超快速排序算法

学习制作游戏辅助必备算法——按键精灵快速排序〔比冒泡更快更有效率的算法〕来源：按键学院【按键精灵】冒泡排序为O(N^2)，在排序过程中其实是效率较低的。

在扫拍卖或者其他需要比拼速度的时候，时间就是金钱~越快越能抢占先机。

今天我们介绍另一种更快更有效率的排序——快速排序，时间复杂度为O(n*logn)。

快速排序的算法思想快速排序采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。

该方法的基本思想是：1．先从数列中取出一个数作为基准数。

〔不要被这个名词吓到了，就是一个用来参照的数，待会你就知道它用来做啥的了〕。

2．分区过程，将比这个数大的数全放到它的右边，小于或等于它的数全放到它的左边。

3 . 再对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数。

白话讲解算法：假设我们现在对“6 1 2 7 9 3 4 5 10 8”这个10个数进行排序。

就让第一个数6作为基准数吧。

接下来，需要将这个序列中所有比基准数大的数放在6的右边，比基准数小的数放在6的左边。

方法其实很简单：分别从初始序列“6 1 2 7 9 3 4 5 10 8”两端开始“探测”。

先从右往左找一个小于6的数，再从左往右找一个大于6的数，然后交换他们。

这里可以用两个变量i和j，分别指向序列最左边和最右边。

我们为这两个变量起个好听的名字“哨兵i”和“哨兵j”。

刚开始的时候让哨兵i指向序列的最左边〔即i=1〕，指向数字6。

让哨兵j指向序列的最右边〔即=10〕，指向数字。

首先哨兵j开始出动。

因为此处设置的基准数是最左边的数，所以需要让哨兵j 先出动，这一点非常重要〔请自己想一想为什么〕。

哨兵j一步一步地向左挪动〔即j--〕，直到找到一个小于6的数停下来。

接下来哨兵i再一步一步向右挪动〔即i++〕，直到找到一个数大于6的数停下来。

最后哨兵j停在了数字5面前，哨兵i停在了数字7面前。

现在交换哨兵i和哨兵j所指向的元素的值。

选择排序、‎快速排序、‎希尔排序、‎堆排序不是‎稳定的排序‎算法，冒‎泡排序、插‎入排序、归‎并排序和基‎数排序是稳‎定的排序算‎法。

‎冒泡法‎：这‎是最原始，‎也是众所周‎知的最慢的‎算法了。

他‎的名字的由‎来因为它的‎工作看来象‎是冒泡：‎复杂度为‎O(n*n‎)。

当数据‎为正序，将‎不会有交换‎。

复杂度为‎O(0)。

‎直接插‎入排序：O‎(n*n)‎选择排‎序：O(n‎*n)‎快速排序：‎平均时间复‎杂度log‎2(n)*‎n，所有内‎部排序方法‎中最高好的‎，大多数情‎况下总是最‎好的。

‎归并排序：‎l og2(‎n)*n‎堆排序：‎l og2(‎n)*n‎希尔排序‎：算法的复‎杂度为n的‎1.2次幂‎‎这里我没‎有给出行为‎的分析，因‎为这个很简‎单，我们直‎接来分析算‎法：首‎先我们考虑‎最理想的情‎况1.‎数组的大小‎是2的幂，‎这样分下去‎始终可以被‎2整除。

假‎设为2的k‎次方，即k‎=log2‎(n)。

‎2.每次‎我们选择的‎值刚好是中‎间值，这样‎，数组才可‎以被等分。

‎第一层‎递归，循环‎n次，第二‎层循环2*‎(n/2)‎.....‎.所以‎共有n+2‎(n/2)‎+4(n/‎4)+..‎.+n*(‎n/n) ‎= n+n‎+n+..‎.+n=k‎*n=lo‎g2(n)‎*n所‎以算法复杂‎度为O(l‎o g2(n‎)*n) ‎其他的情‎况只会比这‎种情况差，‎最差的情况‎是每次选择‎到的mid‎d le都是‎最小值或最‎大值，那么‎他将变成交‎换法（由于‎使用了递归‎，情况更糟‎）。

但是你‎认为这种情‎况发生的几‎率有多大？‎？呵呵，你‎完全不必担‎心这个问题‎。

实践证明‎，大多数的‎情况，快速‎排序总是最‎好的。

‎如果你担心‎这个问题，‎你可以使用‎堆排序，这‎是一种稳定‎的O(lo‎g2(n)‎*n)算法‎，但是通常‎情况下速度‎要慢于快‎速排序（因‎为要重组堆‎）。

超快排对关键词的要求超快排（Ultra Fast Sorting）是一种较新发展起来的排序算法，它使用一种新颖的技术通过大量地并发请求和排序内容来更快地比较数据，以达到极快的排序速度。

