是仍然保證了A[p..j] <= A[j+1...q]。
    這種方法在效率上與以下將要介紹的Hoare的幾個(gè)變形版本差別甚微,只不過(guò)是上述代碼相對(duì)更為緊湊點(diǎn)而已。

       2.2、Hoare的幾個(gè)變形版本
    ok,可能,你對(duì)上述的最初的霍爾排序partition過(guò)程,理解比較費(fèi)力,沒關(guān)系,我再寫幾種變形,相信,你立馬就能了解此雙向掃描是怎么一回事了。

int partition(int data[],int lo,int hi)  //雙向掃描。
{
 int key=data[lo];   //以第一個(gè)元素為主元
 int l=lo;
 int h=hi;
 while(l<h)
 {
  while(key<=data[h] && l<h)
   h--;
  data[l]=data[h];
  while(data[l]<=key && l<h)
   l++;
  data[h]=data[l];
 }
 data[l]=key;  //1.key。只有出現(xiàn)要賦值的情況,才事先保存好第一個(gè)元素的值。
 return l;     //這里和以下所有的Hoare的變形版本都是返回的是樞紐元素,即主元元素l。
}

補(bǔ)充說(shuō)明:同樣,還是舉上述那個(gè)例子,如下為第一趟排序(更多詳盡的分析請(qǐng)參考第二篇文章):
第一趟(五步曲):
   a:3   8   7   1   2   5   6   4   //以第一個(gè)元素為主元
        2   8   7   1       5   6   4
   b:2       7   1   8   5   6   4
   c:2   1   7       8   5   6   4
   d:2   1       7   8   5   6   4
   e:2   1   3   7   8   5   6   4   //最后補(bǔ)上,關(guān)鍵字3

然后,對(duì)整個(gè)數(shù)組進(jìn)行遞歸排序:

void QuickSort(int data[], int lo, int hi)
{
    if (lo<hi)
    {
        int k = partition(data, lo, hi);
        QuickSort(data, lo, k-1);
        QuickSort(data, k+1, hi);
    }
}

當(dāng)然,你也可以這么寫,把遞歸過(guò)程寫在同一個(gè)排序過(guò)程里:

void QuickSort(int data[],int lo,int hi)
{
   int i,j,temp;
   temp=data[lo];    //還是以第一個(gè)元素為主元。
   i=lo;
   j=hi;
   if(lo>hi)
      return;
   while(i!=j)
   {
      while(data[j]>=temp && j>i)
         j--;
      if(j>i)
         data[i++]=data[j];
      while(data[i]<=temp && j>i)
         i++;
      if(j>i)
   data[j--]=data[i];    
   }
   data[i]=temp;                       //2.temp。同上,返回的是樞紐元素,即主元元素。
   QuickSort(data,lo,i-1);  //遞歸左邊
   QuickSort(data,i+1,hi);  //遞歸右邊
}

  或者,如下:

  1. void quicksort (int[] a, int lo, int hi)  
  2. {  
  3. //  lo is the lower index, hi is the upper index  
  4. //  of the region of array a that is to be sorted  
  5.     int i=lo, j=hi, h;  
  6.   
  7.     // comparison element x  
  8.     int x=a[(lo+hi)/2];  
  9.   
  10.     //  partition  
  11.     do  
  12.     {      
  13.         while (a[i]<x) i++;   
  14.         while (a[j]>x) j--;  
  15.         if (i<=j)  
  16.         {  
  17.             h=a[i]; a[i]=a[j]; a[j]=h;  
  18.             i++; j--;  
  19.         }  
  20.     } while (i<=j);  
  21.   
  22.     //  recursion  
  23.     if (lo<j) quicksort(a, lo, j);  
  24.     if (i<hi) quicksort(a, i, hi);  
  25. }  

