快排、堆排序

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快排

经典快排

<=X

X

>X

经典快排中间是一个数，左边是小于等于X的范围，右边是大于X的数。可以用荷兰国旗问题来改进快速排序。改进之后的快排：

<X

=X

>X

荷兰国旗问题快排算法如下：

package test_01;

import java.util.Arrays;

public class NetherlandsFlag {
    public static int[] partition(int[] arr, int l, int r, int cur) {
        int less = l-1;
        int more = r+1;
        //int index = l;
        while (l < more) {
            if (arr[l] < cur) {
                swap(arr, ++less, l++);
            }else if  (arr[l] > cur) {
                swap(arr, --more, l);
            }else {
                l++;
            }
        }
        return new int[] {less+1,more-1};
    }

    public static void swap(int[] arr, int i, int j) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {2,4,5,3,1,6,7,5,8,9};
        int[] a = partition(arr,0,arr.length-1,5);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }
}

• 时间复杂度O(N*logN)，额外空间复杂度O(logN)。

另外一种写法的快排算法：

package test_01;

import java.util.Arrays;

public class QuickSort {
    public static void quickSort(int[] arr) {
        if (arr==null || arr.length<2) {
            return;
        }
        quickSort(arr, 0, arr.length-1);
    }

    public static void quickSort(int[] arr,int l, int r) {
        if (l < r) {
            int[] p = partition(arr, l, r);
            quickSort(arr, l, p[0]-1);
            quickSort(arr, p[1]+1, r);
        }
    }

    public static int[] partition(int[] arr, int l, int r) {
        int less = l-1;
        int more = r;
        while (l < more) {
            if (arr[l] < arr[r]) {
                swap(arr, ++less, l++);
            }else if (arr[l] > arr[r]) {
                swap(arr, --more, l);
            }else {
                l++;
            }
        }
        swap(arr, more, r);
        return new int[] {less+1, more};
    }

    public static void swap(int[] arr,int i, int j) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {2,3,5,1,67,8,45};
        quickSort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }
}

堆排序（堆排序非常重要）

1. 堆结构的heapInsert与heapify
2. 堆结构的增大和减少
3. 如果只是建立堆的过程，时间复杂度为O(N)
4. 优先级队列结构，就是堆结构

代码如下：

package test_01;

import java.util.Arrays;

public class HeadSort {
    public static void heapSort(int[] arr) {
        if (arr==null || arr.length<2) {
            return;
        }
        for (int i=0; i<arr.length; i++) {
            heapInsert(arr, i);
        }
        int size = arr.length;
        swap(arr, 0, --size);
        while (size > 0) {
            heapify(arr, 0 ,size);
            swap(arr, 0, --size);
        }
    }

    public static void heapInsert(int[] arr, int index) {
        while (arr[index] > arr[(index-1)/2]) {
            swap(arr, index, (index-1)/2);
            index = (index-1)/2;
        }
    }

    public static void heapify(int[] arr, int index, int size) {
        int left = index*2+1;
        while (left < size) {
            int largest = left+1 < size && arr[left+1] > arr[left] ? left+1:left;
            largest = arr[largest] > arr[index] ? largest:index;
            if (largest == index) {
                break;
            }
            swap(arr, largest, index);
            index = largest;
            left = index*2+1;
        }
    }

    public static void swap(int[] arr, int i, int j) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {4,12,6,23,7,9,1};
        heapSort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }
}

• 时间复杂度O(N*logN)，额外空间复杂度O(1)。