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js如何实现数组快速排序 3种快速排序算法实现方案分享

冰火之心
发布: 2025-06-28 21:26:01
原创
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快速排序是一种基于“分而治之”策略的高效排序算法,其核心是选定一个基准值,将数组分为两部分,使得左边元素小于基准值,右边元素大于基准值,然后递归地对左右子数组排序。文章介绍了三种javascript实现方案:1. lomuto分区方案选择最后一个元素为基准,通过指针i划分边界,优点简单直观但易导致分区不平衡;2. hoare分区方案使用双指针从两端向中间扫描并交换元素,效率更高,尤其适用于已部分排序的数据;3. 随机化快速排序在每次分区时随机选择基准值,避免最坏情况,提升平均性能。三者中,lomuto适合教学理解,hoare更高效但代码复杂,随机化方案通常最优。此外,快速排序空间复杂度理想为o(log n),最坏情况下退化为o(n),随机化可有效改善此问题。

js如何实现数组快速排序 3种快速排序算法实现方案分享

快速排序,简单来说,就是通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。

js如何实现数组快速排序 3种快速排序算法实现方案分享

解决方案

js如何实现数组快速排序 3种快速排序算法实现方案分享

快速排序的核心在于“分而治之”,选定一个基准值,将数组分成两部分,小于基准值的放左边,大于基准值的放右边,然后递归地对左右两部分进行排序。下面分享三种常见的JavaScript快速排序实现方案。

js如何实现数组快速排序 3种快速排序算法实现方案分享

副标题1: 经典快速排序(Lomuto 分区方案)

Lomuto 分区方案是快速排序最经典也是最容易理解的实现方式。它选择数组的最后一个元素作为基准值,并使用一个指针 i 来跟踪小于基准值的元素的边界。

function quickSortLomuto(arr, low, high) {
  if (low < high) {
    let partitionIndex = partitionLomuto(arr, low, high);

    quickSortLomuto(arr, low, partitionIndex - 1);
    quickSortLomuto(arr, partitionIndex + 1, high);
  }
  return arr;
}

function partitionLomuto(arr, low, high) {
  let pivot = arr[high];
  let i = (low - 1); // Index of smaller element

  for (let j = low; j <= high - 1; j++) {
    // If current element is smaller than or equal to pivot
    if (arr[j] <= pivot) {
      i++;    // increment index of smaller element
      swap(arr, i, j);
    }
  }
  swap(arr, i + 1, high);
  return (i + 1);
}

function swap(arr, i, j) {
    let temp = arr[i];
    arr[i] = arr[j];
    arr[j] = temp;
}

// 示例
let arr = [10, 7, 8, 9, 1, 5];
let n = arr.length;
quickSortLomuto(arr, 0, n - 1);
console.log("排序后的数组: " + arr);
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这种方案的优点是简单直观,易于理解。缺点是在某些情况下,例如当数组已经部分排序时,性能会下降,因为每次都选择最后一个元素作为基准值,可能导致分区不平衡。

副标题2: Hoare 分区方案

Hoare 分区方案与 Lomuto 方案不同,它使用两个指针,一个从左向右移动,一个从右向左移动,直到它们相遇。这种方案通常比 Lomuto 方案更有效率,尤其是在处理已经部分排序的数组时。

function quickSortHoare(arr, low, high) {
  if (low < high) {
    let partitionIndex = partitionHoare(arr, low, high);

    quickSortHoare(arr, low, partitionIndex);
    quickSortHoare(arr, partitionIndex + 1, high);
  }
  return arr;
}

function partitionHoare(arr, low, high) {
  let pivot = arr[low]; // 选择第一个元素作为基准
  let i = low - 1;
  let j = high + 1;

  while (true) {
    do {
      i++;
    } while (arr[i] < pivot);

    do {
      j--;
    } while (arr[j] > pivot);

    if (i >= j) {
      return j;
    }

    swap(arr, i, j);
  }
}

function swap(arr, i, j) {
    let temp = arr[i];
    arr[i] = arr[j];
    arr[j] = temp;
}

// 示例
let arr = [10, 7, 8, 9, 1, 5];
let n = arr.length;
quickSortHoare(arr, 0, n - 1);
console.log("排序后的数组: " + arr);
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Hoare 分区方案的关键在于 i 和 j 指针的移动和交换,最终返回 j 作为分区点。需要注意的是,quickSortHoare 递归调用时,右侧子数组的范围是 partitionIndex + 1, high,与 Lomuto 方案略有不同。

副标题3: 随机化快速排序

为了避免快速排序在特定输入下退化成 O(n^2) 的时间复杂度,可以采用随机化快速排序。随机化快速排序的核心是在每次分区时,随机选择一个元素作为基准值。

function quickSortRandomized(arr, low, high) {
  if (low < high) {
    let partitionIndex = randomizedPartition(arr, low, high);

    quickSortRandomized(arr, low, partitionIndex - 1);
    quickSortRandomized(arr, partitionIndex + 1, high);
  }
  return arr;
}

function randomizedPartition(arr, low, high) {
    let randomIndex = Math.floor(Math.random() * (high - low + 1)) + low;
    swap(arr, randomIndex, high); // 将随机选择的元素与最后一个元素交换
    return partitionLomuto(arr, low, high); // 使用 Lomuto 分区方案
}

function swap(arr, i, j) {
    let temp = arr[i];
    arr[i] = arr[j];
    arr[j] = temp;
}

// 示例
let arr = [10, 7, 8, 9, 1, 5];
let n = arr.length;
quickSortRandomized(arr, 0, n - 1);
console.log("排序后的数组: " + arr);
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随机化快速排序通过随机选择基准值,可以有效地避免最坏情况的发生,从而提高算法的平均性能。这里选择随机元素与最后一个元素交换,然后使用 Lomuto 分区方案,当然也可以结合 Hoare 分区方案。

副标题4:三种方案的性能比较和选择建议

三种快速排序方案各有优缺点。

  • Lomuto 分区方案: 简单易懂,但对于已经部分排序的数组,性能较差。
  • Hoare 分区方案: 通常比 Lomuto 方案更有效率,尤其是在处理已经部分排序的数组时。但代码相对复杂一些。
  • 随机化快速排序: 通过随机选择基准值,可以有效地避免最坏情况的发生,提高算法的平均性能。

选择哪种方案取决于具体的应用场景。如果对性能要求不高,且数组随机性较好,可以选择 Lomuto 方案。如果需要处理可能已经部分排序的数组,或者对性能有较高要求,可以选择 Hoare 方案或随机化快速排序。 随机化快速排序通常是最佳选择,因为它可以在各种情况下提供良好的平均性能。

副标题5: 快速排序的空间复杂度

快速排序是一种原地排序算法,这意味着它只需要少量的额外空间。在理想情况下(每次分区都将数组分成大致相等的两部分),快速排序的空间复杂度为 O(log n),这是因为递归调用栈的深度为 log n。 然而,在最坏情况下(每次分区都将数组分成一个空数组和一个包含 n-1 个元素的数组),快速排序的空间复杂度会退化为 O(n)。

通过随机化选择基准值,可以降低最坏情况发生的概率,从而使快速排序的空间复杂度在大多数情况下保持在 O(log n) 级别。

以上就是js如何实现数组快速排序 3种快速排序算法实现方案分享的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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