2.5.3 Разбиение массива
Основной шаг алгоритма – процедура Partition, которая переставляет элементы массива А[р..r] нужным образом:
Листинг 2.7 – Процедура разбиения массива
Работа процедуры Partition показана на рис. 2.5. Элемент х = А[p] выбирается в качестве «граничного»; массив A[p..q] будет содержать элементы, не большие х, а массив A[q + 1..r] – элементы, не меньшие х. Идея состоит в том, чтобы накапливать элементы, не большие х, в начальном отрезке массива (А[р..i]), а элементы, не меньшие х – в конце (A[j..r]). В начале оба «накопителя» пусты: i = р – 1, j = r + 1.
Внутри цикла while (в строках 5-8) к начальному и конечному участкам присоединяются элементы (как минимум по одному). После выполнения этих строк А[i] ≥ х ≥ A[j]. Если поменять А[i] и A[j] местами, то их можно будет присоединить к начальному и конечному участкам.
В момент выхода из цикла выполнено неравенство i ≥ j. При этом массив разбит на части А[р],...,A[j] и A[j + 1],..., А[r]; любой элемент первой части не превосходит любого элемента второй части. Процедура возвращает значение j.
Хотя идея процедуры очень проста, сам алгоритм содержит ряд тонких моментов. Например, не очевидно, что индексы i и j не выходят за границы промежутка от р до r в процессе работы. Другой пример: важно, что в качестве граничного значения выбирается А[р], а не, скажем, А[r]. В последнем случае может оказаться, что А[r] – самый большой элемент массива, и в конце выполнения процедуры будет i = j = r, так что возвращать q = j будет нельзя – нарушится требование q < r, и процедура Quicksort зациклится.
Время работы процедуры Partition составляет (n), где п = r – р + 1.
Рисунок 2.5 – Работа процедуры Partition
Незакрашенные элементы относятся к уже сформированным фрагментам, закрашенные ещё не распределены. (а) Начальное состояние массива, начальный и конечный куски пусты. Элемент х = А[р] = 5 используется в качестве граничного. (б) Результат первого прохода цикла while (строки 4-8). (в) Элементы А[i] и A[j] меняются местами (строка 10). (г) Результат второго прохода цикла while. (д) Результат третьего (последнего) прохода цикла while. Поскольку i ≥ j, процедура останавливается и возвращает значение q = j. Элементы слева от A[j] (включая сам этот элемент) не больше, чем х = 5, а элементы справа от A[j] не меньше, чем х = 5.
function FindMedium(L, R: integer): integer;
{Нахождение индекса "среднего" элемента}
var
MedIndex, {индекс "среднего" элемента}
Left, Right, Median: integer;
begin
Left := A[L]; Right := A[R]; Median := A[(L+R) div 2];
{Берем два крайних элемента и один из середины массива}
if (Left = Median) and (Median = Right) then begin
{Если все три элемента одинаковы, то ищем неравный им}
i := L;
while (A[i] = Median) and (i < R) do i := i + 1;
{Если найден неравный элемент, то берем его третьим}
if A[i] <> Median then Median := A[i];
end;
if (Left = Median) and (Median = Right) then begin
{Все элементы массива одинаковы и "средний" не найден}
FindMedium := 0;
end else begin
{Выбираем "средний" из трех разных элементов}
if Left <= Median then
if Median <= Right then
MedIndex := (L+R) div 2
else
if Left <= Right then MedIndex := R
else MedIndex := L
else
if Left >= Right then
MedIndex := (L+R) div 2
else
if Left >= Right then
MedIndex := R
else
MedIndex := L;
FindMedium := MedIndex;
end;
end; {FindMedium}
Листинг 2.8 – Функция нахождения разделяющего элемента быстрой сортировки
procedure QuickSort(L, R: integer);
var
MedItem, {значение "среднего" элемента}
MedIndex, {индекс "среднего" элемента}
Tmp, i, j: integer; {вспомогательные переменные}
begin
MedIndex := FindMedium(L, R);
if MedIndex <> 0 then begin
{Сортируем, если найден "средний" элемент}
MedItem := A[MedIndex];
{Разбиваем массив на две части}
i := L; j := R;
while i <= j do begin
{Ищем первый слева элемент, больший, чем MedItem}
while A[i] < MedItem do i := i + 1;
{Ищем первый справа элемент, меньший, чем MedItem}
while A[j] > MedItem do j := j - 1;
if i <= j then begin {Меняем местами найденные элементы}
Tmp := A[i];
A[i] := A[j];
A[j] := Tmp;
i := i + 1;
j := j - 1;
end;
end;
{Сортируем две части массива по отдельности}
if L < j then QuickSort(L, j);
if i < R then QuickSort(i, R);
end;
end; {QuickSort}
begin {HoarSort}
QuickSort(1, n);
end; {HoarSort}
