归并排序和快速排序

2021-05-02 10:27

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标签：随机 ram 学习额外好的等于有序数组操作空间复杂度

1、归并排序

　　基本思路：借助额外空间，合并两个有序数组，得到更长的有序数组。例如：「力扣」第 88 题：合并两个有序数组。

　　算法思想：分而治之（分治思想）。「分而治之」思想的形象理解是「曹冲称象」、MapReduce，在一定情况下可以并行化。

public class Solution {
    // 归并排序

    /**
     * 列表大小等于或小于该大小，将优先于 mergeSort 使用插入排序
     */
    private static final int INSERTION_SORT_THRESHOLD = 7;

    public int[] sortArray(int[] nums) {
        int len = nums.length;
        int[] temp = new int[len];
        mergeSort(nums, 0, len - 1, temp);
        return nums;
    }

    /**
     * 对数组 nums 的子区间 [left, right] 进行归并排序
     *
     * @param nums
     * @param left
     * @param right
     * @param temp  用于合并两个有序数组的辅助数组，全局使用一份，避免多次创建和销毁
     */
    private void mergeSort(int[] nums, int left, int right, int[] temp) {
        // 小区间使用插入排序
        if (right - left  INSERTION_SORT_THRESHOLD) {
            insertionSort(nums, left, right);
            return;
        }

        int mid = left + (right - left) / 2;
        // Java 里有更优的写法，在 left 和 right 都是大整数时，即使溢出，结论依然正确
        // int mid = (left + right) >>> 1;

        mergeSort(nums, left, mid, temp);
        mergeSort(nums, mid + 1, right, temp);
        // 如果数组的这个子区间本身有序，无需合并
        if (nums[mid] ]) {
            return;
        }
        mergeOfTwoSortedArray(nums, left, mid, right, temp);
    }

    /**
     * 对数组 arr 的子区间 [left, right] 使用插入排序
     *
     * @param arr   给定数组
     * @param left  左边界，能取到
     * @param right 右边界，能取到
     */
    private void insertionSort(int[] arr, int left, int right) {
        for (int i = left + 1; i ) {
            int temp = arr[i];
            int j = i;
            while (j > left && arr[j - 1] > temp) {
                arr[j] = arr[j - 1];
                j--;
            }
            arr[j] = temp;
        }
    }

    /**
     * 合并两个有序数组：先把值复制到临时数组，再合并回去
     *
     * @param nums
     * @param left
     * @param mid   [left, mid] 有序，[mid + 1, right] 有序
     * @param right
     * @param temp  全局使用的临时数组
     */
    private void mergeOfTwoSortedArray(int[] nums, int left, int mid, int right, int[] temp) {
        System.arraycopy(nums, left, temp, left, right + 1 - left);

        int i = left;
        int j = mid + 1;

        for (int k = left; k ) {
            if (i == mid + 1) {
                nums[k] = temp[j];
                j++;
            } else if (j == right + 1) {
                nums[k] = temp[i];
                i++;
            } else if (temp[i]  temp[j]) {
                // 注意写成 
                nums[k] = temp[i];
                i++;
            } else {
                // temp[i] > temp[j]
                nums[k] = temp[j];
                j++;
            }
        }
    }
}

　　优化 1：在「小区间」里转向使用「插入排序」，Java 源码里面也有类似这种操作，「小区间」的长度是个超参数，需要测试决定，我这里参考了 JDK 源码；

　　优化 2：在「两个数组」本身就是有序的情况下，无需合并；

　　优化 3：全程使用一份临时数组进行「合并两个有序数组」的操作，避免创建临时数组和销毁的消耗，避免计算下标偏移量。

　　注意：实现归并排序的时候，要特别注意，不要把这个算法实现成非稳定排序，区别就在

　　「归并排序」比「快速排序」好的一点是，它借助了额外空间，可以实现「稳定排序」，Java 里对于「对象数组」的排序任务，就是使用归并排序（的升级版 TimSort，在这里就不多做介绍）。