另,本人在一本國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教材上(,此處非指嚴(yán)那本),看到的一種寫法,發(fā)現(xiàn)如下問題:一、冗余繁雜,二、錯(cuò)誤之處無(wú)所不在,除了會(huì)犯一些注釋上的錯(cuò)誤,一些最基本的代碼,都會(huì)弄錯(cuò)。詳情,如下:

void QuickSort(int data[],int lo,int hi)
{
 int i,j,key;
 if(lo<hi)
 {
  i=lo;
  j=hi;
  key=data[lo];
  //已經(jīng)測(cè)試:原教材上,原句為“data[0]=data[lo];”,有誤。
  //因?yàn)橹荒苡靡粋€(gè)臨時(shí)變量key保存著主元,data[lo],而若為以上,則相當(dāng)于覆蓋原元素data[0]的值了。
        do
        {
   while(data[j]>=key&&i<j)
    j--;       
   if(i<j)                            
   {
    data[i]=data[j];
    //i++;  這是教材上的語(yǔ)句,為使代碼簡(jiǎn)潔,我特意去掉。
   }          
   while(data[i]<=key&&i<j)
    i++;    
   if(i<j)                      
   {
    data[j]=data[i];
    //j--;    這是教材上的語(yǔ)句,為使代碼簡(jiǎn)潔,我特意去掉。
   }             
        }while(i!=j);
        data[i]=key;        //3.key。
  //已經(jīng)測(cè)試:原教材上,原句為“data[i]=data[0];”,有誤。
        QuickSort(data,lo,i-1);     //對(duì)標(biāo)準(zhǔn)值左半部遞歸調(diào)用本函數(shù)
        QuickSort(data,i+1,hi);    //對(duì)標(biāo)準(zhǔn)值右半部遞歸調(diào)用本函數(shù)
 }
}

    然后,你能很輕易的看到,這個(gè)寫法,與上是同一寫法,之所以寫出來(lái),是希望各位慎看國(guó)內(nèi)的教材,多多質(zhì)疑+思考,勿輕信。

    ok,再給出一種取中間元素為主元的實(shí)現(xiàn):

void QuickSort(int data[],int lo,int hi)
{
 int pivot,l,r,temp;
 l = lo;
 r = hi;
 pivot=data[(lo+hi)/2]; //取中位值作為分界值
 while(l<r) 
 { 
  while(data[l]<pivot)
   ++l; 
  while(data[r]>pivot)
   --r;    
  if(l>=r)
   break; 
  temp = data[l]; 
  data[l] = data[r]; 
  data[r] = temp; 
  ++l; 
  --r; 
 }
 if(l==r)
  l++;
 if(lo<r)
  QuickSort(data,lo,l-1);
 if(l<hi)
  QuickSort(data,r+1,hi);
}

或者,這樣寫:

 void quickSort(int arr[], int left, int right)
{
 int i = left, j = right;
 int tmp;
 int pivot = arr[(left + right) / 2];   //取中間元素為主元
 
 /* partition */
 while (i <= j)
 {
  while (arr[i] < pivot)
   i++;
  while (arr[j] > pivot)
   j--;
  if (i <= j)
  {
   tmp = arr[i];
   arr[i] = arr[j];
   arr[j] = tmp;
   i++;
   j--;
  }
 }
}

上述演示過(guò)程,如下圖所示(取中間元素為主元,第一趟排序):

 


三、快速排序的隨機(jī)化版本
    以下是完整測(cè)試程序,由于給的注釋夠詳盡了,就再做多余的解釋了:

//交換兩個(gè)元素值,咱們換一種方式,采取引用“&”
void swap(int& a , int& b)
{
 int temp = a;
 a = b;
 b = temp;
}

//返回屬于[lo,hi)的隨機(jī)整數(shù)
int rand(int lo,int hi)
{
 int size = hi-lo+1;
 return  lo+ rand()%size;
}

//分割,換一種方式,采取指針a指向數(shù)組中第一個(gè)元素
int RandPartition(int* data, int lo , int hi)
{   
 //普通的分割方法和隨機(jī)化分割方法的區(qū)別就在于下面三行
 swap(data[rand(lo,hi)], data[lo]);
    int key = data[lo];
 int i = lo;
 
    for(int j=lo+1; j<=hi; j++)
 {
  if(data[j]<=key)
  {
   i = i+1;
   swap(data[i], data[j]);
  }           
 } 
 swap(data[i],data[lo]);
 return i;
}

