排序算法7---快速排序算法

原理：

通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，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的目的。

#include 
#define MAXSIZE 9typedef struct {int r[MAXSIZE+1];    //r[0] 作为哨兵int length;            //待排序的数组长度
}SqList;void print(SqList L){int i;for(i=1; i){printf("%3d,",L.r[i]);}printf("%3d
",L.r[i]);
}void swap(SqList * L, int i, int j){int temp=L->r[i];L->r[i]=L->r[j];L->r[j]=temp;
}void QuickSort(SqList * L){void Qsort(SqList * L, int low, int high);Qsort(L,1,L->length);
}void Qsort(SqList * L, int low, int high){int Partition(SqList * L,int low, int high);int pivot;//注意在边界的地方要判断，pivot=1或者pivot=length，做处理if(low < high){pivot=Partition(L, low, high);//将L->[low-high]一分为二，返回pivotkey所在位置的下标Qsort(L,low,pivot-1);Qsort(L,pivot+1,high);}
}int Partition(SqList * L,int low, int high){int pivotkey=L->r[low];while(low < high){while(low < high && L->r[high]>=pivotkey) high--;swap(L,low,high);while(low < high && L->r[low]<=pivotkey) low++;swap(L,low,high);}return low;    //返回pivotkey当前的下标
    }int main(){SqList L;int num[MAXSIZE+1]={ 9,7,4,3,2,1,6,5,9,8};for(int i=0; i<10; i++){L.r[i] = num[i];}L.length=9;
//快排QuickSort(&L);print(L);
return 0;
}

时间复杂度

快速排序涉及到递归调用，所以该算法的时间复杂度还需要从递归算法的复杂度开始说起；

递归算法的时间复杂度公式：T[n] = aT[n/b] + f(n)  ；参考之前归并排序对递归算法时间复杂度的计算；

最优情况下时间复杂度

此时的时间复杂度公式则为：T[n] = 2T[n/2] + f(n)；T[n/2]为平分后的子数组的时间复杂度，f[n] 为平分这个数组时所花的时间；

下面来推算下，在最优的情况下快速排序时间复杂度的计算(用迭代法)：

                            T[n] =  2T[n/2] + n                                                                     ----------------第一次递归

                                                    =  2 { 2 T[n/4] + (n/2) }  + n                                               ----------------第二次递归

                                                    =  2^2 T[ n/ (2^2) ] + 2n

                                                    =  2^2  {  2 T[n/ (2^3) ]  + n/(2^2)}  +  2n                         ----------------第三次递归  

                                                    =  2^3 T[  n/ (2^3) ]  + 3n

                                                    =  2^m T[1]  + mn                                                  ----------------第m次递归(m次后结束),只需要对1个元素的情况进行复杂符分析，即T（1）。

               当最后平分的不能再平分时，也就是说把公式一直往下跌倒，到最后得到T[1]时，说明这个公式已经迭代完了（T[1]是常量了）。

               得到：T[n/ (2^m) ]  =  T[1]    ===>>   n = 2^m   ====>> m = logn；

               T[n] = 2^m T[1] + mn ；其中m = logn;

               T[n] = 2^(logn) T[1] + nlogn  =  n T[1] + nlogn  =  n + nlogn  ；其中n为元素个数

               又因为当n >=  2时：nlogn  >=  n  (也就是logn > 1)，所以取后面的 nlogn，即最有情况下的时间复杂度为O(nlogn)；（注意：这里logn表示以2为底的n的对数）

 

最差情况下时间复杂度                  这种情况时间复杂度就好计算了，就是冒泡排序的时间复杂度：T[n] = n * (n-1) = n^2 + n;

 

    平均时间复杂度    

       快速排序的平均时间复杂度也是：O(nlogn)。

平均的情况，设枢轴的关键字应该在第k的位置（1≤k≤n），那么：

用数学归纳法可证明，其数量级为0(nlogn).

空间复杂度

其实这个空间复杂度不太好计算，因为有的人使用的是非就地排序，那样就不好计算了（因为有的人用到了辅助数组，所以这就要计算到你的元素个数了）；我就分析下就地快速排序的空间复杂度吧；

首先就地快速排序使用的空间是O(1)的，也就是个常数级；而真正消耗空间的就是递归调用了，因为每次递归就要保持一些数据；

 

稳定性：

由于关键字的比较和交换是跳跃进行的，因此，快速排序是不稳定的排序方法。