复杂度分析：

　　时间复杂度：O(N \log N)O(NlogN)，这里 NN 是数组的长度；
　　空间复杂度：O(N)O(N)，辅助数组与输入数组规模相当。
　　「归并排序」也有「原地归并排序」和「不使用递归」的归并排序，但是我个人觉得不常用，编码、调试都有一定难度。递归、分治处理问题的思想在基础算法领域是非常常见的，建议多练习编写「归并排序」学习递归思想，了解递归的细节，熟悉分治的思想。

经典问题：

　　《剑指 Offer》第 51 题：数组中的逆序对，照着归并排序的思路就能写出来。
　　「力扣」第 315 题：计算右侧小于当前元素的个数，它们是一个问题。

未优化版归并排序：

public static void main(String[] args) {
        int[] arrays = {9, 2, 5, 1, 3, 2, 9, 5, 2, 1, 8};
        sort(arrays, 0, arrays.length - 1);

        for (Integer i : arrays){
            System.out.print(i + "-");
        }
    }

    private static void sort(int[] array, int left,int right){
        if(left == right){
            return;
        }
        int mid = (left + right) / 2;

        sort(array,left,mid);
        sort(array,mid+1,right);
        merge(array,left,mid+1,right);
    }

    private static void merge(int[] arrays,int L,int M,int R){
        //左边的数组的大小
        int[] leftArray = new int[M - L];

        //右边的数组大小
        int[] rightArray = new int[R - M + 1];

        //往这两个数组填充数据
        for (int i = L; i ) {
            leftArray[i - L] = arrays[i];
        }
        for (int i = M; i ) {
            rightArray[i - M] = arrays[i];
        }

        int i = 0, j = 0;
        // arrays数组的第一个元素
        int  k = L;

        //比较这两个数组的值，哪个小，就往数组上放
        while (i  rightArray.length) {

            //谁比较小，谁将元素放入大数组中,移动指针，继续比较下一个
            if (leftArray[i]  rightArray[j]) {
                arrays[k] = leftArray[i];

                i++;
                k++;
            } else {
                arrays[k] = rightArray[j];
                j++;
                k++;
            }
        }

        //如果左边的数组还没比较完，右边的数都已经完了，那么将左边的数抄到大数组中(剩下的都是大数字)
        while (i  leftArray.length) {
            arrays[k] = leftArray[i];

            i++;
            k++;
        }
        //如果右边的数组还没比较完，左边的数都已经完了，那么将右边的数抄到大数组中(剩下的都是大数字)
        while (j  rightArray.length) {
            arrays[k] = rightArray[j];

            k++;
            j++;
        }
    }

2、快速排序　

　　基本思路：快速排序每一次都排定一个元素（这个元素呆在了它最终应该呆的位置），然后递归地去排它左边的部分和右边的部分，依次进行下去，直到数组有序；

　　算法思想：分而治之（分治思想），与「归并排序」不同，「快速排序」在「分」这件事情上不想「归并排序」无脑地一分为二，而是采用了 partition 的方法（书上，和网上都有介绍，就不展开了），因此就没有「合」的过程。

　　实现细节（注意事项）：（针对特殊测试用例：顺序数组或者逆序数组）一定要随机化选择切分元素（pivot），否则在输入数组是有序数组或者是逆序数组的时候，快速排序会变得非常慢（等同于冒泡排序或者「选择排序」）；

　　以下是针对特殊测试用例（有很多重复元素的输入数组）有 3 种版本的***：

　　　　版本 1：基本***：把等于切分元素的所有元素分到了数组的同一侧，可能会造成递归树倾斜；
　　　　版本 2：双指针***：把等于切分元素的所有元素等概率地分到了数组的两侧，避免了递归树倾斜，递归树相对平衡；
　　　　版本 3：三指针***：把等于切分元素的所有元素挤到了数组的中间，在有很多元素和切分元素相等的情况下，递归区间大大减少。
　　这里有一个经验的总结：之所以***有这些优化，起因都是来自「递归树」的高度。关于「树」的算法的优化，绝大部分都是在和树的「高度」较劲。类似的通过减少树高度、使得树更平衡的数据结构还有「二叉搜索树」优化成「AVL 树」或者「红黑树」、「并查集」的「按秩合并」与「路径压缩」。

