程序員囧輝快速排序

『壹』 C語言 快排

快速排序時冒泡排序的該井，基本原理是通過一趟排序將待排記錄分割成兩個部分，其中一部分記錄的關鍵字均比里一部分記錄的關鍵字小，則可對這兩個部分再繼續進行排序，使得整個序列有序。int T(Sqlist&L,int low, int high){L.r[0]=L.r[low];pivotkey=L.r[low].key;while(low<high){while(low<high&&L.r[high].key>=pivotkey) --high;L.r[low]=L.r[high];while(low<high&&L.r[low].key<=pivotkey)++low;L.r[high]=L.r[low];}L.r[low]=L.r[0];return low;} voud Sort(Sqlist,&L,int low, int high){if (low<high){pivotloc =T(L,low,high); Sort(L,low,pivtloc-1) Sort(L,pivtloc+1,high)}}}

『貳』 幫我寫一個快排的演算法

用什麼語言？下面是Java的快排演算法。public class QuickSort { /** * 快速排序 */ public void quickSort(String[] strDate,int left,int right){ String middle,tempDate; int i,j; i=left; j=right; middle=strDate[(i+j)/2]; do{ while(strDate[i].compareTo(middle)<0&& i<right) i++; //找出左邊比中間值大的數 while(strDate[j].compareTo(middle)>0&& j>left) j--; //找出右邊比中間值小的數 if(i<=j){ //將左邊大的數和右邊小的數進行替換 tempDate=strDate[i]; strDate[i]=strDate[j]; strDate[j]=tempDate; i++; j--; } }while(i<=j); //當兩者交錯時停止 if(i<right){ quickSort(strDate,i,right);//從 } if(j>left){ quickSort(strDate,left,j); } } /** * @param args */ public static void main(String[] args){ String[] strVoid=new String[]{"11","66","22","0","55","22","0","32"}; QuickSort sort=new QuickSort(); sort.quickSort(strVoid,0,strVoid.length-1); for(int i=0;i<strVoid.length;i++){ System.out.println(strVoid[i]+" "); } } }

『叄』 C++快排程序

#include <iostream>
using namespace std;

int Partition(int *pArray, int Begin, int End)
{
int iKey = pArray[Begin];

while(1)
{
while (pArray[End] >= iKey)///////// = 1
End--;

pArray[Begin] = pArray[End]; /////// 2

while (pArray[Begin] < iKey)
Begin++;

if (Begin <= End)
{
int iTmp = pArray[Begin];
pArray[Begin] = pArray[End];
pArray[End] = iTmp;
}
else
{
pArray[--Begin] = iKey; //// 3
return Begin;
}
}
}

void QuickSort(int *pArray, int iBegin, int iEnd)
{
if (iBegin < iEnd)
{
int i = Partition(pArray, iBegin, iEnd);
QuickSort(pArray, iBegin, i);
QuickSort(pArray, i+1, iEnd);
}
}

int main()
{
int a[] = {2, 5, 6, 3, 1};
QuickSort(a, 0, 4);
for (int i=0; i<5; i++)
{
cout<<a[i]<<' ';
}
cout<<endl;

return 0;
}

『肆』 快排方法

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
int cmp(const void *a,const void *b)//快速排序，從小到大
{
return *(int *)a-*(int *)b;
}
void main()
{
int n;int a[100],i;
printf("請輸入你要輸入的元素個數n：");
scanf("%d",&n);
printf("請輸入n個元素:");
for(i=0;i<n;i++)
scanf("%d",&a[i]);
qsort(a,n,sizeof(a[0]),cmp);
for(i=0;i<n;i++)
printf("%d ",a[i]);
printf("\n");
}

『伍』 快排演算法是什麼意思

快速排序，外文名Quicksort，計算機科學，適用領域Pascal，c++等語言，是對冒泡排序演算法的一種改進。

原理：

設要排序的數組是A[0]……A[N-1]，首先任意選取一個數據（通常選用數組的第一個數）作為關鍵數據，然後將所有比它小的數都放到它左邊，所有比它大的數都放到它右邊，這個過程稱為一趟快速排序。

