快速排序(QuickSort),又稱分割區交換排序(partition-exchange sort),簡稱快排。快排是一種通過基準劃分割區塊,再不斷交換左右項的排序方式,其採用了分治法,減少了交換的次數。它的基本思想是:通過一趟排序將要排序的資料分割成獨立的兩部分,其中一部分的所有資料都比另外一部分的所有資料都要小,然後再按此方法對這兩部分資料分別進行快速排序,整個排序過程可以遞迴或迭代進行,以此讓整個數列變成有序序列。
解釋:以某個數位為基點,這裡取最右側的數位8,以基點劃分為兩個區間,將小於8的數位放在左側區間,將大於8的數位放在右側區間。再將左側區間和右側區間分別放到遞迴,按照最右側為基點,繼續分解。直到分解完畢,排序完成。這是其中一種常見的分割區遞迴法,除了這種方式外,還有其他實現方式。
平均時間複雜度:O(NlogN)
最佳時間複雜度:O(NlogN)
最差時間複雜度:O(N^2)
空間複雜度:根據實現方式的不同而不同,可以檢視不同版本的原始碼
這個版本利用了JS陣列可變且隨意拼接的特性,讓每個分割區都是一個新陣列,從而無需交換陣列項。
這個方式非常簡單易懂,但理論上來講不是完全意義上的快排,效率較差。
function quickSort1(arr) { // 陣列長度為1就不再分解 console.log('origin array:', arr) if (arr.length <= 1) { return arr } var pivot const left = [] const right = [] // 設定中間數,取最中間的項 var midIndex = Math.floor(arr.length / 2) pivot = arr[midIndex] for (var i = 0, l = arr.length; i < l; i++) { console.log('i=' + i + ' midIndex=' + midIndex + ' pivot=' + pivot + ' arr[]=' + arr) // 當中間基數等於i時跳過。基數數待遞迴完成時合併到到新陣列。 if (midIndex === i) { continue } // 當前陣列裡面的項小於基數則新增到左側 if (arr[i] < pivot) { left.push(arr[i]) // 大於等於則新增到右側 } else { right.push(arr[i]) } } arr = quickSort1(left).concat(pivot, quickSort1(right)) console.log('sorted array:', arr) // 遞迴呼叫遍歷左側和右側,再將中間值連線起來 return arr }
// 基於中間位置進行遞迴分解: f([7, 11, 9, 10, 12, 13, 8]) / 10 \ f([7, 9, 8]) f([11, 12, 13]) / 9 \ / 12 \ f([7, 8]) f([]) f([11]) f[13] / 8 \ f([7]) f([]) [7] // 將遞迴後的最小單元和基數連線起來 // 得到:[7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]
這個版本是最常見的標準分割區版本,簡單好懂。先寫一個分割區函數,依據基準值把成員項分為左右兩部分。基準值可以是數列中的任意一項,為了交換方便,基準值一般最左或最右側項。把小於基準值的放在左側,大於基準值的放在右側,最後返回分割區索引。這樣就得到一個基於基準值的左右兩個部分。再將左右兩個部分,分別進行分割區邏輯的遞迴呼叫,當左右值相等,也就是最小分割區只有1項時終止。
// 分割區函數,負責把陣列分按照基準值分為左右兩部分 // 小於基準的在左側,大於基準的在右側最後返回基準值的新下標 function partition(arr, left, right) { // 基準值可以是left與right之間的任意值,再將基準值移動至最左或最右即可。 // 直接基於中間位置排序,則需要基於中間位置左右交換,參加基於中間位置交換的版本。 // var tmpIndex = Math.floor((right - left) / 2) // ;[arr[left + tmpIndex], arr[right]] = [arr[right], arr[left + tmpIndex]] var pivotIndex = right var pivot = arr[pivotIndex] var partitionIndex = left - 1 for (var i = left; i < right; i++) { // 如果比較項小於基準值則進行交換,並且分割區索引增加1位 // 也就是將大於基準值的全部往右側放,以分割區索引為分割線 if (arr[i] < pivot) { partitionIndex++ if (partitionIndex !== i) { [arr[partitionIndex], arr[i]] = [arr[i], arr[partitionIndex]] } } } partitionIndex++; [arr[partitionIndex], arr[pivotIndex]] = [arr[pivotIndex], arr[partitionIndex]] return partitionIndex } // 分割區遞迴版本,分割區遞迴呼叫。 function quickSort2(arr, left, right) { left = left !== undefined ? left : 0 right = right !== undefined ? right : arr.length - 1 if (left < right) { var pivot = partition(arr, left, right) quickSort2(arr, left, pivot - 1) quickSort2(arr, pivot + 1, right) } return arr }