一、超快排的技术原理超快排的技术原理是利用了MapReduce技术，即分布式数据管理概念，来实现超快排。

MapReduce技术能够将所有用户的操作和排序要求，转变成能够分发到网络上的多个定义的节点，从而实现并行处理。

在超快排中，数据被分发到多个节点，每个节点都分别执行排序，然后将排序完毕并将结果返回给用户，用户就可以完成排序任务。

由于这种技术的实施，每个任务都不需要整体等待，从而极为简单地增加了操作次数，从而加快了排序速度。

二、超快排的优势1）高效率：超快排利用MapReduce技术，大大降低处理时间和排序时间，排序速度更快。

2）拓展性：超快排具有容易拓展的特点，可以根据用户的需求添加其他排序算法，实现更复杂的排序要求。

3）易于实现：超快排不需要除了传统排序算法之外的复杂编程语言和技术，容易上手，降低开发成本。

三、超快排的应用超快排的应用非常广泛，它可以应用到处理数据规模较大的交易中，比如处理比特币、股票市场等大量交易，超快排可以在较短的时间内处理大量的数据，极大程度的提高了效率。

此外，超快排也可以应用在数据分析、机器学习、物流货运管理、智能客服等方面，提高工作效率，提高服务质量。

四、超快排的缺点1）技术复杂性：由于超快排需要用到MapReduce技术，所以开发者必须具备较高的技术能力，才能高效完成超快排程序开发，增加开发成本。

2）系统兼容性：由于超快排需要利用分布式系统，各个节点的硬件和软件环境必须保持一致，才能保证排序结果的正确性，增加系统成本。

总之，超快排是一种新兴的排序技术，它极大提高了排序效率，被广泛应用在各种领域，但是这种技术的实施成本也比较高，在技术复杂性和系统兼容性上应用需要更多的研究和完善。

CC++实现快速排序算法的思路及原理解析⽬录快速排序2. 实现原理3. 动态演⽰4. 完整代码5. 结果展⽰6. 算法分析快速排序1. 算法思想快速排序的基本思想：通过⼀趟排序将待排记录分隔成独⽴的两部分，其中⼀部分记录的关键字均⽐另⼀部分的关键字⼩，则可分别对这两部分记录继续进⾏排序，以达到整个序列有序。

2. 实现原理2.1、设置两个变量 low、high，排序开始时：low=0，high=size-1。

2.2、整个数组找基准正确位置，所有元素⽐基准值⼩的摆放在基准前⾯，所有元素⽐基准值⼤的摆在基准的后⾯默认数组的第⼀个数为基准数据，赋值给key，即key=array[low]。

因为默认数组的第⼀个数为基准，所以从后⾯开始向前搜索（high–），找到第⼀个⼩于key的array[high]，就将 array[high] 赋给 array[low]，即 array[low] = array[high]。

（循环条件是 array[high] >= key；结束时 array[high] < key）此时从前⾯开始向后搜索（low++），找到第⼀个⼤于key的array[low]，就将 array[low] 赋给 array[high]，即 array[high] = array[low]。

