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PHP排序算法之快速排序(Quick Sort)及其优化算法详解

发布时间:2021-05-22 22:17:18 所属栏目:PHP教程 来源:网络整理
导读:副标题#e# 本篇章节讲解PHP排序算法之快速排序(Quick Sort)及其优化算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 基本思想: 快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。他的基本思想是:通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分,其中一部分的关键字均比
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本篇章节讲解PHP排序算法之快速排序(Quick Sort)及其优化算法。分享给大家供大家参考,具体如下:

基本思想:

快速排序(Quicksort)是对冒泡排序的一种改进。他的基本思想是:通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分,其中一部分的关键字均比另一部分记录的关键字小,则可分别对这两部分记录继续进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以达到整个序列有序的目的。

基本算法步骤:

举个栗子:

假如现在待排序记录是:

第一步、创建变量 $low 指向记录中的第一个记录,$high 指向最后一个记录,$pivot 作为枢轴赋值为待排序记录的第一个元素(不一定是第一个),这里:

第二步、我们要把所有比 $pivot 小的数移动到 $pivot 的左面,所以我们可以开始寻找比6小的数,从 $high 开始,从右往左找,不断递减变量 $high 的值,我们找到第一个下标 3 的数据比 6 小,于是把数据 3 移到下标 0 的位置($low 指向的位置),把下标 0 的数据 6 移到下标 3,完成第一次比较:

第三步、我们开始第二次比较,这次要变成找比 $pivot 大的了,而且要从前往后找了。递加变量 $low,发现下标 2 的数据是第一个比 $pivot 大的,于是用下标 2 ($low 指向的位置)的数据 7 和 指向的下标 3 ($high 指向的位置)的数据的 6 做交换,数据状态变成下表:

完成第二步和第三步我们称为完成一个循环。

第四步(也就是开启下一个循环)、模仿第二步的过程执行。

第五步、模仿第三步的过程执行。

执行完第二个循环之后,数据状态如下:

到了这一步,我们发现 $low 和 $high“碰头”了:他们都指向了下标 2。于是,第一遍比较结束。得到结果如下,凡是 $pivot(=6) 左边的数都比它小,凡是 $pivot 右边的数都比它大。

然后,对 、$pivot 两边的数据 {3,2} 和 {7,8,9},再分组分别进行上述的过程,直到不能再分组为止。

注意:第一遍快速排序不会直接得到最终结果,只会把比k大和比k小的数分到k的两边。为了得到最后结果,需要再次对下标2两边的数组分别执行此步骤,然后再分解数组,直到数组不能再分解为止(只有一个数据),才能得到正确结果。

算法实现:

主函数中,由于第一遍快速排序是对整个数组排序的,因此开始是 $low=0,$high=count($arr)-1

然后 QSort() 函数是个递归调用过程,因此对它封装了一下:

= $high 时表示不能再进行分组,已经能够得出正确结果了 if($low < $high){ $pivot = Partition($arr,$high); //将$arr[$low...$high]一分为二,算出枢轴值 QSort($arr,$pivot - 1); //对低子表($pivot左边的记录)进行递归排序 QSort($arr,$pivot + 1,$high); //对高子表($pivot右边的记录)进行递归排序 } }

从上面的 QSort()函数中我们看出,Partition()函数才是整段代码的核心,因为该函数的功能是:选取当中的一个关键字,比如选择第一个关键字。然后想尽办法将它放到某个位置,使得它左边的值都比它小,右边的值都比它大,我们将这样的关键字成为枢轴(pivot)。

直接上代码:

= $pivot){ $high --; } swap($arr,$high); //终于遇到一个比$pivot小的数,将其放到数组低端 while($low < $high && $arr[$low] <= $pivot){ $low ++; } swap($arr,$high); //终于遇到一个比$pivot大的数,将其放到数组高端 } return $low; //返回high也行,毕竟最后low和high都是停留在pivot下标处 }

组合起来的整个代码如下:

= $pivot){ $high --; } swap($arr,$high); //终于遇到一个比$pivot大的数,将其放到数组高端 } return $low; //返回high也行,毕竟最后low和high都是停留在pivot下标处 } function QSort(array &$arr,$high){ if($low < $high){ $pivot = Partition($arr,$pivot - 1); //对低子表进行递归排序 QSort($arr,$high); //对高子表进行递归排序 } } function QuickSort(array &$arr){ $low = 0; $high = count($arr) - 1; QSort($arr,$high); }

我们调用算法:

运行结果:

int(1) [1]=> int(2) [2]=> int(3) [3]=> int(4) [4]=> int(5) [5]=> int(6) [6]=> int(7) [7]=> int(8) [8]=> int(9) }

复杂度分析:

在最优的情况下,也就是选择数轴处于整个数组的中间值的话,则每一次就会不断将数组平分为两半。因此最优情况下的时间复杂度是 O(nlogn) (跟堆排序、归并排序一样)。

最坏的情况下,待排序的序列是正序或逆序的,那么在选择枢轴的时候只能选到边缘数据,每次划分得到的比上一次划分少一个记录,另一个划分为空,这样的情况的最终时间复杂度为 O(n^2).

综合最优与最差情况,平均的时间复杂度是

快速排序是一种不稳定排序方法。

由于快速排序是个比较高级的排序,而且被列为20世纪十大算法之一。。。。如此牛掰的算法,我们还有什么理由不去学他呢!

尽管这个算法已经很牛掰了,但是上面的算法程序依然有改进的地方,下面具体讨论一下

快速排序算法优化

优化一:优化选取枢轴:

在前面的复杂度分析的过程中,我们看到最坏的情况无非就是当我们选中的枢轴是整个序列的边缘值。比如这么一个序列:

按照习惯我们选择数组的第一个元素作为枢轴,则 $pivot = 9,在一次循环下来后划分为{1,5,8,3,7,4,6,2} 和{ }(空序列),也就是每一次划分只得到少一个记录的子序列,而另一个子序列为空。最终时间复杂度为 O(n^2)。最优的情况是当我们选中的枢轴是整个序列的中间值。但是我们不能每次都去遍历数组拿到最优值吧?那么就有了一下解决方法:

1、随机选取:随机选取 $low 到 $high 之间的数值,但是这样的做法有些撞大运的感觉了,万一没撞成功呢,那上面的问题还是没有解决。

2、三数取中法:取三个关键字先进行排序,取出中间数作为枢轴。这三个数一般取最左端、最右端和中间三个数,也可以随机取三个数。这样的取法得到的枢轴为中间数的可能性就大大提高了。由于整个序列是无序的,随机选择三个数和从左中右端取出三个数其实就是同一回事。而且随机数生成器本身还会带来时间的开销,因此随机生成不予考虑。

(编辑:开发网_开封站长网)

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