高速排序算法具体解释与实现

高速排序是一种分治排序算法。广泛觉得它是解决一般问题的最佳排序算法。同插入排序一样。高速排序也属于比較排序的一种，并且不须要额外的存储空间。在处理中到大型数据集时。高速排序是一个比較好的选择。

因为高速排序是一种分治算法。因此能够用分治法的思想将排序分为三个步骤

1.分：设定一个切割值将数据分为两部分。

2.治：分别在两部分用递归的方式继续使用高速排序法。

3.合：对切割部分排序排序直至完毕。

实现代码例如以下：

import java.util.Random;
/**
 * 高速排序 {分，治，合}
 * @author kevin LUAN
 *
 */
public class QuickSort {
	public static void main(String[] args) {
		int total = 5;
		QuickSort quickSort = new QuickSort();
		while (total > 0) {
			Integer arr[] = randomArray(1000000);
			long start = System.currentTimeMillis();
			quickSort.sort(arr);
			System.out.println("use time:" + (System.currentTimeMillis() - start));
			quickSort.check(arr);
			total--;
		}
	}

	public void sort(Integer[] arr) {
		mergeSort(arr, 0, arr.length - 1);
	}

	private void mergeSort(Integer arr[], int low, int high) {
		int a = low;
		int b = high;
		int middle;
		middle = getMiddle(arr, low, high);
		while (low < high) {
			while (high > low) {
				/* 抵位小于中间值 */
				if (arr[low] <= middle) {
					low++;
				} else {
					// TODO 须要进入高位寻找交换值
					break;
				}
			}
			while (high > low) {
				if (arr[high] > middle) {
					high--;
				} else {
					swap(arr, low, high);
					break;
				}
			}
		}
		/* 选择的切割值靠近边界 */
		if (b == high || a == low) {
			sort(arr, a, b + 1);
			return;
		}
		/**
		 * 递归【分,治,合】
		 */
		if (low - a > 0) {
			mergeSort(arr, a, low);
		}
		if (b - high > 0) {
			mergeSort(arr, high, b);
		}
	}

	private void sort(Integer[] arr, int low, int high) {
		for (int i = low; i < high; i++)
			for (int j = i; j > low && ((Comparable) arr[j - 1]).compareTo(arr[j]) > 0; j--)
				swap(arr, j, j - 1);
	}

	private void swap(Integer arr[], int a, int b) {
		Integer av = arr[a];
		arr[a] = arr[b];
		arr[b] = av;
	}

	/**
	 * 获取中间值
	 * <p>
	 * 高速排序算法是否高效主要取决于该值
	 * </p>
	 * 
	 * @param arr
	 * @param startIndex
	 * @param endIndex
	 * @return
	 */
	private int getMiddle(Integer arr[], int startIndex, int endIndex) {
		Random random = new Random();
		int max = endIndex - startIndex + 1;
		int n1 = arr[random.nextInt(max) + startIndex];
		int n2 = arr[random.nextInt(max) + startIndex];
		int n3 = arr[random.nextInt(max) + startIndex];
		if (n1 > n2 && n1 > n3) {
			return getMaxVal(n2, n3);
		} else if (n2 > n1 && n2 > n3) {
			return getMaxVal(n1, n3);
		} else if (n3 > n2 && n3 > n1) {
			return getMaxVal(n1, n2);
		} else {
			if (n1 == n2) {
				return n3;
			} else if (n2 == n3) {
				return n1;
			} else {
				/* (n1 == n3) */
				return n2;
			}
		}
	}

	private int getMaxVal(int n2, int n3) {
		if (n2 > n3) {
			return n2;
		} else {
			return n3;
		}
	}

	/**
	 * 随机生成測试数值
	 * <p>
	 * 使用分治合算法数据越分散性能越高，越密集效率越低
	 * </p>
	 * 
	 * @param total
	 * @return
	 */
	public static Integer[] randomArray(int total) {
		Random random = new Random();
		Integer[] arrays = new Integer[total];
		for (int i = 0; i < total; i++) {
			if (i % 5 == 0) {
				arrays[i] = -random.nextInt(10000);
			} else {
				arrays[i] = random.nextInt(10000);
			}

		}
		return arrays;
	}

	/**
	 * 检測排序后的结果是否正确
	 * 
	 * @param array
	 */
	public void check(Integer array[]) {
		for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
			if (array[i] > array[i + 1]) {
				throw new RuntimeException("出错了:" + array[i] + "==" + array[i + 1]);
			}
		}
	}
}

对100万随机数进行排序执行结果例如以下（单位毫秒值）：

use time:249

use time:205

use time:245

use time:220

use time:203