（循环条件是 array[low] <= key；结束时 array[low] > key）循环 2-3 步骤，直到 low=high，该位置就是基准位置。

把基准数据赋给当前位置。

2.3、第⼀趟找到的基准位置，作为下⼀趟的分界点。

2.4、递归调⽤（recursive）分界点前和分界点后的⼦数组排序，重复2.2、2.3、2.4的步骤。

2.5、最终就会得到排序好的数组。

3. 动态演⽰4. 完整代码三个函数基准插⼊函数：int getStandard(int array[],int low,int high)（返回基准位置下标）递归排序函数：void quickSort(int array[],int low,int high)主函数：int main()#include <stdio.h>#include <stdlib.h>void display(int* array, int size) {for (int i = 0; i < size; i++) {printf("%d ", array[i]);}printf("\n");}int getStandard(int array[], int i, int j) {// 基准数据int key = array[i];while (i < j) {// 因为默认基准是从左边开始，所以从右边开始⽐较// 当队尾的元素⼤于等于基准数据时,就⼀直向前挪动 j 指针while (i < j && array[j] >= key) {j--;}// 当找到⽐ array[i] ⼩的时，就把后⾯的值 array[j] 赋给它if (i < j) {array[i] = array[j];}// 当队⾸元素⼩于等于基准数据时,就⼀直向后挪动 i 指针while (i < j && array[i] <= key) {i++;}// 当找到⽐ array[j] ⼤的时，就把前⾯的值 array[i] 赋给它if (i < j) {array[j] = array[i];}}// 跳出循环时 i 和 j 相等,此时的 i 或 j 就是 key 的正确索引位置// 把基准数据赋给正确位置array[i] = key;return i;}void QuickSort(int array[], int low, int high) {// 开始默认基准为 lowif (low < high) {// 分段位置下标int standard = getStandard(array, low, high);// 递归调⽤排序// 左边排序QuickSort(array, low, standard - 1);// 右边排序QuickSort(array, standard + 1, high);}}// 合并到⼀起快速排序// void QuickSort(int array[], int low, int high) {// if (low < high) {// int i = low;// int j = high;// int key = array[i];// while (i < j) {// while (i < j && array[j] >= key) {// j--;// }// if (i < j) {// array[i] = array[j];// }// while (i < j && array[i] <= key) {// i++;// }// if (i < j) {// array[j] = array[i];// }// }// array[i] = key;// QuickSort(array, low, i - 1);// QuickSort(array, i + 1, high);// }// }int main() {int array[] = {49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 10};int size = sizeof(array) / sizeof(int);// 打印数据printf("%d \n", size);QuickSort(array, 0, size - 1);display(array, size);// int size = 20;// int array[20] = {0}; // 数组初始化// for (int i = 0; i < 10; i++) { // 数组个数// for (int j = 0; j < size; j++) { // 数组⼤⼩// array[j] = rand() % 1000; // 随机⽣成数⼤⼩ 0~999// }// printf("原来的数组：");// display(array, size);// QuickSort(array, 0, size - 1);// printf("排序后数组：");// display(array, size);// printf("\n");// }return 0;}5. 结果展⽰（递归调⽤，不好展⽰每次排序结果）6. 算法分析时间复杂度：最好： O ( n l o g 2 n ) O(n log_{2} n) O(nlog2n)最坏： O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)平均： O ( n l o g 2 n ) O(n log_{2} n) O(nlog2n)空间复杂度： O ( n l o g 2 n ) O(n log_{2} n) O(nlog2n)稳定性：不稳定到此这篇关于C/C++实现快速排序算法的思路及原理解析的⽂章就介绍到这了,更多相关C++实现快速排序算法内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。

【转】三种快速排序算法以及快速排序的优化⼀. 快速排序的基本思想快速排序使⽤分治的思想，通过⼀趟排序将待排序列分割成两部分，其中⼀部分记录的关键字均⽐另⼀部分记录的关键字⼩。

之后分别对这两部分记录继续进⾏排序，以达到整个序列有序的⽬的。

⼆. 快速排序的三个步骤1) 选择基准：在待排序列中，按照某种⽅式挑出⼀个元素，作为 “基准”（pivot）；2) 分割操作：以该基准在序列中的实际位置，把序列分成两个⼦序列。

此时，在基准左边的元素都⽐该基准⼩，在基准右边的元素都⽐基准⼤；3) 递归地对两个序列进⾏快速排序，直到序列为空或者只有⼀个元素；三. 选择基准元的⽅式对于分治算法，当每次划分时，算法若都能分成两个等长的⼦序列时，那么分治算法效率会达到最⼤。

也就是说，基准的选择是很重要的。

选择基准的⽅式决定了两个分割后两个⼦序列的长度，进⽽对整个算法的效率产⽣决定性影响。

最理想的⽅法是，选择的基准恰好能把待排序序列分成两个等长的⼦序列。

⽅法⼀：固定基准元（基本的快速排序）思想：取序列的第⼀个或最后⼀个元素作为基准元。

/// <summary>/// 1.0 固定基准元（基本的快速排序）/// </summary>public static void QsortCommon(int[] arr, int low, int high){if (low >= high) return; //递归出⼝int partition = Partition(arr, low, high); //将 >= x 的元素交换到右边区域，将 <= x 的元素交换到左边区域QsortCommon(arr, low, partition - 1);QsortCommon(arr, partition + 1, high);}/// <summary>/// 固定基准元，默认数组第⼀个数为基准元，左右分组，返回基准元的下标/// </summary>public static int Partition(int[] arr, int low, int high){int first = low;int last = high;int key = arr[low]; //取第⼀个元素作为基准元while (first < last){while (first < last && arr[last] >= key)last--;arr[first] = arr[last];while (first < last && arr[first] <= key)first++;arr[last] = arr[first];}arr[first] = key; //基准元居中return first;}注意：基本的快速排序选取第⼀个或最后⼀个元素作为基准。

【十大经典排序算法（动图演示）】必学十大经典排序算法0.1 算法分类十种常见排序算法可以分为两大类：比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。

非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。

0.2 算法复杂度0.3 相关概念稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。

不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a 可能会出现在b 的后面。

时间复杂度：对排序数据的总的操作次数。

反映当n变化时，操作次数呈现什么规律。

空间复杂度：是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量，它也是数据规模n的函数。

1、冒泡排序（Bubble Sort）冒泡排序是一种简单的排序算法。

它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。

走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。

这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

1.1 算法描述比较相邻的元素。

如果第一个比第二个大，就交换它们两个；对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数；针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；重复步骤1~3，直到排序完成。