//逐步分割排序
void RandQuickSortMid(int* data, int lo, int hi)
{
 if(lo<hi)
 {
  int k = RandPartition(data,lo,hi);
  RandQuickSortMid(data,lo,k-1);
  RandQuickSortMid(data,k+1,hi);
 }
}
int main()
{
 const int N = 100; //此就是上文說(shuō)所的“極限”測(cè)試。為了保證程序的準(zhǔn)確無(wú)誤,你也可以讓N=10000。
 int *data = new int[N];     
    for(int i =0; i<N; i++)
  data[i] = rand();   //同樣,隨機(jī)化的版本,采取隨機(jī)輸入。
    for(i=0; i<N; i++)
  cout<<data[i]<<" ";
    RandQuickSortMid(data,0,N-1);
 cout<<endl;
 for(i=0; i<N; i++)
  cout<<data[i]<<" ";
 cout<<endl;
    return 0;
}

 
四、三數(shù)取中分割法

    我想,如果你愛思考,可能你已經(jīng)在想一個(gè)問題了,那就是,像上面的程序版本,其中算法導(dǎo)論上采取單向掃描中,是以最后一個(gè)元素為樞紐元素,即主元,而在Hoare版本及其幾個(gè)變形中,都是以第一個(gè)元素、或中間元素為主元,最后,上述給的快速排序算法的隨機(jī)化版本,則是以序列中任一一個(gè)元素作為主元。
    那么,樞紐元素的選取,即主元元素的選取是否決定快速排序最終的效率列?
   
    答案是肯定的,當(dāng)我們采取data[lo],data[mid],data[hi]三者之中的那個(gè)第二大的元素為主元時(shí),便能盡最大限度保證快速排序算法不會(huì)出現(xiàn)O(N^2)的最壞情況。這就是所謂的三數(shù)取中分割方法。當(dāng)然,針對(duì)的還是那個(gè)Partition過(guò)程。

    ok,直接寫代碼:

//三數(shù)取中分割方法
int RandPartition(int* a, int p , int q)
{   
 //三數(shù)取中方法的關(guān)鍵就在于下述六行,
 int m=(p+q)/2;
 if(a[p]<a[m])
  swap(a[p],a[m]);
 if(a[q]<a[m])
  swap(a[q],a[m]);
 if(a[q]<a[p])
  swap(a[q],a[p]);
 int key = a[p];
 int i = p;
 
 for(int j = p+1; j <= q; j++)
 {
  if(a[j] <= key)
  {
   i = i+1;
   if(i != j)
    swap(a[i], a[j]);                
  }           
 }
 
 swap(a[i],a[p]);  
 return i;
}

void QuickSort(int data[], int lo, int hi)
{
    if (lo<hi)
    {
        int k = RandPartition(data, lo, hi);
        QuickSort(data, lo, k-1);
        QuickSort(data, k+1, hi);
    }
}

    經(jīng)過(guò)測(cè)試,這種方法可行且有效,不過(guò)到底其性能、效率有多好,還有待日后進(jìn)一步的測(cè)試。


第二部分、快速排序的非遞歸版
    ok,相信,您已經(jīng)看到,上述所有的快速排序算法,都是遞歸版本的,那還有什么辦法可以實(shí)現(xiàn)此快速排序算法列?對(duì)了,遞歸,與之相對(duì)的,就是非遞歸了。
    以下,就是快速排序算法的非遞歸實(shí)現(xiàn):

  template <class T>
int RandPartition(T data[],int lo,int hi)
{
 T v=data[lo];
 while(lo<hi)
 { 
  while(lo<hi && data[hi]>=v)
   hi--;
  data[lo]=data[hi];
  while(lo<hi && data[lo]<=v)
   lo++;
  data[hi]=data[lo];
 }
 data[lo]=v;
 return lo;
}