　　写对「快速排序」的技巧：保持「循环不变量」，即定义的变量在循环开始前、循环过程中、循环结束以后，都保持不变的性质，这个性质是人为根据问题特点定义的。
　　「循环不变量」的内容在《算法导论》这本书里有介绍。我个人觉得非常有用。「循环不变量」是证明算法有效性的基础，更是写对代码的保证，遵守循环不变量，是不是该写等于号，先交换还是先 ++ ，就会特别清楚，绝对不会写错，我在编码的时候，会将遵守的「循环不变量」作为注释写在代码中。
　　快速排序丢失了稳定性，如果需要稳定的快速排序，需要具体定义比较函数，这个过程叫「稳定化」，在这里就不展开了。

使用「快速排序」解决的经典问题（非常重要）：

　　TopK 问题：「力扣」第 215 题：数组中的第 K 个最大元素；
　　荷兰国旗问题：「力扣」第 75 题：颜色分类。

版本1：

import java.util.Random;

public class Solution {

    // 快速排序 1：基本快速排序

    /**
     * 列表大小等于或小于该大小，将优先于 quickSort 使用插入排序
     */
    private static final int INSERTION_SORT_THRESHOLD = 7;

    private static final Random RANDOM = new Random();


    public int[] sortArray(int[] nums) {
        int len = nums.length;
        quickSort(nums, 0, len - 1);
        return nums;
    }

    private void quickSort(int[] nums, int left, int right) {
        // 小区间使用插入排序
        if (right - left  INSERTION_SORT_THRESHOLD) {
            insertionSort(nums, left, right);
            return;
        }

        int pIndex = partition(nums, left, right);
        quickSort(nums, left, pIndex - 1);
        quickSort(nums, pIndex + 1, right);
    }

    /**
     * 对数组 nums 的子区间 [left, right] 使用插入排序
     *
     * @param nums  给定数组
     * @param left  左边界，能取到
     * @param right 右边界，能取到
     */
    private void insertionSort(int[] nums, int left, int right) {
        for (int i = left + 1; i ) {
            int temp = nums[i];
            int j = i;
            while (j > left && nums[j - 1] > temp) {
                nums[j] = nums[j - 1];
                j--;
            }
            nums[j] = temp;
        }
    }

    private int partition(int[] nums, int left, int right) {
        int randomIndex = RANDOM.nextInt(right - left + 1) + left;
        swap(nums, left, randomIndex);

        // 基准值
        int pivot = nums[left];
        int lt = left;
        // 循环不变量：
        // all in [left + 1, lt] // all in [lt + 1, i) >= pivot
        for (int i = left + 1; i ) {
            if (nums[i]  pivot) {
                lt++;
                swap(nums, i, lt);
            }
        }
        swap(nums, left, lt);
        return lt;
    }

    private void swap(int[] nums, int index1, int index2) {
        int temp = nums[index1];
        nums[index1] = nums[index2];
        nums[index2] = temp;
    }
}

版本2：

import java.util.Random;

public class Solution {

    // 快速排序 2：双指针（指针对撞）快速排序

    /**
     * 列表大小等于或小于该大小，将优先于 quickSort 使用插入排序
     */
    private static final int INSERTION_SORT_THRESHOLD = 7;

    private static final Random RANDOM = new Random();

    public int[] sortArray(int[] nums) {
        int len = nums.length;
        quickSort(nums, 0, len - 1);
        return nums;
    }

    private void quickSort(int[] nums, int left, int right) {
        // 小区间使用插入排序
        if (right - left  INSERTION_SORT_THRESHOLD) {
            insertionSort(nums, left, right);
            return;
        }

        int pIndex = partition(nums, left, right);
        quickSort(nums, left, pIndex - 1);
        quickSort(nums, pIndex + 1, right);
    }

