快速排序 优化 详细分析

看了编程珠玑Programming Perls第11章关于快速排序的讨论，发现自己长年用库函数，已经忘了快排怎么写。于是整理下思路和资料，把至今所了解的快排的方方面面记录与此。

 

纲要

1. 算法描述
2. 时间复杂度分析
3. 具体实现细节
   1. 划分
      1. 选取枢纽元
         1. 固定位置
         2. 随机选取
         3. 三数取中
      2. 分割
         1. 单向扫描
         2. 双向扫描
         3. Hoare的双向扫描
         4. 改进的双向扫描
         5. 双向扫描的其他问题
   2. 分治
      1. 尾递归
4. 参考文献

一、算法描述（Algorithm Description）

快速排序由C.A.R.Hoare于1962年提出，算法相当简单精炼，基本策略是随机分治。
首先选取一个枢纽元（pivot），然后将数据划分成左右两部分，左边的大于（或等于）枢纽元，右边的小于(或等于枢纽元)，最后递归处理左右两部分。
分治算法一般分成三个部分：分解、解决以及合并。快排是就地排序，所以就不需要合并了。只需要划分（partition）和解决（递归）两个步骤。因为划分的结果决定递归的位置，所以Partition是整个算法的核心。

对数组S排序的形式化的描述如下（REF[1]）:

1. 如果S中的元素个数是0或1，则返回
2. 取S中任意一元素v，称之为枢纽元
3. 将S-{v}（S中其余元素），划分成两个不相交的集合：S1={x∈S-{v}|x<=v} 和 S2={x∈S-{v}|x>=v}
4. 返回{quicksort(S1) , v , quicksort(S2)}

二、时间复杂度分析（Time Complexity）

快速排序最佳运行时间O(nlogn)，最坏运行时间Ｏ(N^2)，随机化以后期望运行时间O(nlogn)，关于这些任何一本算法数据结构书上都有证明，就不写在这了，一下两点很重要：

1. 选取枢纽元的不同, 决定了快排算法时间复杂度的数量级；
2. 划分方法的划分方法总是O(n), 所以其具体实现的不同只影响算法时间复杂度的系数。

所以诉时间复杂度的分析都是围绕枢纽元的位置展开讨论的。

三、具体实现细节（Details of Implementaion）

1、划分(Partirion)

为了方便讨论，将Partition从QuickSort函数里提出来，就像算法导论里一样。实际实现时我更倾向于合并在一起，就一个函数，减少了函数调用次数。

划分又分成两个步骤：选取枢纽元

和按枢纽元将数组分成左右两部

a.选取枢纽元（Pivot Selection）

固定位置

同样是为了方便，将选取枢纽元单独提出来成一个函数：select_pivot(T A[], int p, int q)，该函数从A[p...q]中选取一个枢纽元并返回，且枢纽元放置在左端（A[p]的位置）。

对于完全随机的数据，枢纽元的选取不是很重要，往往直接取左端的元素作为枢纽元。

但是实际应用中，数据往往是部分有序的，如果仍用两端的元素最为枢纽元，则会产生很不好的划分，使算法退化成O(n^2)。所以要采用一些手段避免这种情况，我知道的有“随机选取法”和“三数取中法”。

随机选取

顾名思义就是从A[p...q]中随机选择一个枢纽元，这个用库函数可以很容易实现

其中randInt(p, q)随机返回[p, q]中的一个数，C/C++里可由stdlib.h中的rand函数模拟。

三数取中

即取三个元素的中间数作为枢纽元，一般是取左端、右断和中间三个数，也可以随机选取。（REF[1]）

b.按枢纽元将数组分成左右两部分

虽然说分割方法只影响算法时间复杂度的系数，但是一个好系数也是比较重要的。这也就是为什么实际应用中宁愿选择可能退化成O(n^2)的快速排序，也不用稳定的堆排序（堆排序交换次数太多，导致系数很大）。

常见的分割方法有三种：

单向扫描

单向扫描代码非常简单，只有短短的几行，思路也比较清晰。该算法由N.Lomuto提出，算法导论上也采用了这种算法。对于数组A[p...q]， 该算法用一个循环扫描整个区间，并维护一个标志m，使得循环不变量（loop invariant）A[p＋1...m] < A[p] && A[m+1, i-1] >= x[l]始终成立。（REF[2],REF[3]）

