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详解快速排序
面试题 76 : 数组中第 k 大的数字
详解快速排序
快速排序是一种非常高效的算法，从其名字可以看出这种排序算法最大的特点是快。当表现良好时，快速排序的速度比其他主要对手（如归并排序）快 2 ~ 3 倍。
快速排序的基本思想是分治法，排序过程如下所示：在输入数组中随机选取一个元素作为中间值（pivot），然后对数组进行分区（partition），使所有比中间值小的数据移到数组的左边，所有比中间值大的数据移到数组的右边。接下来对中间值左右两侧的子数组用相同的步骤顺序，直到子数组中只有一个数字为止。
理解快速排序的关键在于理解它的分区的过程。下面以数组 [4, 1, 5, 3, 6, 2, 7, 8] 为例分析分区的过程。假设数字 3 被随机选中为中间值，该数字被交换到数组的尾部。接下来初始化两个指针，指针 P1 初始化至下标为 -1 的位置，指针 P2 初始化至下标为 0 的位置，如下图 (a) 所示。始终将指针 P1 指向已经发现的最后一个小于 3 的数字。此时尚未发现任何一个小于 3 的数字，因此将指针 P1 指向一个无效的位置。将指针 P2 从下标为 0 的位置开始向右扫描数组中的每个数字。当指针 P2 指向第 1 个小于 3 的数字 1 时，指针 P1 向右移动一格，然后交换两个指针指向的数字，此时数组（即两个指针）的状态如下图 (b) 所示。继续向右移动指针 P2 直到遇到下一个小于 3 的数字 2，指针 P1 再次向右移动一格，然后交换两个指针指向的数字，此时数组（即两个指针）的状态如下图 (c) 所示。继续向右移动指针 P2 直到指向数字 3 也没有遇到新的小于 3 的数字，此时整个数组已经扫描完毕。再次将指针 P1 向右移动一格，然后交换指针 P1 和 P2 指向的数字，于是所有小于 3 的数字都位于 3 的左边，所有大于 3 的数字都位于 3 的右边，如下图 (d) 所示。
class Solution {
public:vector<int> sortArray(vector<int>& nums) {srand((unsigned int)time(0));quickSort(nums, 0, nums.size() - 1);return nums;}
private:void quickSort(vector<int>& nums, int left, int right) {if (left >= right)return;int pivotLoc = partition(nums, left, right);quickSort(nums, left, pivotLoc - 1);quickSort(nums, pivotLoc + 1, right);}
int partition(vector<int>& nums, int left, int right) {int random = left + rand() % (right - left + 1);swap(nums[random], nums[right]);
int prev = left - 1, cur = left;while (cur < right){if (nums[cur] < nums[right] && ++prev != cur)swap(nums[prev], nums[cur]);++cur;}++prev;swap(nums[prev], nums[right]);return prev;}
};快速排序的时间复杂度取决于所选取的中间值在数组中的位置。如果每次选取的中间值在排序数组中都接近于数组中间的位置，那么快速排序的时间复杂度是 O(nlogn)。如果每次选取的中间值都位于排序数组的头部或尾部，那么快速排序的时间复杂度是 O(n^2)。这也是随机选取中间值的原因，避免在某些情况下快速排序退化成时间复杂度为 O(n^2) 的算法。由此可知，在随机选取中间值的前提下，快速排序的平均复杂度是 O(nlogn)，是非常高效的排序算法。
很多面试官喜欢要求应聘者手写快速排序算法的代码，因此应聘者需要深刻理解快速排序的思想及分区的过程，这样在遇到要求手写快速排序的代码时也能心中有底。另外，快速排序中的 partition 函数还经常被用来选中数组中第 k 大的数字，而这也是一道非常经典的算法面试题。
面试题 76 : 数组中第 k 大的数字
题目：
请从一个乱序数组中找出第 k 大的数字。例如，数组 [3, 1, 2, 4, 5, 5, 6] 中第 3 大的数字是 5。
分析：
面试题 59 中介绍过一种基于最小堆的解法，该解法的时间复杂度是 O(nlogk)。下面介绍一种更快的解法。
在长度为 n 的排序数组中，第 k 大的数字的下标是 n - k。下面用快速排序的函数 partition 对数组进行分区。
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如果函数 partition 选取的中间值在分区之后的下标正好是 n - k，分区后左边的值都比中间值小，右边的值都比中间值大，即使整个数组不是排序的，中间值也肯定是第 k 大的数字。
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如果函数 partition 选取的中间值在分区之后的下标大于 n - k，那么第 k 大的数字一定位于中间值的左侧，于是再对中间值左侧的子数组分区。
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如果函数 partition 选取的中间值在分区之后的下标小于 n - k，那么第 k 大的数字一定位于中间值的右侧，于是再对中间值右侧的子数组分区。
代码实现：
class Solution {
public:int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {srand((unsigned int)time(0));
int target = nums.size() - k;int left = 0, right = nums.size() - 1;int pivotLoc = partition(nums, left, right);while (pivotLoc != target){if (pivotLoc < target)left = pivotLoc + 1;elseright = pivotLoc - 1;pivotLoc = partition(nums, left, right);}return nums[pivotLoc];}
private:int partition(vector<int>& nums, int left, int right) {int random = left + rand() % (right - left + 1);swap(nums[random], nums[right]);
int prev = left - 1, cur = left;while (cur < right){if (nums[cur] < nums[right] && ++prev != cur)swap(nums[prev], nums[cur]);++cur;}++prev;swap(nums[prev], nums[right]);return prev;}
};由于函数 partition 随机选择中间值，因此它的返回值也具有随机性，计算这种算法的时间复杂度需要运用概率相关的知识。此处仅计算一种特定场合下的时间复杂度。假设函数 partition 每次选择的中间值都位于分区后的数组的中间的位置，那么第 1 次函数 partition 需要扫描长度为 n 的数组，第 2 次需要扫描长度为 n/2 的子数组，第 3 次需要扫描 n/4 的子数组，重复这个过程，直到子数组的长度为 1。由于 n + n/2 + n/4 + ··· + 1 = 2n，因此总的时间复杂度是 O(n)。
