빠른 정렬 및 분할 정렬 소개
빠른 정렬을 배우려면 먼저 분치법을 배워야 한다. 분치의 사상은 일련의 난서의 숫자(숫자는 가설일 수도 있고 다른 대상일 수도 있다. 물론 방법의 매개 변수는 스스로 정의할 수 있다. 내가 여기서 정형적인 수조가 있다고 가정하자)를 준 다음에 그에게 중간수를 준다. 분치법은 이 숫자들을 그에게 주는 중간수를 경계로 두 부분으로 나누고 일부는 중간수의 왼쪽에 있다.다른 부분은 오른쪽에 있습니다. 이 수를 경계점으로 하고 양쪽의 수는 아직 난서입니다. 제가 그에게 정의한 방법은 다음과 같습니다.
//left ,right , 10 , 5 , 0,4
public int signalFenZhi(int left,int right){
if(left<0||left>n-1||right<0||right>n-1){
return -1;
}
int temp = test[left];
int j=right;
int i=left;
while(i<j){
while(test[j]>=test[left]&&i<j){
j--;
}
while(test[i]<=test[left]&&i<j){
i++;
}
if(i<j){
temp = test[i];
test[i]=test[j];
test[j]=temp;
}
}
if(i==j){
temp = test[i];
test[i]=test[left];
test[left]=temp;
}
for(int m=0;m<n;m++){
System.out.print(test[m]+" ");
}
return i;
}
물론 그 중간수를 매개 변수로 전할 수도 있다. 현재 나는 단순히 수조의 전래된 왼쪽 수를 분계수로 하고 있다. 이것은 단지 설명하기 위해서이다.분치를 알게 되면 빠른 정렬도 간단해진다. 그것은 이미 두 부분으로 나누어진 수를 다시 분치하고 순서대로 유추하여 모든 숫자가 질서정연해질 때까지 코드는 다음과 같다.
public void quickSort(int left,int right){
if(right-left<1){
return ;
}else{
int point = this.signalFenZhi(left, right);
System.out.println(point);
//if(point!=left&&point!=right){
quickSort(left,point-1);
quickSort(point+1,right);
//}
}
}
빠른 정렬의 효율은 많은 정렬 알고리즘 중에서 매우 우수하다. 시간 복잡도는 O(N*log2n)이다. 그러나 분치의 경계점을 잘못 선택하면 시간 복잡도는 (n의 제곱)으로 떨어진다. 만약에 이 수조가 질서정연하고 우리가 매번 전달해 온 맨 왼쪽의 수를 가져오면 효율이 매우 낮기 때문에 이런 상황을 피해야 한다. 만약에 모든 옵션을 검출하면그러면 시간이 많이 걸릴 거예요. 그래서 절충하는 방법은 가장 왼쪽의 수와 가장 오른쪽의 수를 중간의 수를 더해서 그들 세 개의 중간의 수를 찾는 거예요. 이걸 경계값으로 하면 좀 좋아질 거예요. 위의 방법을 토대로 수정한 코드는 다음과 같습니다. 하지만 제가 완성한 후에 이런 방법은 좋지 않아요. 경계값도 경계값으로 전달하는 방법으로 하면 좋을 것 같아요.세심한 친구는 스스로 해 볼 수 있다. 나는 여기서 해 보지 않겠다. 대체로 똑같다!
package com.jll;
public class FenZhi {
int[] test;
int n=10;
public FenZhi(){
test = new int[10];
for(int i=0;i<n;i++){
test[i]=(int)(Math.random()*100)+1;
System.out.print(test[i]+" ");
}
System.out.println();
}
public FenZhi(int n){
if(n>0){
this.n=n;
test = new int[n];
for(int i=0;i<n;i++){
test[i]=(int)(Math.random()*100)+1;
}
}
}
public int signalFenZhiMajorizationFirst(int left,int right){
if(left<0||left>n-1||right<0||right>n-1||left>=right){
return -1;
}
if(right-left>=2){
int middle = (right+left)/2;
if(test[left]>test[middle]){
int temp = test[middle];
test[middle] = test[left];
test[left] = temp;
}
if(test[left]>test[right]){
int temp = test[left];
test[left] = test[right];
test[right] = temp;
}
if(test[middle]>test[right]){
int temp = test[middle];
test[middle] = test[right];
test[right] = temp;
}
int temp = test[middle];
test[middle] = test[left];
test[left] = temp;
int j=right-1;
int i=left+1;
while(i<j){
while(test[j]>=test[left]&&i<j){
j--;
}
while(test[i]<=test[left]&&i<j){
i++;
}
if(i<j){
temp = test[i];
test[i]=test[j];
test[j]=temp;
}
}
if(i==j){
temp = test[i];
test[i]=test[left];
test[left]=temp;
}
/*if(i==j){
temp = test[middle];
test[middle]=test[i];
test[i]=temp;
}*/
/*for(int m=0;m<n;m++){
System.out.print(test[m]+" ");
}*/
return i;
}else {
if(test[right]<test[left]){
int temp = test[right];
test[right] = test[left];
test[left] = temp;
}
return right;
}
}
public void quickSortMajorizationFirst(int left,int right){
if(right-left<1){
return ;
}else{
int point = this.signalFenZhiMajorizationFirst(left, right);
System.out.println("the point is:"+point);
quickSortMajorizationFirst(left,point-1);
quickSortMajorizationFirst(point+1,right);
}
}
public static void main(String[] args) {
FenZhi f = new FenZhi();
System.out.println(f.signalFenZhiMajorizationFirst(0, 9));
System.out.println();
f.quickSortMajorizationFirst(0,f.n-1);
//f.quickSort(0,f.test.length-1);
for(int i:f.test){
System.out.print(i+" ");
}
}
}
코드는 다음과 같이 실행됩니다.
95 40 64 18 78 23 73 84 40
the point is:4
the point is:1
the point is:3
the point is:7
the point is:6
the point is:9
18 23 40 40 64 73 78 84 95
이상은 내가 배운 것이니 기록해서 뒤에 열람할 준비를 해라.
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
JAVA 버전 정렬 알고리즘의 빠른 정렬 예본고는 JAVA의 빠른 정렬 실현 방법을 실례로 다루고 있다.다음과 같이 여러분에게 참고할 수 있도록 공유합니다. 본고에서 기술한 것이 여러분의 자바 프로그램 설계에 도움이 되기를 바랍니다....
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