排序算法 - 快速排序（JavaScript实现）

2022-04-08 技术 JavaScript, 快排, 排序算法, 算法 0 评论字数统计: 2.3k(字) 阅读时长: 11(分)

快速排序

描述

快速排序借用了分治的思想, 并且基于冒泡排序做了改进。它将数组拆分为两个子数组, 其中一个子数组的所有元素都比另一个子数组的元素小, 然后对这两个子数组再重复进行上述操作, 直到数组不可拆分, 排序完成。

基本思想

从数组中取出一个数，称之为基数（pivot）
遍历数组，将比基数大的数字放到它的右边，比基数小的数字放到它的左边
遍历完成后，数组被分成了左右两个区域
将左右两个区域视为两个数组，重复前两个步骤，直到排序完成

实现

基本框架

sortArray：入口方法
QuickSort：递归方法，负责不停的划分，直到 p q 指针对撞
partition: 划分函数，根据 pivot 划分区域，然后返回中点，中点右边的值均大于 pivot，左边的值均小于 pivot

// 排序函数
function sortArray(arr){
    return QuickSort(arr, 0, arr.length - 1)
}
// QuickSort
function QuickSort(arr, p, q){
  // 此时排序已完成
  if(p >= q) return arr
  // 通过划分函数获得中点
  let m = partition(arr, p, q)
  // 接着视为两个区域进行递归
  QuickSort(arr, p, m - 1)
  QuickSort(arr, m + 1, q)
  return arr
}
// 划分函数
function partition(arr, p, q){
  // 重点是划分函数的实现
}

第一种写法

按照基本思想进行

选取一个基准点 pivot, 定义两个指针 i = p, j = p + 1
移动 j 指针找到比 pivot 小的，移动 i 指针，将其与 i 换位
直到 j > q 之后跳出循环
最后将 p 与 i 进行互换，返回 i 指针

function partition(arr, p, q){
  let pivot = arr[p]
  let i = p
  let j = p + 1
  while(j <= q){
    if(arr[j] < pivot){
      i++
      swap(arr, i, j)
    }
    j++
  }
  swap(arr, i, p)
  return i
}

详细过程

arr = [15, 9, 31, 21, 44, 22, 33, 18, 2] p = 0 q = arr.length - 1 = 8
pivot = arr[0] i = 0 j = 1 开始比对
1. 9 < 15 i++; i = 1 swap(1, 1) arr 不变
2. 31 > 15, 21 > 15, 44 > 15, 22 > 15, 33 > 15, 18 > 15（跳过）
3. 2 < 15 i++; i = 2 swap(2, 8) [15, 9, 2, 21, 44, 22, 33, 18, 31]
i = 2, p = 0 swap(0, 2) [2, 9, 15, 21, 44, 22, 33, 18, 31]
返回 i = 2, QuickSort(arr, 0, 1) QuickSort(arr, 3, 8)
QuickSort(arr, 0, 1) arr = [2, 9, 15, 21, 44, 22, 33, 18, 31] p = 0 q = 1 i = 0 j = 2 swap(0, 0) 返回 i = 0 , QuickSort(arr, 0, -1)（跳过） QuickSort(arr, 1, 1) （跳过）
QuickSort(arr, 3, 8) => partition(arr, 3, 8)
[..., 21, 44, 22, 33, 18, 31] i = 3 j = 4 pivot = 21
1. 44 > 21, 22 > 21, 33 > 21 （跳过）
2. 18 < 21 i = 4, j = 7 swap(4, 7) [..., 21, 18, 22, 33, 44, 31]
3. 31 > 21（跳过），i = 4, p = 3, swap(3, 4) [..., 18, 21, 22, 33, 44, 31]
返回 i = 4 QuickSort(arr, 3, 3) （跳过）
QuickSort(arr, 5, 8) => partition(arr, 5, 8)
[..., 22, 33, 44, 31] i = 5, j = 6 pivot = 22 （跳过）
返回 i = 5 QuickSort(arr, 4, 4)
QuickSort(arr, 6, 8) [..., 33, 44, 31] i = 6, j = 7, pivot = 33
1. 44 > 33 （跳过）
2. 31 < 33 i = 7, j = 8 swap(7, 8) [..., 33, 31, 44]
3. i = 7, p = 6 swap(6, 7) [..., 31, 33, 44]
返回 i = 7 QuickSort(arr, 6, 6)（跳过） QuickSort(arr, 8, 8)（跳过）
排序完成 [2, 9, 15, 18, 21, 22, 31, 33, 44]