性能分析：

快速排序的一次劃分演算法從兩頭交替搜索，直到low和hight重合，因此其時間復雜度是O(n)；而整個快速排序演算法的時間復雜度與劃分的趟數有關。

理想的情況是，每次劃分所選擇的中間數恰好將當前序列幾乎等分，經過log2n趟劃分，便可得到長度為1的子表。這樣，整個演算法的時間復雜度為O(nlog2n)。

以上內容參考：網路——快排演算法

『陸』 關於快排的中心思想

快速排序是對冒泡排序的一種改進。由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是：通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小，然後再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列。 演算法過程如下：設要排序的數組是A[0]……A[N-1]，首先任意選取一個數據（通常選用第一個數據）作為關鍵數據，然後將所有比它小的數都放到它前面，所有比它大的數都放到它後面，這個過程稱為一趟快速排序。一趟快速排序的演算法是：
1）設置兩個變數I、J，排序開始的時候：I=1，J=N-1；
2）以第一個數組元素作為關鍵數據，賦值給X，即 X=A[0]；
3）從J開始向前搜索，即由後開始向前搜索（J=J-1），找到第一個小於X的值，讓該值與X交換；
4）從I開始向後搜索，即由前開始向後搜索（I=I+1），找到第一個大於X的值，讓該值與X交換；
5）重復第3、4步，直到 I=J；
例如：待排序的數組A的值分別是：（初始關鍵數據：X=49）
A[0] 、 A[1]、 A[2]、 A[3]、 A[4]、 A[5]、 A[6]：
49 38 65 97 76 13 27
進行第一次交換後： 27 38 65 97 76 13 49
( 按照演算法的第三步從後面開始找)
進行第二次交換後： 27 38 49 97 76 13 65
( 按照演算法的第四步從前面開始找>X的值，65>49,兩者交換，此時：I=3 )
進行第三次交換後： 27 38 13 97 76 49 65
( 按照演算法的第五步將又一次執行演算法的第三步從後開始找
進行第四次交換後： 27 38 13 49 76 97 65
( 按照演算法的第四步從前面開始找大於X的值，97>49,兩者交換，此時：J=4 )
此時再執行第三步的時候就發現I=J，從而結束一躺快速排序，那麼經過一趟快速排序之後的結果是：27 38 13 49 76 97 65，即所以大於49的數全部在49的後面，所以小於49的數全部在49的前面。
快速排序就是遞歸調用此過程——在以49為中點分割這個數據序列，分別對前面一部分和後面一部分進行類似的快速排序，從而完成全部數據序列的快速排序，最後把此數據序列變成一個有序的序列，根據這種思想對於上述數組A的快速排序的全過程如圖6所示：
初始狀態 {49 38 65 97 76 13 27}
進行一次快速排序之後劃分為 {27 38 13} 49 {76 97 65}
分別對前後兩部分進行快速排序 {27 38 13} 經第三步和第四步交換後變成 {13 27 38} 完成排序。
{76 97 65} 經第三步和第四步交換後變成 {65 76 97} 完成排序。

『柒』 快排演算法是怎樣排序的呢

快排的一趟稱為一次劃分，原因是一趟排序後，數組以基準元素X為界，左邊的元素都小於等於X，右邊的元素都大於等於X。
要做到這點：先刨去21，再設倆指針，一個指向最左邊，一個指向最右邊。左邊指針的往右走，找一個大於等於21的元素，右邊的指針往左走，找一個小於等於21的元素，然後倆指針的值交換。繼續循環上面的過程。直到倆指針相遇或擦肩而過。把21交換到倆指針相遇的地方就可以了。
第一次交換25和9，然後倆指針相遇，把21和界限處的17交換，得到：
結果：17 9 5 21 25 23 30

『捌』 作為程序員提高編程能力的幾個基礎演算法

一：快速排序演算法

快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序n個項目要Ο(nlogn)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他Ο(nlogn)演算法更快，因為它的內部循環（innerloop）可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。

快速排序使用分治法（Divideandconquer）策略來把一個串列（list）分為兩個子串列（sub-lists）。

演算法步驟：

1從數列中挑出一個元素，稱為「基準」（pivot），

2重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分區退出之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區（partition）操作。

3遞歸地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。

遞歸的最底部情形，是數列的大小是零或一，也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去，但是這個演算法總會退出，因為在每次的迭代（iteration）中，它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。

二：堆排序演算法

堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。

堆排序的平均時間復雜度為Ο(nlogn) 。

創建一個堆H[0..n-1]

把堆首（最大值）和堆尾互換

3.把堆的尺寸縮小1，並調用shift_down(0),目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置

4.重復步驟2，直到堆的尺寸為1

三：歸並排序

歸並排序（Mergesort，台灣譯作：合並排序）是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（DivideandConquer）的一個非常典型的應用。