Листинг 2.9 – Быстрая сортировка
- Министерство образования Российской Федерации
- Содержание
- 1.2 Скорость роста функций
- 1.3 Анализ алгоритмов; время работы в лучшем, худшем случаях и в среднем
- 1.4 Типы данных, структуры данных и абстрактные типы данных
- 1.5 Динамические множества
- 2 Алгоритмы сортировок
- 2.1 Понятие внутренней и внешней сортировки
- 2.2 Сортировка вставками
- 2.3 Сортировка слиянием
- 2.3.1 Описание алгоритма
- 2.3.2 Анализ времени работы алгоритмов «разделяй и властвуй»
- 2.3.2 Анализ времени работы сортировки слиянием через рекуррентное соотношение
- 2.3.3 Анализ времени работы сортировки слиянием через геометрическую интерпретацию
- 2.4 Пирамидальная сортировка
- 2.4.1 Введение в алгоритм
- 2.4.2 Сохранение основного свойства кучи
- 2.4.3 Построение кучи
- 2.5 Быстрая сортировка
- 2.5.1 Введение в алгоритм
- 2.5.2 Описание
- 2.5.3 Разбиение массива
- 2.5.4 Особенности работы быстрой сортировки
- 2.6 Особенности реализации алгоритмов сортировки; сортировка за линейное время
- 2.6.1 Введение
- 2.6.2 Разрешающее дерево сортировки сравнениями
- 2.7 Цифровая сортировка
- 2.8 Сортировка вычерпыванием
- 2.8.1 Описание алгоритма
- 2.8.2 Вероятностный анализ времени работы сортировки вычерпыванием
- 2.8.3 Анализ времени работы сортировки вычерпыванием через геометрическую интерпретацию
- 2.9 Сортировка подсчетом
- 2.9.1 Описание алгоритма
- 2.9.2 Анализ времени работы
- 3 Элементарные и нелинейные структуры данных
- 3.1 Элементарные структуры: список, стек, очередь, дек
- 3.1.1 Список Линейный однонаправленный список
- Линейный двунаправленный список
- Двунаправленный список с фиктивными элементами
- Циклические списки
- Циклический однонаправленный список
- Циклический двунаправленный список
- 3.1.2 Стек
- 3.1.3 Очередь
- 3.1.3 Дек
- 3.2 Нелинейные структуры данных
- 3.2.1 Представление корневых деревьев в эвм
- Обходы деревьев
- 3.2.2 Двоичные деревья Спецификация двоичных деревьев
- Реализация
- Обходы двоичных деревьев
- 3.2.3 Двоичные деревья поиска Основные операции
- Минимум и максимум
- Следующий и предыдущий элементы
- Добавление и удаление
- Случайные деревья поиска
- Оптимальные деревья поиска
- 4 Хеширование
- 4.1 Введение
- 4.2 Прямая адресация; таблицы с прямой адресацией
- 4.3 Хеш – таблицы; возникновение коллизий и их разрешение
- Разрешение коллизий с помощью цепочек
- Анализ хеширования с цепочками
- 4.4 Способы построения хеш – функций Выбор хорошей хеш-функции
- Ключи как натуральные числа
- Деление с остатком
- Умножение
- Универсальное хеширование
- 4.5 Открытая адресация; способы вычисления последовательности испробованных мест: линейная последовательность проб, квадратичная последовательность проб, двойное хеширование
- Линейная последовательность проб
- 1 / (1 – )
- 5 Основные принципы разработки алгоритмов
- 5.1 Введение в теорию графов
- 5.1.1 Графы
- 5.1.2 Представление графов
- 5.2 Алгоритмы на графах: поиск в ширину, поиск в глубину
- 5.2.1 Поиск в ширину (волновой алгоритм)
- 5.2.2 Анализ поиска в ширину
- 5.2.3 Деревья поиска в ширину
- 5.2.4 Поиск в глубину
- 5.2.5 Анализ поиска в глубину
- 5.2.6 Свойства поиска в глубину
- 5.2.7 Классификация рёбер
- 5.3 Топологическая сортировка, задача о разбиении графа на сильно связанные компоненты
- 5.3.1 Топологическая сортировка
- 5.3.2 Сильно связные компоненты
- 5.4 Алгоритм построения минимального остовного дерева
- 5.4.1 Остовные деревья минимальной стоимости
- 5.4.2 Построение минимального покрывающего дерева
- 5.4.3 Алгоритмы Крускала и Пpимa
- 5.4.4 Алгоритм Крускала
- 5.4.5 Алгоритм Прима
- 5.5 Задача нахождения кратчайших путей на графах; алгоритм Флойда; алгоритм Дейкстры
- 5.5.1 Нахождение кратчайшего пути
- 5.5.2 Алгоритм Дейкстры
- 5.5.3 Алгоритм Флойда
- 5.6 Поиск с возвратом
- 5.6.1 Введение
- 5.6.2 Переборные алгоритмы
- 5.6.3 Метод ветвей и границ
- 5.6.4 Метод альфа-бета отсечения
- 5.6.5 Локальные и глобальные оптимальные решения
- 5.7 Метод декомпозиции ( «Разделяй и властвуй»)
- 5.7.1 «Ханойские башни»
- 5.8 Жадные алгоритмы и динамическое программирование
- 5.8.1 Задача о выборе заявок
- 5.8.2 Дискретная задача о рюкзаке
- 5.8.3 Непрерывная задача о рюкзаке
- 5.8.4 Числа Фибоначчи
- 5.8.5 Задача триангуляции многоугольника
- 5.8.6 Дп, жадный алгоритм или что-то другое?