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C#快速排序算法

DotNetGuide编程指南 60

前言:

今天咱们对“快速排序设计思路是什么样的”大概比较关切,小伙伴们都需要了解一些“快速排序设计思路是什么样的”的相关资讯。那么小编在网摘上网罗了一些关于“快速排序设计思路是什么样的””的相关文章,希望同学们能喜欢,咱们快快来学习一下吧!

快速排序实现原理

快速排序(Quick Sort)是一种常用的排序算法,它基于分治的思想,通过将一个无序的序列分割成两个子序列,并递归地对子序列进行排序,最终完成整个序列的排序。

其基本思路如下:选择数组中的一个元素作为基准(pivot)。将数组中小于等于基准的元素放在基准的左边,将大于基准的元素放在基准的右边。对基准左右两边的子数组分别重复步骤1和步骤2,直到子数组的大小为1或0(递归结束)。具体实现步骤如下:首先选择一个基准元素,通常为数组的第一个或最后一个元素。设置两个指针,一个指向数组的起始位置(低位),一个指向数组的结束位置(高位)。使用两个指针从两个方向同时遍历数组,直到两个指针相遇。从低位开始,比较当前元素与基准元素的大小关系:如果当前元素小于等于基准元素,则向右移动低位指针。如果当前元素大于基准元素,则向左移动高位指针。如果低位指针仍然在高位指针的左侧,则交换低位指针和高位指针所指向的元素。重复步骤4,直到低位指针与高位指针相遇。将基准元素与相遇位置的元素进行交换,确保基准元素位于其最终的排序位置。根据基准元素的位置,将数组分为两个子数组,并递归地对这两个子数组进行快速排序。快速排序图解递归的快速排序的代码示例

    public class 快速排序算法    {        public static void Sort(int[] array, int low, int high)        {            if (low < high)            {                //将数组分割为两部分,并返回分割点的索引                int pivotIndex = Partition(array, low, high);                //递归对分割后的两部分进行排序                Sort(array, low, pivotIndex - 1);                Sort(array, pivotIndex + 1, high);            }        }        private static int Partition(int[] array, int low, int high)        {            //选择最后一个元素作为基准元素            int pivot = array[high];            int i = low - 1;            for (int j = low; j <= high - 1; j++)            {                //如果当前元素小于等于基准元素,则将它与i+1位置的元素交换                if (array[j] <= pivot)                {                    i++;                    Swap(array, i, j);                }            }            //将基准元素放置到正确的位置上            Swap(array, i + 1, high);            return i + 1; //返回基准元素的索引        }        private static void Swap(int[] array, int i, int j)        {            int temp = array[i];            array[i] = array[j];            array[j] = temp;        }        public static void QuickSortRun()        {            int[] array = { 2, 3, 5, 38, 19, 15, 26, 27, 36, 44, 47, 46, 50, 48, 4 };            Sort(array, 0, array.Length - 1);            Console.WriteLine("排序后结果:" + string.Join(", ", array));        }    }
总结

快速排序是一种高效的排序算法,它的优势在于平均时间复杂度为O(nlogn),在实际应用中通常表现出色。然而,最坏情况下的时间复杂度可能达到O(n^2),但通过合适的优化方法如随机选择基准元素、三数取中法等,可以避免最坏情况的发生,提高性能。递归方式简洁易懂但对于大数据量的排序可能会出现栈溢出的问题,而使用栈模拟递归则可以解决这个问题。

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