C#快速排序算法
1.1、提取两个字符串中的公共部分2.2、在字符串“abc123def456”中,如何新的内存空间中获取到字符串“abcdef3.C#冒泡排序算法4.C#选择排序(Selection Sort)算法5.C#插入排序算法6.C#希尔排序算法7.C#归并排序算法
8.C#快速排序算法
9.C#堆排序算法10.C#计数排序算法11.C#桶排序算法12.C#基数排序算法13.C#二分查找算法14.C#线性查找算法15.C#二叉搜索树算法16.C#哈希查找算法17.C# 面试常见递归算法18.C#经典算法面试题19.程序设计,委托时间的应用20.1、多线程-打印零与奇偶数21.2、多线程-三个线程分别打印 A,B,C,要求这三个线程一起运行,打印 n 次,输出形如“ABCABCABC....”的字符串22.3、多线程-两个线程交替打印 0~100 的奇偶数23.4、多线程-通过 N 个线程顺序循环打印从 0 至 10024.5、多线程-按顺序调用,A->B->C,AA 打印 5 次,BB 打印10 次,CC 打印 15 次,重复 10 次25.6、多线程 - 用两个线程,一个输出字母,一个输出数字,交替输出 1A2B3C4D...26Z快速排序实现原理
快速排序(Quick Sort)是一种常用的排序算法,它基于分治的思想,通过将一个无序的序列分割成两个子序列,并递归地对子序列进行排序,最终完成整个序列的排序。
其基本思路如下:
- 选择数组中的一个元素作为基准(pivot)。
- 将数组中小于等于基准的元素放在基准的左边,将大于基准的元素放在基准的右边。
- 对基准左右两边的子数组分别重复步骤1和步骤2,直到子数组的大小为1或0(递归结束)。
具体实现步骤如下:
- 首先选择一个基准元素,通常为数组的第一个或最后一个元素。
- 设置两个指针,一个指向数组的起始位置(低位),一个指向数组的结束位置(高位)。
- 使用两个指针从两个方向同时遍历数组,直到两个指针相遇。
- 从低位开始,比较当前元素与基准元素的大小关系:
- 如果当前元素小于等于基准元素,则向右移动低位指针。
- 如果当前元素大于基准元素,则向左移动高位指针。
- 如果低位指针仍然在高位指针的左侧,则交换低位指针和高位指针所指向的元素。
- 重复步骤4,直到低位指针与高位指针相遇。
- 将基准元素与相遇位置的元素进行交换,确保基准元素位于其最终的排序位置。
- 根据基准元素的位置,将数组分为两个子数组,并递归地对这两个子数组进行快速排序。
递归的快速排序的代码示例
public class 快速排序算法
{
public static void Sort(int[] array, int low, int high)
{
if (low < high)
{
//将数组分割为两部分,并返回分割点的索引
int pivotIndex = Partition(array, low, high);
//递归对分割后的两部分进行排序
Sort(array, low, pivotIndex - 1);
Sort(array, pivotIndex + 1, high);
}
}
private static int Partition(int[] array, int low, int high)
{
//选择最后一个元素作为基准元素
int pivot = array[high];
int i = low - 1;
for (int j = low; j <= high - 1; j++)
{
//如果当前元素小于等于基准元素,则将它与i+1位置的元素交换
if (array[j] <= pivot)
{
i++;
Swap(array, i, j);
}
}
//将基准元素放置到正确的位置上
Swap(array, i + 1, high);
return i + 1; //返回基准元素的索引
}
private static void Swap(int[] array, int i, int j)
{
int temp = array[i];
array[i] = array[j];
array[j] = temp;
}
public static void QuickSortRun()
{
int[] array = { 2, 3, 5, 38, 19, 15, 26, 27, 36, 44, 47, 46, 50, 48, 4 };
Sort(array, 0, array.Length - 1);
Console.WriteLine("排序后结果:" + string.Join(", ", array));
}
}
总结
快速排序是一种高效的排序算法,它的优势在于平均时间复杂度为O(nlogn),在实际应用中通常表现出色。然而,最坏情况下的时间复杂度可能达到O(n^2),但通过合适的优化方法如随机选择基准元素、三数取中法等,可以避免最坏情况的发生,提高性能。递归方式简洁易懂但对于大数据量的排序可能会出现栈溢出的问题,而使用栈模拟递归则可以解决这个问题。
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