C++分治策略实现快速排序

2019-10-08 08:48:24来源:博客园 阅读 ()

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C++分治策略实现快速排序

问题描述:

        给定一个未知顺序的n个元素组成的数组,现要利用快速排序算法对这n个元素进行非递减排序

细节须知:

(1)代码实现了利用递归对数组进行快速排序,其中limit为从已有的随机数文件中输入的所要进行排序的数据的数量(生成随机数并写入文件的过程已在前篇中写出)。

(2)算法主要利用哨兵元素对数据进行分块递归无限细分之后实现排序。

(3)代码同样利用clock函数对算法的执行时间进行计算以进行算法的效率评估

(4)为了验证排序结果,代码实现了将排序后的内容输出到同文件夹下的sort_number.txt文件中。

算法原理:

        它的完成过程主要是将数组分解为两部分,然后分别对每一部分排序。在划分数组时,是将所有小于某个哨兵元素的项目放到该项目之前,将所有大于该哨兵元素的项目放到该项目之后。哨兵元素可以是任意项目,为方便起见,通常直接选择第一个项目。因而可以总结为三步:(1)分解;(2)递归求解;(3)合并。其中,算法的核心部分为对数组进行划分,将小于x的元素放在原数组的左半部分,将大于x的元素放在原数组的右半部分。

 1 #include <iostream>
 2 #include <fstream>
 3 #include <cstdlib>
 4 #include <ctime>
 5 #include <algorithm>
 6 using namespace std;
 7 #define limit 100000
 8 
 9 void quicksort(int a[], int low ,int high)
10 {
11     if(low<high){                //递归的终止条件
12         int i = low, j = high;   //使用i,j在对应区间内对数组进行排序;
13         int x = a[low];          //将数组的第一个元素作为哨兵,通过这种方式取出哨兵元素
14 
15         while(i < j){
16           while(i < j && a[j] >= x)
17               j--;               //从右向左寻找第一个比哨兵元素小的元素
18           if(i < j){
19               a[i] = a[j];
20               i++;               //把找到的第一个小于哨兵元素的元素值赋值给第一个元素,并把下界(i)向后移一位
21           }
22 
23           while(i < j && a[i] <= x)
24               i++;                //从左向右寻找第一个比哨兵元素大的元素
25           if(i < j){
26               a[j] = a[i];
27               j--;
28           }                       //把找到的第一个大于哨兵元素的元素值赋值给下标为j的元素,并把上界(j)向前移一位
29         }
30         a[i] = x;                 //把哨兵赋值到下标为i的位置,i前的元素均比哨兵元素小,i后的元素均比哨兵元素大
31 
32         quicksort(a, low ,i-1);   //递归进行哨兵前后两部分元素排序
33         quicksort(a, i+1 ,high);
34     }
35 }
36 int main(void)
37 {
38     ifstream fin;
39     ofstream fout;
40     int x;
41     int i;
42     int a[limit];
43 
44     fin.open("random_number.txt");
45     if(!fin){
46         cerr<<"Can not open file 'random_number.txt' "<<endl;
47         return -1;
48     }
49     time_t first, last;
50 
51 
52     for(i=0; i<limit; i++){
53         fin>>a[i];
54     }
55     fin.close();
56 
57     first = clock();
58 
59     quicksort(a,0,limit-1);
60 
61     last = clock();
62 
63     fout.open("sort_number.txt");
64 
65     if(!fout){
66         cerr<<"Can not open file 'sort_number.txt' "<<endl;
67         return -1;
68     }
69     for(i=0; i<limit; i++){
70         fout<<a[i]<<endl;
71     }
72 
73     fout.close();
74 
75     cout<<"Sort completed (already output to file 'sort_number.txt')!"<<endl;
76     cout<<"Time cost: "<<last-first<<endl;
77 
78     return 0;
79 }

 程序设计思路:

(1)分解:以a[p]为基准元素将a[p:r]划分成3段a[p:q-1],a[q]和a[q+1:r],使得a[p:q-1]中任何元素小于等于a[q],a[q+1:r]中任何元素大于等于a[q]。下标q在划分过程中确定。

(2)递归求解:通过递归调用快速排序算法,分别对a[p:q-1]和a[q+1:r]进行排序。

(3)合并:由于对a[p:q-1]和a[q+1:r]的排序是就地进行的,所以在a[p:q-1]和a[q+1:r]都已排好序后不需要执行任何计算,a[p:r]就已排好序。

结果数据格式为time_t格式相减得到的长整型以及输出到文件的整形数据。

时间复杂性分析:

        对于输入序列a[p:r],算法的计算时间显然为O(r-p-1).

        快速排序的运行时间与划分是否对称有关,其最坏情况发生在划分过程中产生的两个区域分别包含n-1个元素和1个元素的时候。由于算法的计算时间为O(n),所以如果算法的每一步都出现这种不对称划分,则其计算时间复杂性T(n)满足

T(n)= O(1),n≤1

  T(n)= T(n-1)+O(n),n>1

解此递归方程可得T(n)=O(n²)

在最好情况下,每次划分所取的基准都恰好为中值,即每次划分都产生两个大小为n/2的区域,此时,算法的计算时间T(n)满足

T(n)= O(1),n≤1

   T(n)= 2T(n/2)+O(n),n>1

其解为T(n)=O(nlogn)

        可以证明,快速排序算法在平均情况下的时间复杂性也是O(nlogn)


原文链接:https://www.cnblogs.com/Jesse-Cavendish/p/11615866.html
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