此版本基於中間位置,建立雙指標,同時從前往後和從後往前遍歷,從左側找到大於基準值的項,從右側找到小於基準值的項。
再將大於基準值的挪到右側,將小於基準值的項挪到左側,直到左側位置大於右側時終止。左側位置小於基準位置則遞迴呼叫左側區間,右側大於基準位置則遞迴呼叫右側區間,直到所有項排列完成。
function quickSort3(arr, left, right) { var i = left = left !== undefined ? left : 0 var j = right = right !== undefined ? right : arr.length - 1 // 確定中間位置,基於中間位置不停左右交換 var midIndex = Math.floor((i + j) / 2) var pivot = arr[midIndex] // 當左側小於等於右側則表示還有項沒有對比,需要繼續 while (i <= j) { // 當左側小於基準時查詢位置右移,直到找出比基準值大的位置來 while (arr[i] < pivot) { console.log('arr[i] < pivot:', ' i=' + i + ' j=' + j + ' pivot=' + pivot) i++ } // 當前右側大於基準時左移,直到找出比基準值小的位置來 while (arr[j] > pivot) { console.log('arr[j] > pivot:', ' i=' + i + ' j=' + j + ' pivot=' + pivot) j-- } console.log(' left=' + left + ' right=' + right + ' i=' + i + ' j=' + j + ' midIndex=' + midIndex + ' pivot=' + pivot + ' arr[]=' + arr) // 當左側位置小於等於右側時,將資料交換,小的交換到基準左側,大的交換到右側 if (i <= j) { [arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]] // 縮小搜查範圍,直到左側都小於基數,右側都大於基數 i++ j-- } } // 左側小於基數位置,不斷遞迴左邊部分 if (left < j) { console.log('left < j:recursion: left=' + left + ' right=' + right + ' i=' + i + ' j=' + j + 'arr[]' + arr) quickSort3(arr, left, j) } // 基數位置小於右側,不斷遞迴右側部分 if (i < right) { console.log('i < right:recursion: left=' + left + ' right=' + right + ' i=' + i + ' j=' + j + 'arr[]' + arr) quickSort3(arr, i, right) } return arr }
這種方式標準左右交換遞迴版本的非遞迴版本,其原理一樣,只是不再遞迴呼叫,而是通過stack來模擬遞迴效果。這種方式效能最好。
function quickSort4(arr, left, right) { left = left !== undefined ? left : 0 right = right !== undefined ? right : arr.length - 1 var stack = [] var i, j, midIndex, pivot, tmp // 與標準遞迴版相同,只是將遞迴改為遍歷棧的方式 // 先將左右各取一個入棧 stack.push(left) stack.push(right) while (stack.length) { // 如果棧內還有資料,則一併馬上取出,其他邏輯與標準遞迴版同 j = right = stack.pop() i = left = stack.pop() midIndex = Math.floor((i + j) / 2) pivot = arr[midIndex] while (i <= j) { while (arr[i] < pivot) { console.log('arr[i] < pivot:', ' i=' + i + ' j=' + j + ' pivot=' + pivot + 'arr[]=' + arr) i++ } while (arr[j] > pivot) { console.log('arr[j] > pivot:', ' i=' + i + ' j=' + j + ' pivot=' + pivot + 'arr[]=' + arr) j-- } if (i <= j) { tmp = arr[j] arr[j] = arr[i] arr[i] = tmp i++ j-- } } if (left < j) { // 與遞迴版不同,這裡當左側小於基數位置時新增到棧中,以便繼續迴圈 console.log('left < j:recursion: left=' + left + ' right=' + right + ' i=' + i + ' j=' + j + 'arr[]=' + arr) stack.push(left) stack.push(j) } if (i < right) { // 當右側大於等於基數位置時新增到棧中,以便繼續迴圈 console.log('i < right:recursion: left=' + left + ' right=' + right + ' i=' + i + ' j=' + j + 'arr[]=' + arr) stack.push(i) stack.push(right) } } return arr }