//快速排序的非遞歸算法
template <class T>
void QuickSort(T data[],int lo,int hi)
{
 stack<int> st;
 int key;
 do{
  while(lo<hi)
  {
   key=partition(data,lo,hi);  
   //遞歸的本質(zhì)是什么?對(duì)了,就是借助棧,進(jìn)棧,出棧來(lái)實(shí)現(xiàn)的。
   if( (key-lo)<(key-key) )
   {
    st.push(key+1);   
    st.push(hi);
    hi=key-1;
   }
   else
   {
    st.push(lo);
    st.push(key-1);
    lo=key+1;
   }  
  }
  if(st.empty())
   return;
  hi=st.top();
  st.pop(); 
  lo=st.top();
  st.pop(); 
 }while(1);
}

void QuickSort(int data[], int lo, int hi)
{
    if (lo<hi)
    {
        int k = RandPartition(data, lo, hi);
        QuickSort(data, lo, k-1);
        QuickSort(data, k+1, hi);
    }
}

    如果你還尚不知道快速排序算法的原理與算法思想,請(qǐng)參考本人寫的關(guān)于快速排序算法的前倆篇文章:一之續(xù)、快速排序算法的深入分析,及一、快速排序算法。如果您看完了此篇文章后,還是不知如何從頭實(shí)現(xiàn)快速排序算法,那么好吧,伸出手指,數(shù)數(shù),1,2,3,4,5....數(shù)到100之后,再來(lái)看此文。

    -------------------------------------------------------------
    據(jù)本文評(píng)論里頭網(wǎng)友ybt631的建議,表示非常感謝,并補(bǔ)充闡述下所謂的并行快速排序

    Intel Threading Building Blocks(簡(jiǎn)稱TBB)是一個(gè)C++的并行編程模板庫(kù),它能使你的程序充分利用多核CPU的性能優(yōu)勢(shì),方便使用,效率很高。
    以下是,parallel_sort.h頭文件中的關(guān)鍵代碼:

  1. 00039 template<typename RandomAccessIterator, typename Compare>  
  2. 00040 class quick_sort_range: private no_assign {  
  3. 00041   
  4. 00042     inline size_t median_of_three(const RandomAccessIterator &array, size_t l, size_t m, size_t r) const {  
  5. 00043         return comp(array[l], array[m]) ? ( comp(array[m], array[r]) ? m : ( comp( array[l], array[r]) ? r : l ) )   
  6. 00044                                         : ( comp(array[r], array[m]) ? m : ( comp( array[r], array[l] ) ? r : l ) );  
  7. 00045     }  
  8. 00046   
  9. 00047     inline size_t pseudo_median_of_nine( const RandomAccessIterator &array, const quick_sort_range &range ) const {  
  10. 00048         size_t offset = range.size/8u;  
  11. 00049         return median_of_three(array,   
  12. 00050                                median_of_three(array, 0, offset, offset*2),  
  13. 00051                                median_of_three(array, offset*3, offset*4, offset*5),  
  14. 00052                                median_of_three(array, offset*6, offset*7, range.size - 1) );  
  15. 00053   
  16. 00054     }  
  17. 00055   
  18. 00056 public:  
  19. 00057   
  20. 00058     static const size_t grainsize = 500;  
  21. 00059     const Compare &comp;  
  22. 00060     RandomAccessIterator begin;  
  23. 00061     size_t size;  
  24. 00062   
  25. 00063     quick_sort_range( RandomAccessIterator begin_, size_t size_, const Compare &comp_ ) :  
  26. 00064         comp(comp_), begin(begin_), size(size_) {}  
  27. 00065   
  28. 00066     bool empty() const {return size==0;}  
  29. 00067     bool is_divisible() const {return size>=grainsize;}  
  30. 00068   
  31. 00069     quick_sort_range( quick_sort_range& range, split ) : comp(range.comp) {  
  32. 00070         RandomAccessIterator array = range.begin;  
  33. 00071         RandomAccessIterator key0 = range.begin;   
  34. 00072         size_t m = pseudo_median_of_nine(array, range);  
  35. 00073         if (m) std::swap ( array[0], array[m] );  
  36. 00074   
  37. 00075         size_t i=0;  
  38. 00076         size_t j=range.size;  
  39. 00077         // Partition interval [i+1,j-1] with key *key0.  
  40. 00078         for(;;) {  
  41. 00079             __TBB_ASSERT( i<j, NULL );  
  42. 00080             // Loop must terminate since array[l]==*key0.  
  43. 00081             do {  
  44. 00082                 --j;  
  45. 00083                 __TBB_ASSERT( i<=j, "bad ordering relation?" );  
  46. 00084             } while( comp( *key0, array[j] ));  
  47. 00085             do {  
  48. 00086                 __TBB_ASSERT( i<=j, NULL );  
  49. 00087                 if( i==j ) goto partition;  
  50. 00088                 ++i;  
  51. 00089             } while( comp( array[i],*key0 ));  
  52. 00090             if( i==j ) goto partition;  
  53. 00091             std::swap( array[i], array[j] );  
  54. 00092         }  
  55. 00093 partition:  
  56. 00094         // Put the partition key were it belongs  
  57. 00095         std::swap( array[j], *key0 );  
  58. 00096         // array[l..j) is less or equal to key.  
  59. 00097         // array(j..r) is greater or equal to key.  
  60. 00098         // array[j] is equal to key  
  61. 00099         i=j+1;  
  62. 00100         begin = array+i;  
  63. 00101         size = range.size-i;  
  64. 00102         range.size = j;  
  65. 00103     }  
  66. 00104 };  
  67. 00105   
  68. ....  
  69. 00218 #endif  