    /**
     * 对数组 nums 的子区间 [left, right] 使用插入排序
     *
     * @param nums  给定数组
     * @param left  左边界，能取到
     * @param right 右边界，能取到
     */
    private void insertionSort(int[] nums, int left, int right) {
        for (int i = left + 1; i ) {
            int temp = nums[i];
            int j = i;
            while (j > left && nums[j - 1] > temp) {
                nums[j] = nums[j - 1];
                j--;
            }
            nums[j] = temp;
        }
    }

    private int partition(int[] nums, int left, int right) {
        int randomIndex = left + RANDOM.nextInt(right - left + 1);
        swap(nums, randomIndex, left);

        int pivot = nums[left];
        int lt = left + 1;
        int gt = right;

        // 循环不变量：
        // all in [left + 1, lt) // all in (gt, right] >= pivot
        while (true) {
            while (lt  pivot) {
                lt++;
            }

            while (gt > left && nums[gt] > pivot) {
                gt--;
            }

            if (lt >= gt) {
                break;
            }

            // 细节：相等的元素通过交换，等概率分到数组的两边
            swap(nums, lt, gt);
            lt++;
            gt--;
        }
        swap(nums, left, gt);
        return gt;
    }

    private void swap(int[] nums, int index1, int index2) {
        int temp = nums[index1];
        nums[index1] = nums[index2];
        nums[index2] = temp;
    }
}

版本3：

import java.util.Random;

public class Solution {

    // 快速排序 3：三指针快速排序

    /**
     * 列表大小等于或小于该大小，将优先于 quickSort 使用插入排序
     */
    private static final int INSERTION_SORT_THRESHOLD = 7;

    private static final Random RANDOM = new Random();

    public int[] sortArray(int[] nums) {
        int len = nums.length;
        quickSort(nums, 0, len - 1);
        return nums;
    }

    private void quickSort(int[] nums, int left, int right) {
        // 小区间使用插入排序
        if (right - left  INSERTION_SORT_THRESHOLD) {
            insertionSort(nums, left, right);
            return;
        }

        int randomIndex = left + RANDOM.nextInt(right - left + 1);
        swap(nums, randomIndex, left);

        // 循环不变量：
        // all in [left + 1, lt] // all in [lt + 1, i) = pivot
        // all in [gt, right] > pivot
        int pivot = nums[left];
        int lt = left;
        int gt = right + 1;

        int i = left + 1;
        while (i  gt) {
            if (nums[i]  pivot) {
                lt++;
                swap(nums, i, lt);
                i++;
            } else if (nums[i] == pivot) {
                i++;
            } else {
                gt--;
                swap(nums, i, gt);
            }
        }
        swap(nums, left, lt);
        // 注意这里，大大减少了两侧分治的区间
        quickSort(nums, left, lt - 1);
        quickSort(nums, gt, right);
    }

    /**
     * 对数组 nums 的子区间 [left, right] 使用插入排序
     *
     * @param nums  给定数组
     * @param left  左边界，能取到
     * @param right 右边界，能取到
     */
    private void insertionSort(int[] nums, int left, int right) {
        for (int i = left + 1; i ) {
            int temp = nums[i];
            int j = i;
            while (j > left && nums[j - 1] > temp) {
                nums[j] = nums[j - 1];
                j--;
            }
            nums[j] = temp;
        }
    }

    private void swap(int[] nums, int index1, int index2) {
        int temp = nums[index1];
        nums[index1] = nums[index2];
        nums[index2] = temp;
    }
}

参考文章：https://leetcode-cn.com/problems/sort-an-array/solution/fu-xi-ji-chu-pai-xu-suan-fa-java-by-liweiwei1419/

归并排序和快速排序

标签：随机 ram 学习额外好的等于有序数组操作空间复杂度

原文地址：https://www.cnblogs.com/jing-yi/p/13204160.html

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文章标题：归并排序和快速排序
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