(function () { const arr = [7, 11, 9, 10, 12, 13, 8] // 構建數列,可以任意構建,支援負數,也不限浮點 // const arr = [17, 31, 12334, 9.545, -10, -12, 1113, 38] console.time('sort1') const arr1 = arr.slice(0) console.log('sort1 origin:', arr1) console.log('\r\nquickSort1 sorted:', quickSort1(arr1)) console.timeEnd('sort1') console.time('sort2') const arr2 = arr.slice(0) console.log('sort2 origin:', arr2) console.log('\r\nquickSort2 sorted:', quickSort2(arr2)) console.timeEnd('sort2') console.time('sort3') const arr3 = arr.slice(0) console.log('sort3 origin:', arr3) console.log('\r\nquickSort3 sorted:', quickSort3(arr3)) console.timeEnd('sort3') console.time('sort4') const arr4 = arr.slice(0) console.log('sort4 origin:', arr4) console.log('\r\nquickSort4 sorted:', quickSort4(arr4)) console.timeEnd('sort4') })() /** // 測試結果 jarry@jarrys-MacBook-Pro quicksort % node quick_sort.js sort1 origin: [ 7, 11, 9, 10, 12, 13, 8 ] origin array: [ 7, 11, 9, 10, 12, 13, 8 ] i=0 midIndex=3 pivot=10 arr[]=7,11,9,10,12,13,8 i=1 midIndex=3 pivot=10 arr[]=7,11,9,10,12,13,8 i=2 midIndex=3 pivot=10 arr[]=7,11,9,10,12,13,8 i=3 midIndex=3 pivot=10 arr[]=7,11,9,10,12,13,8 i=4 midIndex=3 pivot=10 arr[]=7,11,9,10,12,13,8 i=5 midIndex=3 pivot=10 arr[]=7,11,9,10,12,13,8 i=6 midIndex=3 pivot=10 arr[]=7,11,9,10,12,13,8 origin array: [ 7, 9, 8 ] i=0 midIndex=1 pivot=9 arr[]=7,9,8 i=1 midIndex=1 pivot=9 arr[]=7,9,8 i=2 midIndex=1 pivot=9 arr[]=7,9,8 origin array: [ 7, 8 ] i=0 midIndex=1 pivot=8 arr[]=7,8 i=1 midIndex=1 pivot=8 arr[]=7,8 origin array: [ 7 ] origin array: [] sorted array: [ 7, 8 ] origin array: [] sorted array: [ 7, 8, 9 ] origin array: [ 11, 12, 13 ] i=0 midIndex=1 pivot=12 arr[]=11,12,13 i=1 midIndex=1 pivot=12 arr[]=11,12,13 i=2 midIndex=1 pivot=12 arr[]=11,12,13 origin array: [ 11 ] origin array: [ 13 ] sorted array: [ 11, 12, 13 ] sorted array: [ 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 ] quickSort1 sorted: [ 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 ] sort1: 9.824ms sort2 origin: [ 7, 11, 9, 10, 12, 13, 8 ] partitioned arr= [ 7, 8, 9, 10, 12, 13, 11 ] partitionIndex: 1 left= [ 7 ] arr[partitionIndex]= 8 right= [ 8, 9, 10, 12, 13, 11 ] [ 7, 8, 9, 10, 12, 13, 11 ] partitioned arr= [ 7, 8, 9, 10, 11, 13, 12 ] partitionIndex: 4 left= [ 9, 10 ] arr[partitionIndex]= 11 right= [ 11, 13, 12 ] [ 7, 8, 9, 10, 11, 13, 12 ] partitioned arr= [ 7, 8, 9, 10, 11, 13, 12 ] partitionIndex: 3 left= [ 9 ] arr[partitionIndex]= 10 right= [ 10 ] [ 7, 8, 9, 10, 11, 13, 12 ] partitioned arr= [ 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 ] partitionIndex: 5 left= [] arr[partitionIndex]= 12 right= [ 12, 13 ] [ 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 ] quickSort2 sorted: [ 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 ] sort2: 1.15ms sort3 origin: [ 7, 11, 9, 10, 12, 13, 8 ] arr[i] < pivot: i=0 j=6 pivot=10 left=0 right=6 i=1 j=6 midIndex=3 pivot=10 arr[]=7,11,9,10,12,13,8 arr[i] < pivot: i=2 j=5 pivot=10 arr[j] > pivot: i=3 j=5 pivot=10 arr[j] > pivot: i=3 j=4 pivot=10 left=0 right=6 i=3 j=3 midIndex=3 pivot=10 arr[]=7,8,9,10,12,13,11 left < j:recursion: left=0 right=6 i=4 j=2arr[]7,8,9,10,12,13,11 arr[i] < pivot: i=0 j=2 pivot=8 arr[j] > pivot: i=1 j=2 pivot=8 left=0 right=2 i=1 j=1 midIndex=1 pivot=8 arr[]=7,8,9,10,12,13,11 i < right:recursion: left=0 right=6 i=4 j=2arr[]7,8,9,10,12,13,11 arr[i] < pivot: i=4 j=6 pivot=13 left=4 right=6 i=5 j=6 midIndex=5 pivot=13 arr[]=7,8,9,10,12,13,11 left < j:recursion: left=4 right=6 i=6 j=5arr[]7,8,9,10,12,11,13 left=4 right=5 i=4 j=5 midIndex=4 pivot=12 arr[]=7,8,9,10,12,11,13 quickSort3 sorted: [ 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 ] sort3: 0.595ms sort4 origin: [ 7, 11, 9, 10, 12, 13, 8 ] arr[i] < pivot: i=0 j=6 pivot=10arr[]=7,11,9,10,12,13,8 arr[i] < pivot: i=2 j=5 pivot=10arr[]=7,8,9,10,12,13,11 arr[j] > pivot: i=3 j=5 pivot=10arr[]=7,8,9,10,12,13,11 arr[j] > pivot: i=3 j=4 pivot=10arr[]=7,8,9,10,12,13,11 left < j:recursion: left=0 right=6 i=4 j=2arr[]=7,8,9,10,12,13,11 i < right:recursion: left=0 right=6 i=4 j=2arr[]=7,8,9,10,12,13,11 arr[i] < pivot: i=4 j=6 pivot=13arr[]=7,8,9,10,12,13,11 left < j:recursion: left=4 right=6 i=6 j=5arr[]=7,8,9,10,12,11,13 arr[i] < pivot: i=0 j=2 pivot=8arr[]=7,8,9,10,11,12,13 arr[j] > pivot: i=1 j=2 pivot=8arr[]=7,8,9,10,11,12,13 quickSort4 sorted: [ 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13 ] sort4: 0.377ms */
多種語言實現快速排序演演算法原始碼:https://github.com/microwind/algorithms/tree/master/sorts/quicksort
其他排序演演算法原始碼:https://github.com/microwind/algorithms