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。
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。
解决方案
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。
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);
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);
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);
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。
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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