目录

• 引言
• 快速排序算法
• 分治法(Divide and conquer)
• 快速排序算法实现

引言

在日常研发的过程中,我们无时无刻都在考虑自己开发的程序是否高效,一段好的程序执行离不开对算法的深刻认识和熟练掌握。接下来的日子,我将带着大家一起重温一下常见的几种算法。

先上大图: 

下面我们一起来学习一下 快速排序算法 吧!

快速排序算法

维基百科介绍: 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略來把一个序列(list)分为较小和较大的2个子序列,然后递归地排序两个子序列,最终合并得到一个从小到大的序列。

有聪明的小伙伴就会问了:什么是分治法策略呢?

分治法(Divide and conquer)

字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。

由此就可以引出我们今天讲的快速排序算法的实现步骤了:

• 从数据中随机获取一个值,按这个值的大小对比分成左右两个数据集合,左边数据集合的值小于此值,右边反之
• 将两边数据进行递归调用步骤1
• 将所有数据合并

快速排序算法实现

void main() {
  List<int> quickSort(List<int> arr) {
    // 处理边界问题 
    if (arr.length <= 1) {
      return arr;
    }
    // 取出第一个值作为参考
    int splitData = arr[0];
    // 小于参考值的集合
    List<int> low = [];
    // 大于参考值的集合
    List<int> hight = [];
    // 与参考相等的集合
    List<int> mid = [];
    // 初次把参考值添加到mid中
    mid.add(splitData);
    for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
      if (arr[i] < splitData) {
        // 小于
        low.add(arr[i]);
      } else if (arr[i] > splitData) {
        // 大于
        hight.add(arr[i]);
      } else {
        // 等于
        mid.add(arr[i]);
      }
    }
    // 二分数据后,再继续递归整理
    low = quickSort(low);
    hight = quickSort(hight);
    // 最后合并
    return [...low, ...mid, ...hight];
  }
  const List<int> ary = [4, 5, 1, 3, 6, 2, 5, 6, 7, 2, 4];
  print(quickSort(ary));
}

至此,我们就重新温习了一下 快排算法 !

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