1.申請空間，使其大小為兩個已經排序序列之和，該空間用來存放合並後的序列

2.設定兩個指針，最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置

3.比較兩個指針所指向的元素，選擇相對小的元素放入到合並空間，並移動指針到下一位置

4.重復步驟3直到某一指針達到序列尾

5.將另一序列剩下的所有元素直接復制到合並序列尾

四：二分查找演算法

二分查找演算法是一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜素過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜素過程結束；如果某一特定元素大於或者小於中間元素，則在數組大於或小於中間元素的那一半中查找，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。如果在某一步驟數組為空，則代表找不到。這種搜索演算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。折半搜索每次把搜索區域減少一半，時間復雜度為Ο(logn) 。

五：BFPRT(線性查找演算法)

BFPRT演算法解決的問題十分經典，即從某n個元素的序列中選出第k大（第k小）的元素，通過巧妙的分析，BFPRT可以保證在最壞情況下仍為線性時間復雜度。該演算法的思想與快速排序思想相似，當然，為使得演算法在最壞情況下，依然能達到o(n)的時間復雜度，五位演算法作者做了精妙的處理。

1.將n個元素每5個一組，分成n/5(上界)組。

2.取出每一組的中位數，任意排序方法，比如插入排序。

3.遞歸的調用selection演算法查找上一步中所有中位數的中位數，設為x，偶數個中位數的情況下設定為選取中間小的一個。

4.用x來分割數組，設小於等於x的個數為k，大於x的個數即為n-k。

5.若i==k，返回x；若i<k，在小於x的元素中遞歸查找第i小的元素；若i>k，在大於x的元素中遞歸查找第i-k小的元素。

終止條件：n=1時，返回的即是i小元素。

六：DFS（深度優先搜索）

深度優先搜索演算法（Depth-First-Search），是搜索演算法的一種。它沿著樹的深度遍歷樹的節點，盡可能深的搜索樹的分支。當節點v的所有邊都己被探尋過，搜索將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。這一過程一直進行到已發現從源節點可達的所有節點為止。如果還存在未被發現的節點，則選擇其中一個作為源節點並重復以上過程，整個進程反復進行直到所有節點都被訪問為止。DFS屬於盲目搜索。

深度優先搜索是圖論中的經典演算法，利用深度優先搜索演算法可以產生目標圖的相應拓撲排序表，利用拓撲排序表可以方便的解決很多相關的圖論問題，如最大路徑問題等等。一般用堆數據結構來輔助實現DFS演算法。

深度優先遍歷圖演算法步驟：

1.訪問頂點v；

2.依次從v的未被訪問的鄰接點出發，對圖進行深度優先遍歷；直至圖中和v有路徑相通的頂點都被訪問；

3.若此時圖中尚有頂點未被訪問，則從一個未被訪問的頂點出發，重新進行深度優先遍歷，直到圖中所有頂點均被訪問過為止。

上述描述可能比較抽象，舉個實例：

DFS在訪問圖中某一起始頂點v後，由v出發，訪問它的任一鄰接頂點w1；再從w1出發，訪問與w1鄰接但還沒有訪問過的頂點w2；然後再從w2出發，進行類似的訪問，…如此進行下去，直至到達所有的鄰接頂點都被訪問過的頂點u為止。

接著，退回一步，退到前一次剛訪問過的頂點，看是否還有其它沒有被訪問的鄰接頂點。如果有，則訪問此頂點，之後再從此頂點出發，進行與前述類似的訪問；如果沒有，就再退回一步進行搜索。重復上述過程，直到連通圖中所有頂點都被訪問過為止。

七：BFS(廣度優先搜索)

廣度優先搜索演算法（Breadth-First-Search），是一種圖形搜索演算法。簡單的說，BFS是從根節點開始，沿著樹(圖)的寬度遍歷樹(圖)的節點。如果所有節點均被訪問，則演算法中止。

BFS同樣屬於盲目搜索。一般用隊列數據結構來輔助實現BFS演算法。

1.首先將根節點放入隊列中。

2.從隊列中取出第一個節點，並檢驗它是否為目標。

如果找到目標，則結束搜尋並回傳結果。

否則將它所有尚未檢驗過的直接子節點加入隊列中。

3.若隊列為空，表示整張圖都檢查過了——亦即圖中沒有欲搜尋的目標。結束搜尋並回傳「找不到目標」。

4.重復步驟2。

八：Dijkstra演算法

戴克斯特拉演算法（Dijkstra』salgorithm）是由荷蘭計算機科學家艾茲赫爾·戴克斯特拉提出。迪科斯徹演算法使用了廣度優先搜索解決非負權有向圖的單源最短路徑問題，演算法最終得到一個最短路徑樹。該演算法常用於路由演算法或者作為其他圖演算法的一個子模塊。