第二种写法

var partition = (arr, p, q) => {
  // 取第一个数为基数
  let pivot = arr[p]
  // 从第二个数开始分区 (i, j) = (p + 1, q)
  let i = p + 1
  // 右边界
  let j = q
  // 相遇时退出循环
  while (i < j){
    // 找到第一个大于基数的位置
    while (i < j && arr[i] <= pivot) i++
    if(i != j){
      // 交换到右分区，使得左边分区都小于或等于基数，右边分区大于或等于基数
      swap(arr, i, j)
      j--
    }
  }
  // 如果两个指针相等，单独比较 arr[j] pivot
  if(arr[j] > pivot) j--
  // 将基数和中间树交换
  swap(arr, p, j)
  // 返回中间的下标
  return j
}

详细过程

[31, 15, 18, 22, 33, 21, 44, 2, 9] pivot = 31, i = 1, j = 8
1. 15, 18, 22 < 31 （跳过）
2. 33 > 31 i = 4 j = 8 swap(4, 8) [31, 15, 18, 22, 9, 21, 44, 2, 33] j = 7
3. 9, 21 < 31（跳过）
4. 44 > 31 i = 6 j = 7 swap(6, 7) [31, 15, 18, 22, 9, 21, 2, 44, 33] j = 6
5. 跳出循环 arr[6] = 2 < 31 swap(0, 6) [2, 15, 18, 22, 9, 21, 31, 44, 33] 返回 j = 6
QuickSort(arr, 0, 5) 和 QuickSort(arr, 7, 8)
QuickSort(arr, 0, 5) => partition(arr, 0, 5) [2, 15, 18, 22, 9, 21] pivot = 2, i = 1, j = 5
1. 15 > 2 swap(1, 5) => [2, 21, 18, 22, 9, 15] j = 4
2. 21 > 2 swap(1, 4) => [2, 9, 18, 22, 21, 15] j = 3
3. 9 > 2 swap(1, 3) => [2, 22, 18, 9, 21, 15] j = 2
4. 22 > 2 swap(1, 2) => [2, 18, 22, 9, 21, 15] j = 1
5. 跳出循环 arr[1] = 18 > 2 j-- swap(0, 0) 返回 j = 0
QuickSort(arr, 0, -1)（跳过）和 QuickSort(arr, 1, 5)
QuickSort(arr, 1, 5) => partition(arr, 1, 5) [18, 22, 9, 21, 15] pivot = 18, i = 2, j = 5
1. 22 > 18 swap(2, 5) => [18, 15, 9, 21, 22] j = 4
2. 15, 9 < 18 （跳过）
3. 21 > 18 此时 i = j = 4
4. 跳出循环 arr[4] = 21 > 18 j-- swap(2, 3) 返回 j = 3 [9, 15, 18, 21, 22]
QuickSort(arr, 1, 2)（跳过）和 QuickSort(arr, 4, 5)（跳过）
回到 QuickSort(arr, 7, 8) 交换后完成排序 [2, 9, 15, 18, 21, 22, 31, 33, 44]

第三种写法

var partition = (arr, p, q) => {
  // 取第一个数为基数
  let pivot = arr[p]
  // 从第二个数开始分区
  let i = p + 1
  // 右边界
  let j = q
  // 相遇时退出循环
  while (i < j){
    // 找到第一个大于基数的位置
    while (i < j && arr[i] <= pivot) i++
    // 找到第一个小于基数的位置
    while (i < j && arr[j] >= pivot) j--
    // 交换到右分区，使得左边分区都小于或等于基数，右边分区大于或等于基数
    swap(arr, i, j)
  }
  // 如果两个指针相等，单独比较 arr[j] pivot
  if(arr[j] > pivot) j--
  // 将基数和中间树交换
  swap(arr, p, j)
  // 返回中间的下标
  return j
}

