首先是記錄一個quick sort的模板(思想是遇到不符合順序的就交換,很好理解):
public void quickSort(int[] nums, int start, int end){ui
if(start < end){ int i = start; int j = end; int pivot = nums[(i + j) / 2]; while(i <= j){ while(i <= j && nums[i] < pivot){ i++; } while(i <= j && nums[j] > pivot){ j--; } if(i <= j){ int temp = nums[i]; nums[i] = nums[j]; nums[j] = temp; i++; j--; } } quickSort(nums, start, j); quickSort(nums, i, end); }
}
基於快速排序裏這個pivot的思想,有一個衍生quick Select, 用來解決一些相似於求中位數啦,kth數字啦之類(第幾個第幾個能夠聯想到pivot)的問題,時間複雜度也比快速排序有所下降。理解quick sort, quick select最關鍵的是結束partition後各個指針的狀態,以及下一步遞歸的起止點。上面的模板在結束時是i<j的狀態,可是不肯定中間還有沒有一個數,以下圖(今天在圖書館寫碼沒有帶板子,就先照個圖了)
spa
注意quickSort裏是(start < end), quickSelect裏必定要注意這個靈活多變
照這個思路的相關題:
[LeetCode 215] Kth Largest Element in an Array指針