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当前位置: 首页 > 关键词快速排名平台 > 快速排序算法优化思想综述

快速排序算法优化思想综述

发布日期:2021-10-12 08:00:00

前两天我在智湖上看到一个关于快速排序算法性能的问题。我总结了一个简单的优化思想。现在我要把它贴在我的博客上。版权归我所有。快速排序算法优化思想综述——Steppover两天前在智湖上看到一个关于快速排序算法性能的问题。我简要总结了一个优化思想。现在我要把它贴在我的博客上。版权归我所有。

事实上,大部分内容已经在另一个博客中提到:

原始答案:

快速排序非常深入。我不发布代码,但主要讨论优化的思想和方法。

轴心选择的理想情况是分区中小于轴心的元素数与大于轴心的元素数相似。最常用的方法是中位数法,即以***项、最后一项和中间项的中位数为轴心。当然,这不能完全避免最坏的情况。因此,通常采用更仔细和严格的枢轴选择方案(对于大型阵列尤其重要)。例如,首先将大数组分成三部分:左、中、右,每个部分从三个数字中得到一个中位数,然后从三个中位数中找到中位数。

我在JavaScript V8引擎中看到了另一种选择pivot的方法:我认为一个包含1000个以上项的数组是一个大数组。我每隔200个元素(不固定)选择一个元素,从这些元素中找到中间值,然后将前两个和后两个元素相加,从这三个元素中找到中间值作为轴心。

顺便说一句,在现实世界中,提前按一定顺序对数组排序太常见了。必须进行优化。

如果一个数组中的所有元素都是相同的大小(或者有很多相同的元素),该怎么办?这是一种边界情况,但它会使快速排序变成最坏的情况,因为无论如何选择pivot,它都会使分区结果一边大一边小。如何解决这个问题?修改分区过程的思想类似于上面提到的双向分区,但会更复杂。我们需要三个分区:小于pivot、等于pivot和大于pivot。既然你说过不发代码,只要你有兴趣,你可以找别人来实现。

很多人都提到过这一点。为什么要优化小型阵列?因为对于小规模的情况,快速排序的优势并不明显(可能没有优势),递归算法会带来额外的开销。所以对于这种情况,我们可以选择非递归算法来代替。有两个问题:数组有多小?替换算法是什么?

通常,阈值设置为16(V8中设置为10),替换算法通常是选择排序。据说阈值的设置是为了更好地利用CPU缓存。我对这个问题不是很清楚,我不会深入讨论。同样,对于分区得到的小数组,是立即排序,还是在所有分区完成后统一排序,缓存命中率也会有所不同。我不明白也不深入。

我想首先指出一点:虽然内省排序可以避免太多的递归,但它的目的不是优化递归。

在划分的过程中,我们实际上是把一个大问题分解成两个小问题,分别处理。这时,我们需要考虑这两个小问题哪一个比较小。我们可以先处理小规模的问题,然后再处理大规模的问题,这样可以减少递归深度,节省堆栈开销。

楼上也有人提到了尾部递归。对于支持尾部递归的语言来说,这是非常好的。小规模问题首先递归以减少递归的深度。大规模问题直接通过尾部递归进行优化,不进入递归堆栈。

然而,并非所有语言都支持尾部递归,例如Python和JavaScript。在JavaScript的V8引擎中,我可以看到它使用了一个循环来实现与手动尾部递归相同的优化效果,Bang-Bang-Da。

由于快速排序算法是一种典型的分治算法,分解后的小问题可以在不同的线程中并行处理。当然,它不适合JavaScript。嗯,我做前端。

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