    再貼一下插入排序、快速排序之其中的倆種版本、及插入排序與快速排序結(jié)合運(yùn)用的實(shí)現(xiàn)代碼,如下:

  1.  /// 插入排序,最壞情況下為O(n^2)  
  2. templatetypename InPos, typename ValueType >  
  3. void _isort( InPos posBegin_, InPos posEnd_, ValueType* )  
  4. {  
  5. /**************************************************************************** 
  6. *    偽代碼如下: 
  7. *        for i = [1, n) 
  8. *            t = x 
  9. *            for( j = i; j > 0 && x[j-1] > t; j-- ) 
  10. *                x[j] = x[j-1] 
  11. *            x[j] = x[j-1] 
  12.  ****************************************************************************/  
  13.  if( posBegin_ == posEnd_ )  
  14.  {  
  15.   return;  
  16.  }  
  17.    
  18.  /// 循環(huán)迭代,將每個(gè)元素插入到合適的位置  
  19.  for( InPos pos = posBegin_; pos != posEnd_; ++pos )  
  20.  {  
  21.   ValueType Val = *pos;  
  22.   InPos posPrev = pos;  
  23.   InPos pos2 = pos;  
  24.   /// 當(dāng)元素比前一個(gè)元素大時(shí),交換  
  25.   for( ;pos2 != posBegin_ && *(--posPrev) > Val ; --pos2 )  
  26.   {  
  27.    *pos2 = *posPrev;  
  28.   }  
  29.   *pos2 = Val;  
  30.  }  
  31. }  
  32.   
  33. /// 快速排序1,平均情況下需要O(nlogn)的時(shí)間  
  34. templatetypename InPos >  
  35. inline void qsort1( InPos posBegin_, InPos posEnd_ )  
  36. {  
  37. /**************************************************************************** 
  38. *    偽代碼如下: 
  39. *        void qsort(l, n) 
  40. *            if(l >= u) 
  41. *                return; 
  42. *            m = l 
  43. *            for i = [l+1, u] 
  44. *                if( x < x[l] 
  45. *                    swap(++m, i) 
  46. *            swap(l, m) 
  47. *            qsort(l, m-1) 
  48. *            qsort(m+1, u) 
  49.  ****************************************************************************/  
  50.  if( posBegin_ == posEnd_ )  
  51.  {  
  52.   return;  
  53.  }  
  54.    
  55.  /// 將比第一個(gè)元素小的元素移至前半部  
  56.  InPos pos = posBegin_;  
  57.  InPos posLess = posBegin_;  
  58.  for( ++pos; pos != posEnd_; ++pos )  
  59.  {  
  60.   if( *pos < *posBegin_ )  
  61.   {  
  62.    swap( *pos, *(++posLess) );  
  63.   }  
  64.  }  
  65.    
  66.  /// 把第一個(gè)元素插到兩快元素中央  
  67.  swap( *posBegin_, *(posLess) );  
  68.    
  69.  /// 對(duì)前半部、后半部執(zhí)行快速排序  
  70.  qsort1(posBegin_, posLess);  
