摘要:理解最关键的是结束后各个指针的状态,以及下一步递归的起止点。上面的模板在结束时是的状态,但是不确定中间还有没有一个数,如下图今天在图书馆写码没有带板子,就先照个图了注意里是里一定要注意这个灵活多变照这个思路的相关题
首先是记录一个quick sort的模板(思想是遇到不符合顺序的就交换,很好理解):
public void quickSort(int[] nums, int start, int end){
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); }
}
基于快速排序里这个pivot的思想,有一个衍生quick Select, 用来解决一些类似于求中位数啦,kth数字啦之类(第几个第几个可以联想到pivot)的问题,时间复杂度也比快速排序有所降低。理解quick sort, quick select最关键的是结束partition后各个指针的状态,以及下一步递归的起止点。上面的模板在结束时是i
注意quickSort里是(start < end), quickSelect里一定要注意这个灵活多变
照这个思路的相关题:
[LeetCode 215] Kth Largest Element in an Array
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Problem Given an integer array, sort it in ascending order. Use quick sort, merge sort, heap sort or any O(nlogn) algorithm. Example Given [3, 2, 1, 4, 5], return [1, 2, 3, 4, 5]. Note 考察对Heap Sort, Q...
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