顺便废话几句，在看国外的书的时候，发现老外在分析和测试算法尤其是循环时，非常重视不变量（invariant）的使用。确立一个不变量，在循环开始之前和结束之后检查这个不变量，是一个很好的保持算法正确性的手段。

事实上第一种算法需要的交换次数比较多，而且如果采用选取左端元素作为枢纽元的方法，该算法在输入数组中元素全部相同时退化成O(n^2)。第二种方法可以避免这个问题。

双向扫描

双向扫描用两个标志i、j，分别初始化成数组的两端。主循环里嵌套两个内循环：第一个内循环i从左向右移过小于枢纽元的元素，遇到大元素时停止；第二个循环j从右向左移过大于枢纽元的元素，遇到小元素时停止。然后主循环检查i、j是否相交并交换A[i]、A[j]。

双向扫描可以正常处理所有元素相同的情况，而且交换次数比单向扫描要少。

Hoare的双向扫描

这种方法是Hoare在62年最初提出快速排序采用的方法，与前面的双向扫描基本相同，但是更难理解，手算了几组数据才搞明白：（REF[2]）

需要注意的是，返回值j并不是枢纽元的位置，但是仍然保证了A[p..j] <= A[j+1...q]。这种方法在效率上于双向扫描差别甚微，只是代码相对更为紧凑，并且用A[p]做哨兵元素减少了内层循环的一个if测试。

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改进的双向扫描

枢纽元保存在一个临时变量中，这样左端的位置可视为空闲。j从右向左扫描，直到A[j]小于等于枢纽元,检查i、j是否相交并将A[j]赋给空闲位 置A[i],这时A[j]变成空闲位置；i从左向右扫描，直到A[i]大于等于枢纽元,检查i、j是否相交并将A[i]赋给空闲位置A[j]，然后 A[i]变成空闲位置。重复上述过程，最后直到i、j相交跳出循环。最后把枢纽元放到空闲位置上。

这种类似迭代的方法，每次只需一次赋值，减少了内存读写次数，而前面几种的方法一次交换需要三次赋值操作。由于没有哨兵元素，不得不在内层循环里判 断i、j是否相交，实际上反而增加了很多内存读取操作。但是由于循环计数器往往被放在寄存器了，而如果待排数组很大，访问其元素会频繁的cache miss，所以用计数器的访问次数换取待排数组的访存是值得的。

关于双向扫描的几个问题

1.内层循环中的while测试是用“严格大于/小于”还是”大于等于/小于等于”。

一般的想法是用大于等于/小于等于，忽略与枢纽元相同的元素，这样可以减少不必要的交换，因为这些元素无论放在哪一边都是一样的。但是如果遇到所有 元素都一样的情况，这种方法每次都会产生最坏的划分，也就是一边1个元素，令一边n－1个元素，使得时间复杂度变成O(N^2)。而如果用严格大于/小 于，虽然两边指针每此只挪动1位，但是它们会在正中间相遇，产生一个最好的划分，时间复杂度为log(2,n)。

另一个因素是，如果将枢纽元放在数组两端，用严格大于/小于就可以将枢纽元作为一个哨兵元素，从而减少内层循环的一个测试。
由以上两点，内层循环中的while测试一般用“严格大于/小于”。

2.对于小数组特殊处理

按照上面的方法，递归会持续到分区只有一个元素。而事实上，当分割到一定大小后，继续分割的效率比插入排序要差。由统计方法得到的数值是50左右(REF[3])，也有采用20的（REF[1]）, 这样原先的QuickSort就可以写成这样。

二、分治

分治这里看起来没什么可说的，就是一枢纽元为中心，左右递归，实际上也有一些技巧。

1.尾递归（Tail recursion）

快排算法和大多数分治排序算法一样，都有两次递归调用。但是快排与归并排序不同，归并的递归则在函数一开始， 快排的递归在函数尾部，这就使得快排代码可以实施尾递归优化。第一次递归以后，变量p就没有用处了， 也就是说第二次递归可以用迭代控制结构代替。虽然这种优化一般是有编译器实施，但是也可以人为的模拟：

采用这种方法可以缩减堆栈深度，由原来的O(n)缩减为O(logn)。