該演算法的輸入包含了一個有權重的有向圖G，以及G中的一個來源頂點S。我們以V表示G中所有頂點的集合。每一個圖中的邊，都是兩個頂點所形成的有序元素對。(u,v)表示從頂點u到v有路徑相連。我們以E表示G中所有邊的集合，而邊的權重則由權重函數w:E→[0,∞]定義。因此，w(u,v)就是從頂點u到頂點v的非負權重（weight）。邊的權重可以想像成兩個頂點之間的距離。任兩點間路徑的權重，就是該路徑上所有邊的權重總和。已知有V中有頂點s及t，Dijkstra演算法可以找到s到t的最低權重路徑(例如，最短路徑)。這個演算法也可以在一個圖中，找到從一個頂點s到任何其他頂點的最短路徑。對於不含負權的有向圖，Dijkstra演算法是目前已知的最快的單源最短路徑演算法。

1.初始時令S=,T=，T中頂點對應的距離值

若存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)為<V0,Vi>弧上的權值

若不存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)為∞

2.從T中選取一個其距離值為最小的頂點W且不在S中，加入S

3.對其餘T中頂點的距離值進行修改：若加進W作中間頂點，從V0到Vi的距離值縮短，則修改此距離值

重復上述步驟2、3，直到S中包含所有頂點，即W=Vi為止

九：動態規劃演算法

動態規劃（Dynamicprogramming）是一種在數學、計算機科學和經濟學中使用的，通過把原問題分解為相對簡單的子問題的方式求解復雜問題的方法。動態規劃常常適用於有重疊子問題和最優子結構性質的問題，動態規劃方法所耗時間往往遠少於樸素解法。

動態規劃背後的基本思想非常簡單。大致上，若要解一個給定問題，我們需要解其不同部分（即子問題），再合並子問題的解以得出原問題的解。通常許多子問題非常相似，為此動態規劃法試圖僅僅解決每個子問題一次，從而減少計算量：一旦某個給定子問題的解已經算出，則將其記憶化存儲，以便下次需要同一個子問題解之時直接查表。這種做法在重復子問題的數目關於輸入的規模呈指數增長時特別有用。

關於動態規劃最經典的問題當屬背包問題。

1.最優子結構性質。如果問題的最優解所包含的子問題的解也是最優的，我們就稱該問題具有最優子結構性質（即滿足最優化原理）。最優子結構性質為動態規劃演算法解決問題提供了重要線索。

2.子問題重疊性質。子問題重疊性質是指在用遞歸演算法自頂向下對問題進行求解時，每次產生的子問題並不總是新問題，有些子問題會被重復計算多次。動態規劃演算法正是利用了這種子問題的重疊性質，對每一個子問題只計算一次，然後將其計算結果保存在一個表格中，當再次需要計算已經計算過的子問題時，只是在表格中簡單地查看一下結果，從而獲得較高的效率。

十：樸素貝葉斯分類演算法

樸素貝葉斯分類演算法是一種基於貝葉斯定理的簡單概率分類演算法。貝葉斯分類的基礎是概率推理，就是在各種條件的存在不確定，僅知其出現概率的情況下，如何完成推理和決策任務。概率推理是與確定性推理相對應的。而樸素貝葉斯分類器是基於獨立假設的，即假設樣本每個特徵與其他特徵都不相關。

樸素貝葉斯分類器依靠精確的自然概率模型，在有監督學習的樣本集中能獲取得非常好的分類效果。在許多實際應用中，樸素貝葉斯模型參數估計使用最大似然估計方法，換言樸素貝葉斯模型能工作並沒有用到貝葉斯概率或者任何貝葉斯模型。

盡管是帶著這些樸素思想和過於簡單化的假設，但樸素貝葉斯分類器在很多復雜的現實情形中仍能夠取得相當好的效果。

通過掌握以上演算法，能夠幫你迅速提高編程能力，成為一名優秀的程序員。

『玖』 關於演算法 快排

網路快速排序就能夠明白的事 還要求別人不復制。。。真弄不明白你