详细过程

[22, 2, 18, 31, 33, 9, 15, 44, 21] pivot = 22 i = 1, j = 8
1. 2, 18 < 22 （跳过），31 > 22 i = 3
2. 21 < 22 j = 8
3. swap(3, 8) [22, 2, 18, 21, 33, 9, 15, 44, 31]
4. 21 < 22（跳过） 33 > 22 i = 4
5. 31, 44 > 22（跳过） 15 < 22 j = 6
6. swap(4, 6) [22, 2, 18, 21, 15, 9, 33, 44, 31]
7. 15, 9 < 22 跳过，i = 6 j = 6 跳出循环
8. arr[6] = 33 > 22 j-- swap(0, 5) [9, 2, 18, 21, 15, 22, 33, 44, 31] 返回 j = 5
QuickSort(arr, 0, 4) 和 QuickSort(arr, 6, 8)
QuickSort(arr, 0, 4) => partition(arr, 0, 4) [9, 2, 18, 21, 15] pivot = 9, i = 1, j = 4
1. 2 < 9 （跳过） 18 > 9 i = 2
2. 15, 21, 18 > 9 （跳过） j = 2 跳出循环
3. arr[j] = 18 > 9 j-- swap(0, 1) [2, 9, 18, 21, 15] 返回 j = 1
QuickSort(arr, 0, 0)（跳过）和 QuickSort(arr, 2, 4)
QuickSort(arr, 2, 4) => partition(arr, 2, 4) [18, 21, 15] pivot = 18, i = 3, j = 4
1. 21 > 18 i = 3
2. 15 < 18 j = 4
3. swap(3, 4) [18, 15, 21] j = 4 跳出循环
4. arr[4] = 21 > 18 j-- swap(2, 3) [15, 18, 21] 返回 j = 3
QuickSort(arr, 2, 2)（跳过）和 QuickSort(arr, 4, 4)（跳过）
回到 QuickSort(arr, 6, 8) => partition(arr, 6, 8) [33, 44, 31] pivot = 33, i = 7, j = 8
1. 44 > 33 i = 7
2. 31 < 33 j = 8
3. swap(7, 8) [33, 31, 44] j = 8 跳出循环
4. arr[8] > 33 j-- swap(6, 7) [31, 33, 44] 返回 j = 7
QuickSort(arr, 6, 6)（跳过）和 QuickSort(arr, 8, 8)（跳过）
返回数组 [2, 9, 15, 18, 21, 22, 31, 33, 44] 完成排序

三种方式对比

优化角度

分析上面三个版本的实现，我们可以发现，在随机化越高的情况下，快速排序所用的轮次会越少，所以一般我们可以通过打乱数组后进行排序，效率更高

var swap = (arr, i, j) => {
  let temp = arr[i]
  arr[i] = arr[j]
  arr[j] = temp
}
var randOne = (n, m) => n + Math.floor(Math.random() * (m - n + 1))
var shuffle = (arr) => {
  let n = arr.length
  for (let i = 0; i < n; i++) {
    let rand = randOne(i, n - 1)
    swap(arr, i, rand)
  }
}
var sortArray = function(arr){
  // 排序前先打乱其顺序
  shuffle(arr)
  return QuickSort(arr, 0, arr.length - 1)
}

完整代码

var sortArray = function(arr){
  shuffle(arr)
  return QuickSort(arr, 0, arr.length - 1)
}
var QuickSort = (arr, p, q) => {
  if(p >= q) return arr
  let m = partition(arr, p, q)
  QuickSort(arr, p, m - 1)
  QuickSort(arr, m + 1, q)
  return arr
}
var partition = (arr, p, q) => {
  let x = arr[p]
  let i = p + 1
  let j = q
  while (i < j){
    while (i < j && arr[i] <= x) i++
    while (i < j && arr[j] >= x) j--
    swap(arr, i, j)
  }
  if(arr[j] >= x) j--
  swap(arr, p, j)
  return j
}
var swap = (arr, i, j) => {
  let temp = arr[i]
  arr[i] = arr[j]
  arr[j] = temp
}
var randOne = (n, m) => n + Math.floor(Math.random() * (m - n + 1))
var shuffle = (arr) => {
  let n = arr.length
  for (let i = 0; i < n; i++) {
    let rand = randOne(i, n - 1)
    swap(arr, i, rand)
  }
}

再补一个三路快排

// 3路快排 [l,...lt, .. i, ... gt, r]
var QuickSort = (arr, l, r) => {
  if(l >= r) return arr
  let x = arr[l]
  let lt = l
  let gt = r + 1
  let i = l + 1
  while(i < gt){
    if(arr[i] < x){
      swap(arr, i, lt + 1)
      lt++
      i++
    }else if(arr[i] > x){
      swap(arr, i, gt - 1)
      gt--
    }else{
      i++
    }
  }
  swap(arr, lt, l)
  QuickSort(arr, l, lt -1)
  QuickSort(arr, gt, r)
  return arr
}

算法复杂度

平均时间复杂度	最好情况	最坏情况	空间复杂度	排序方式	稳定性
O(nlogn)	O(nlogn)	O(n^2)	O(n)	in-place	不稳定

源码地址

本文链接： https://luoyuda.github.io/2022/04/08/Sort/quick/

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描述

基本思想

实现

基本框架

第一种写法

详细过程

第二种写法

详细过程

第三种写法

详细过程

三种方式对比

优化角度

完整代码

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