快速排序(Selection Sort)

12/28/2017

# 一、什么是快速排序

# 1.概念

快速排序应该是表现最稳定的排序算法之一了,因为他永远都是O(n²)的时间复杂度。所以使用快速排序的时候,数据量越少越好。 (opens new window)

# 2.算法原理

快速排序算法的原理如下: 选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。

下图为一个具体例子:(通过寻找最小值的选择排序) image.png

# 3.算法实现

import java.util.Arrays;

public class Code01_SelectionSort {

	public static void selectionSort(int[] arr) {
		if (arr == null || arr.length < 2) {
			return;
		}
		// 0 ~ N-1  找到最小值,在哪,放到0位置上
		// 1 ~ n-1  找到最小值,在哪,放到1 位置上
		// 2 ~ n-1  找到最小值,在哪,放到2 位置上
		for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
			int minIndex = i;
			for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) { // i ~ N-1 上找最小值的下标 
				minIndex = arr[j] < arr[minIndex] ? j : minIndex;
			}
			swap(arr, i, minIndex);
		}
	}

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

	// for test
	public static void comparator(int[] arr) {
		Arrays.sort(arr);
	}

	// for test
	public static int[] generateRandomArray(int maxSize, int maxValue) {
		// Math.random()   [0,1)  
		// Math.random() * N  [0,N)
		// (int)(Math.random() * N)  [0, N-1]
		int[] arr = new int[(int) ((maxSize + 1) * Math.random())];
		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
			// [-? , +?]
			arr[i] = (int) ((maxValue + 1) * Math.random()) - (int) (maxValue * Math.random());
		}
		return arr;
	}

	// for test
	public static int[] copyArray(int[] arr) {
		if (arr == null) {
			return null;
		}
		int[] res = new int[arr.length];
		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
			res[i] = arr[i];
		}
		return res;
	}

	// for test
	public static boolean isEqual(int[] arr1, int[] arr2) {
		if ((arr1 == null && arr2 != null) || (arr1 != null && arr2 == null)) {
			return false;
		}
		if (arr1 == null && arr2 == null) {
			return true;
		}
		if (arr1.length != arr2.length) {
			return false;
		}
		for (int i = 0; i < arr1.length; i++) {
			if (arr1[i] != arr2[i]) {
				return false;
			}
		}
		return true;
	}

	// for test
	public static void printArray(int[] arr) {
		if (arr == null) {
			return;
		}
		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
			System.out.print(arr[i] + " ");
		}
		System.out.println();
	}

	// for test
	public static void main(String[] args) {
		int testTime = 500000;
		int maxSize = 100;
		int maxValue = 100;
		boolean succeed = true;
		for (int i = 0; i < testTime; i++) {
			int[] arr1 = generateRandomArray(maxSize, maxValue);
			int[] arr2 = copyArray(arr1);
			selectionSort(arr1);
			comparator(arr2);
			if (!isEqual(arr1, arr2)) {
				succeed = false;
				printArray(arr1);
				printArray(arr2);
				break;
			}
		}
		System.out.println(succeed ? "Nice!" : "Fucking fucked!");

		int[] arr = generateRandomArray(maxSize, maxValue);
		printArray(arr);
		selectionSort(arr);
		printArray(arr);
	}

}

# 二、冒泡排序算法特点

# 1.时间复杂度

选择排序的交换操作介于 0 和 (n - 1)次之间。选择排序的比较操作为 n (n - 1) / 2 次之间。选择排序的赋值操作介于 0 和 3 (n - 1) 次之间。比较次数O(n^2),比较次数与关键字的初始状态无关,总的比较次数N=(n-1)+(n-2)+...+1=n*(n-1)/2。交换次数O(n),最好情况是,已经有序,交换0次;最坏情况交换n-1次,逆序交换n/2次。交换次数比冒泡排序 (opens new window)少多了,由于交换所需CPU时间比比较所需的CPU时间多,n值较小时,选择排序比冒泡排序快。 无论什么数据进去都是O(n^2)的时间复杂度。

# 2.空间复杂度:

O(1)

# 3.稳定性

选择排序是给每个位置选择当前元素最小的,比如给第一个位置选择最小的,在剩余元素里面给第二个元素选择第二小的,依次类推,直到第n-1个元素,第n个元素不用选择了,因为只剩下它一个最大的元素了。那么,在一趟选择,如果一个元素比当前元素小,而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面,那么交换后稳定性就被破坏了。举个例子,序列5 8 5 2 9,我们知道第一遍选择第1个元素5会和2交换,那么原序列中两个5的相对前后顺序就被破坏了,所以选择排序是一个不稳定的排序算法。