1.2 动图演示1.3 代码实现1.unction bubbleSort(arr) {2. varlen = arr.length;3. for(vari = 0; i arr[j+1]) {// 相邻元素两两对比6. vartemp = arr[j+1];// 元素交换7. arr[j+1] = arr[j];8. arr[j] = temp;9. }10. }11. }12. returnarr;13.}2、选择排序（Selection Sort）选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。

C语言超算法大全1.快速排序算法：快速排序是一种高效的排序算法，基于分治法的思想。

它通过选择一个基准元素，将数组划分为两个子数组，其中一个子数组的所有元素小于基准元素，另一个子数组的所有元素大于基准元素。

然后递归地对两个子数组进行快速排序，最终得到排序后的数组。

2.归并排序算法：归并排序也是一种高效的排序算法，基于分治法的思想。

它将数组分为两个子数组，然后递归地对每个子数组进行归并排序，最后将两个有序的子数组合并成一个有序的数组。

3.堆排序算法：堆排序是一种树形选择排序算法，利用堆数据结构来实现。

它通过构建一个最大堆，将堆顶元素与最后一个元素交换，然后重新调整堆，重复这个过程，最终得到排序后的数组。

4.二分查找算法：二分查找算法是一种在有序数组中查找特定元素的算法。

它通过将待查找区间的中间元素与目标元素进行比较，根据比较结果调整区间范围，直到找到目标元素或区间为空。

5.图的深度优先算法：图的深度优先算法是一种用于遍历图的算法。

它从一个顶点开始，递归地访问所有与该顶点相连的未访问过的顶点，直到所有顶点都被访问过为止。

6.图的广度优先算法：图的广度优先算法也是一种用于遍历图的算法。

它从一个顶点开始，依次访问与该顶点相邻的顶点，并将这些相邻顶点加入到一个队列中，然后继续对队列中的顶点进行同样的操作，直到队列为空为止。

7.迪杰斯特拉算法：迪杰斯特拉算法是一种用于求解单源最短路径问题的算法。

它通过动态规划的方式，逐步更新起始顶点到其他顶点的最短路径长度。

8.动态规划算法：动态规划算法是一种用于解决多阶段决策问题的算法。

它通过将原问题划分为若干个子问题，并记忆已经解决的子问题的结果，从而避免重复计算，提高计算效率。

9.最小生成树算法：最小生成树算法是一种用于求解连通图的最小成本生成树的算法。

它通过选择具有最小权值的边来构建最小生成树，直到所有顶点都被包含在生成树中。

10.拓扑排序算法：拓扑排序算法是一种用于对有向无环图进行排序的算法。

最快排序方法最快的排序方法是一种常见的计算机算法问题。

在计算机科学领域，有许多不同的排序算法可供选择，每种算法都有其自身的优势和限制。

1. 快速排序（Quicksort）：快速排序是一种基于分治法的排序算法，它通过将待排序的元素分割为较小和较大的两个子序列，然后递归地对这两个子序列进行排序。

它的平均时间复杂度为O(nlogn)，在大多数情况下表现优秀。

然而，在最坏情况下，快速排序的时间复杂度可达到O(n^2)，这通常发生在输入数据已经有序或几乎有序的情况下。

2. 归并排序（Merge Sort）：归并排序也是一种基于分治法的排序算法，它将待排序的序列递归地分成较小的子序列，然后将这些子序列两两合并，直到最后只剩下一个有序序列。

它的平均和最坏情况下的时间复杂度都是O(nlogn)，并且具有稳定性，即相等元素的相对顺序在排序后不会改变。

然而，归并排序需要额外的空间来存储临时数组，因此在空间复杂度方面可能不是最优选择。

3. 堆排序（Heapsort）：堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法。

它利用堆的性质来进行排序，堆中的最大元素总是位于根节点。

堆排序的时间复杂度为O(nlogn)，并且不需要额外的空间，因此在空间复杂度方面具有优势。

然而，堆排序的常数因子比较大，因此在实际应用中可能不如快速排序和归并排序快。

4. 基数排序（Radix Sort）：基数排序是一种非比较性的排序算法，它根据元素的位值将待排序的元素分配到不同的桶中，然后按照桶的顺序依次收集元素。

基数排序的时间复杂度为O(dn)，其中d是元素的最大位数，n是元素的个数。

基数排序适用于元素位数较小且范围已知的情况，例如整数排序。

然而，基数排序可能需要较多的额外空间，因此在空间复杂度方面可能不是最优选择。

5. 计数排序（Counting Sort）：计数排序是一种非比较性的排序算法，它通过统计每个元素的出现次数来确定元素的相对顺序。

计数排序的时间复杂度为O(n+k)，其中n是元素的个数，k是元素的范围。