数据结构——三路划分(快排优化)

2023-11-03 10:40

本文主要是介绍数据结构——三路划分(快排优化),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

d8c27d0acd1a422aa5e196d3d08ce561.png

刷Leetcode时遇到的问题,用普通的快排去跑,发现有问题。

099021bb94dd4135998075128b463e14.png

 普通的Hoare或者其他的快排好像都没有直接解决掉这个问题,当一个数重复出现的时候,用普通的快排效率其实并没有那么高。所以,这也是普通快排的缺点之一。

2f04f5466f3d4bbbb8f457e15e04d46e.png

所以,在一个元素重复出现多次的时候,可以用三路划分来优化快排。

70a65998131c415db9d3344fadb29066.png

思考一下,为什么当arr[cur] > key的时候,cur不++呢?

这是因为,我们只知道当时在cur位置上的值比key大,而right不知道比key大还是小,所以不用cur++,而right--,是因为在交换后,已经知道肯定比key大了。 

源码如下:

void QuickSork(int arr[],int left,int right)
{if(left >= right)return;int begin = left;int end = right;int cur = left+1;int key = arr[left];while(cur <= right){if(arr[cur] < key){swap(arr[left],arr[cur]);cur++;left++;}else if(arr[cur] > key){swap(arr[cur],arr[right]);--right;}else {++cur;}}QuickSork(arr,begin,left-1);QuickSork(arr,right+1,end);}

 

 

 

这篇关于数据结构——三路划分(快排优化)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/337606

相关文章

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive:优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉,那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢? 在编程和数据结构中,“shallow”(浅层)通常指对数据结构的最外层进行操作,而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素,而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层(Shallow) 定义

HDFS—存储优化(纠删码)

纠删码原理 HDFS 默认情况下,一个文件有3个副本,这样提高了数据的可靠性,但也带来了2倍的冗余开销。 Hadoop3.x 引入了纠删码,采用计算的方式,可以节省约50%左右的存储空间。 此种方式节约了空间,但是会增加 cpu 的计算。 纠删码策略是给具体一个路径设置。所有往此路径下存储的文件,都会执行此策略。 默认只开启对 RS-6-3-1024k

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

MySQL高性能优化规范

前言:      笔者最近上班途中突然想丰富下自己的数据库优化技能。于是在查阅了多篇文章后,总结出了这篇! 数据库命令规范 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来) 数据库对象的命名要能做到见名识意,并且最后不要超过32个字符 临时库表必须以tmp_为前缀并以日期为后缀,备份

6.1.数据结构-c/c++堆详解下篇(堆排序,TopK问题)

上篇:6.1.数据结构-c/c++模拟实现堆上篇(向下,上调整算法,建堆,增删数据)-CSDN博客 本章重点 1.使用堆来完成堆排序 2.使用堆解决TopK问题 目录 一.堆排序 1.1 思路 1.2 代码 1.3 简单测试 二.TopK问题 2.1 思路(求最小): 2.2 C语言代码(手写堆) 2.3 C++代码(使用优先级队列 priority_queue)

poj 2104 and hdu 2665 划分树模板入门题

题意: 给一个数组n(1e5)个数,给一个范围(fr, to, k),求这个范围中第k大的数。 解析: 划分树入门。 bing神的模板。 坑爹的地方是把-l 看成了-1........ 一直re。 代码: poj 2104: #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <al

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者

从状态管理到性能优化:全面解析 Android Compose

文章目录 引言一、Android Compose基本概念1.1 什么是Android Compose?1.2 Compose的优势1.3 如何在项目中使用Compose 二、Compose中的状态管理2.1 状态管理的重要性2.2 Compose中的状态和数据流2.3 使用State和MutableState处理状态2.4 通过ViewModel进行状态管理 三、Compose中的列表和滚动

《数据结构(C语言版)第二版》第八章-排序(8.3-交换排序、8.4-选择排序)

8.3 交换排序 8.3.1 冒泡排序 【算法特点】 (1) 稳定排序。 (2) 可用于链式存储结构。 (3) 移动记录次数较多,算法平均时间性能比直接插入排序差。当初始记录无序,n较大时, 此算法不宜采用。 #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAXSIZE 26typedef int KeyType;typedef char In