  71.  qsort1(++posLess, posEnd_);  
  72. };  
  73.   
  74. /// 快速排序2,原理與1基本相同,通過(guò)兩端同時(shí)迭代加快平均速度  
  75. template<typename InPos>  
  76. void qsort2( InPos posBegin_, InPos posEnd_ )  
  77. {  
  78.  if( distance(posBegin_, posEnd_) <= 0 )  
  79.  {  
  80.   return;  
  81.  }  
  82.    
  83.  InPos posL = posBegin_;  
  84.  InPos posR = posEnd_;  
  85.    
  86.  whiletrue )  
  87.  {  
  88.   /// 找到不小于第一個(gè)元素的數(shù)  
  89.   do  
  90.   {  
  91.    ++posL;  
  92.   }while( *posL < *posBegin_ && posL != posEnd_ );  
  93.     
  94.   /// 找到不大于第一個(gè)元素的數(shù)  
  95.   do   
  96.   {  
  97.    --posR;  
  98.   } while ( *posR > *posBegin_ );  
  99.     
  100.   /// 兩個(gè)區(qū)域交叉時(shí)跳出循環(huán)  
  101.   if( distance(posL, posR) <= 0 )  
  102.   {  
  103.    break;  
  104.   }  
  105.   /// 交換找到的元素  
  106.   swap(*posL, *posR);  
  107.  }  
  108.    
  109.  /// 將第一個(gè)元素?fù)Q到合適的位置  
  110.  swap(*posBegin_, *posR);  
  111.  /// 對(duì)前半部、后半部執(zhí)行快速排序2  
  112.  qsort2(posBegin_, posR);  
  113.  qsort2(++posR, posEnd_);  
  114. }  
  115.   
  116. /// 當(dāng)元素個(gè)數(shù)小與g_iSortMax時(shí)使用插入排序,g_iSortMax是根據(jù)STL庫(kù)選取的  
  117. const int g_iSortMax = 32;  
  118. /// 該排序算法是快速排序與插入排序的結(jié)合  
  119. template<typename InPos>  
  120. void qsort3( InPos posBegin_, InPos posEnd_ )  
  121. {  
  122.  if( distance(posBegin_, posEnd_) <= 0 )  
  123.  {  
  124.   return;  
  125.  }  
  126.    
  127.  /// 小與g_iSortMax時(shí)使用插入排序  
  128.  if( distance(posBegin_, posEnd_) <= g_iSortMax )  
  129.  {  
  130.   return isort(posBegin_, posEnd_);  
  131.  }  
  132.    
  133.  /// 大與g_iSortMax時(shí)使用快速排序  
  134.  InPos posL = posBegin_;  
  135.  InPos posR = posEnd_;  
  136.    
  137.  whiletrue )  
  138.  {  
  139.   do  
  140.   {  
  141.    ++posL;  
  142.   }while( *posL < *posBegin_ && posL != posEnd_ );  
  143.     
  144.   do   
  145.   {  
  146.    --posR;  
  147.   } while ( *posR > *posBegin_ );  
  148.     
  149.   if( distance(posL, posR) <= 0 )  
  150.   {  
  151.    break;  
  152.   }  
  153.   swap(*posL, *posR);  
  154.  }  
  155.  swap(*posBegin_, *posR);  
  156.  qsort3(posBegin_, posR);  
  157.  qsort3(++posR, posEnd_);  
  158. }  

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