quick sort 예제

이제 각 하위 배열을 개별적으로 정렬해야 합니다. 이 작업은 각 하위 배열을 배열로 간주하고 위에 명시된 프로세스를 적용하여 수행됩니다. 이 프로세스는 배열이 정렬될 때까지 반복됩니다. 자세한 반복 및 하위 배열 분할 프로세스는 다음과 같습니다. 빠른 정렬은 분할 및 정복을 사용하여 추가 저장소를 사용하지 않고 병합 정렬과 동일한 이점을 얻습니다. 그러나 트레이드 오프로 목록이 절반으로 분할되지 않을 수 있습니다. 이 경우 성능이 저하되는 것을 볼 수 있습니다. 파티션은 인수 arr 또는 원래 배열을 가지며, Low는 더 낮은 위치이고 높음은 배열의 더 높은 위치입니다. 처음에 QuickSort는 0이고 높은 배열의 마지막 요소의 위치또는 배열 개수 – 1과 같은 파티션을 호출합니다. 피벗을 arr[high]로 생각해 봅시다. 위치가 있는 요소가 될 수 있습니다.

가장 낮은 요소(낮음)와 최상위 요소(높음)의 위치가 메서드로 전송됩니다. 우리는 두 개의 로컬 변수 i와 J를 보자. 피벗의 최종 위치를 계산하는 데 사용됩니다. J는 배열을 반복하는 데 사용됩니다. i와 j는 각각 (낮음-1) 및 (낮음)의 값으로 초기화됩니다. 각 반복에서 J가 1씩 증가하는 반복이 시작됩니다. 높음 -1까지모든 포지션에 대한 아래 단계를 확인합니다. 빠른 정렬도 꼬리 재귀이므로 꼬리 호출 최적화가 수행됩니다.

퀵소이드안정적인가요? 기본 구현이 안정적이지 않습니다. 그러나 인덱스를 비교 매개 변수로 간주하여 모든 정렬 알고리즘을 안정적으로 만들 수 있습니다. 퀵소더가 제자리에 있습니까? 내부 알고리즘의 광범위한 정의에 따라 재귀 함수 호출을 저장하기 위한 여분의 공간만 사용하지만 입력을 조작할 수 없는 경우 는 내부 정렬 알고리즘으로 사용할 수 있습니다. 이 알고리즘의 시간 복잡성을 줄이기 위해 $$quicksort()$$ 함수에서 $$partition($)$$ 대신 $$randpartition($$)를 사용합니다. 그림 12: 빠른 정렬에 대한 첫 번째 피벗 값¶ 일반적으로 QuickSort에서 수행한 빠른 정렬 시간 분석의 첫 번째 피벗 값은 다음과 같이 작성할 수 있습니다. 그물에 빠른 정렬의 가장 좋은 설명 중 하나입니다. 훌륭한 일을 할 수 있습니다. 계속 오고 !!!! 최악의 경우: 파티션 프로세스가 항상 가장 큰 요소또는 가장 작은 요소를 피벗으로 선택할 때 최악의 경우 발생합니다. 마지막 요소가 항상 피벗으로 선택되는 파티션 전략을 고려하면 배열이 이미 증가 또는 축소 순서로 정렬되어 있을 때 최악의 경우가 발생합니다.

quick sort 예제