快速排序算法及C#版的實現示例

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快速排序算法及C#版的實現示例

　　快速排序是一種劃分交換排序。下面小編為大家整理了快速排序算法及C#版的實現示例，希望能幫到大家！

　　算法思想

　　快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一種劃分交換排序。它采用了一種分治的策略，通常稱其為分治法(Divide-and-ConquerMethod)。

　　該方法的基本思想是：

　　1．先從數列中取出一個數作為基準數。

　　2．分區過程，將比這個數大的數全放到它的右邊，小于或等于它的數全放到它的左邊。

　　3．再對左右區間重復第二步，直到各區間只有一個數。

　　雖然快速排序稱為分治法，但分治法這三個字顯然無法很好的概括快速排序的全部步驟。因此我的對快速排序作了進一步的說明：挖坑填數+分治法：

　　先來看實例吧，定義下面再給出（最好能用自己的話來總結定義，這樣對實現代碼會有幫助）。

　　以一個數組作為示例，取區間第一個數為基準數

　　初始時，i = 0; j = 9; X = a[i] = 72

　　由于已經將a[0]中的數保存到X中，可以理解成在數組a[0]上挖了個坑，可以將其它數據填充到這來。

　　從j開始向前找一個比X小或等于X的數。當j=8，符合條件，將a[8]挖出再填到上一個坑a[0]中。a[0]=a[8]; i++; 這樣一個坑a[0]就被搞定了，但又形成了一個新坑a[8]，這怎么辦了？簡單，再找數字來填a[8]這個坑。這次從i開始向后找一個大于X的數，當i=3，符合條件，將a[3]挖出再填到上一個坑中a[8]=a[3]; j--;

　　數組變為：

　　i = 3; j = 7; X=72

　　再重復上面的步驟，先從后向前找，再從前向后找。

　　從j開始向前找，當j=5，符合條件，將a[5]挖出填到上一個坑中，a[3] = a[5]; i++;

　　從i開始向后找，當i=5時，由于i==j退出。

　　此時，i = j = 5，而a[5]剛好又是上次挖的坑，因此將X填入a[5]。

　　數組變為：

　　可以看出a[5]前面的數字都小于它，a[5]后面的數字都大于它。因此再對a[0…4]和a[6…9]這二個子區間重復上述步驟就可以了。

　　對挖坑填數進行總結

　　1．i =L; j = R; 將基準數挖出形成第一個坑a[i]。

　　2．j--由后向前找比它小的數，找到后挖出此數填前一個坑a[i]中。

　　3．i++由前向后找比它大的數，找到后也挖出此數填到前一個坑a[j]中。

　　4．再重復執行2，3二步，直到i==j，將基準數填入a[i]中。

　　C#實現示例

　　namespace QuickSort{ public class QuickSortClass { public int Division(Listlist, int left, int right) { //首先挑選一個基準元素 int baseNum = list[left]; while (left < right) { //從數組的右端開始向前找，一直找到比base小的數字為止(包括base同等數) while (left < right && list[right] >= baseNum) right = right - 1; //最終找到了比baseNum小的元素，要做的事情就是此元素放到base的位置 list[left] = list[right]; //從數組的左端開始向后找，一直找到比base大的數字為止（包括base同等數） while (left < right && list[left] <= baseNum) left = left + 1; //最終找到了比baseNum大的元素，要做的事情就是將此元素放到最后的位置 list[right] = list[left]; } //最后就是把baseNum放到該left的位置 list[left] = baseNum; //最終，我們發現left位置的左側數值部分比left小，left位置右側數值比left大//至此，我們完成了第一篇排序 return left; } public void QuickSort(Listlist, int left, int right) { //左下標一定小于右下標，否則就超越了 if (left < right) { //對數組進行分割，取出下次分割的基準標號 int i = Division(list, left, right); //對“基準標號“左側的一組數值進行遞歸的切割，以至于將這些數值完整的排序 QuickSort(list, left, i - 1); //對“基準標號“右側的一組數值進行遞歸的切割，以至于將這些數值完整的排序 QuickSort(list, i + 1, right); } } }}

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