[LeetCode 排序数组] | 刷题打卡
一直有刷题习惯，最近才看到掘金举办了刷题活动，特来参加！此题为第14题。不得不说掘金的主题就是漂亮呀！赞。
这个题目不仅仅作为练习排序代码。
这道题为参加掘金活动的最后一题，对于这14篇文章来说，更像是一个收尾，一个大型题目练习。
此题目的意义为结合第11、12、13、14一起看，领会双指针的综合应用：双指针+三指针+划分思想+场景演练.
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一、题目描述：
给你一个整数数组 nums，请你将该数组升序排列。
示例 1：
输入：nums = [5,2,3,1] 输出：[1,2,3,5] 示例 2：
输入：nums = [5,1,1,2,0,0] 输出：[0,0,1,1,2,5]
二、思路分析：
划分思想网上有很多介绍，我通过一段我最喜欢的代码，来介绍划分思想
划分代码
class ArrayPar{
private long[] theArray;
private int nElems;
//---------------------------
public ArrayPar(int max){
theArray=new long[max];
nElems=0;
}
//---------------------------
public void insert(long value){
theArray[nElems] =value;
nElems++;
}
//----------------------------
public int size(){
return nElems;
}
//----------------------------
public void display(){
System.out.print("A=");
for(int j=0;j<nElems;j++)
System.out.print(theArray[j]+" ");
System.out.println(" ");
}
//----------------------------
public int partitionIt(int left,int right,long pivot){
int leftPtr=left-1;
int rightPtr=right+1;
while(true)
{
while(leftPtr<right && theArray[++leftPtr]<pivot)//找出更大一个
;//no
while(rightPtr>left &&theArray[--rightPtr]>pivot)
;//no
if(leftPtr>=rightPtr) //如果超过了规定的值，就跳出，执行划分
break;
else //没有超过规定的值，交换元素下标
swap(leftPtr,rightPtr);
}//end while
return leftPtr;
}//end partitionIt()
//--------------------------------------------
public void swap(int dex1,int dex2)
{
long temp;
temp=theArray[dex1];
theArray[dex1]=theArray[dex2];
theArray[dex2]=temp;
}//end swap();
}//end class
class PartitionApp
{
public static void main(String[] args)
{
int maxSize =16;
ArrayPar arr;
arr=new ArrayPar(maxSize);
for(int j=0;j<maxSize;j++)
{
long n=(int)(Math.random()*199);
arr.insert(n);
}
arr.display();
long pivot=99;//枢纽值，
System.out.println("Pivot is "+pivot);
int size=arr.size();
int partDex=arr.partitionIt(0,size-1,pivot);
System.out.println("Partition is at index "+partDex);
arr.display();
}//end app
}
划分工作原理
-
初始化
划分算法由两个指针
leftPtr\rightPtr，开始工作，这里的指针是指数据项leftPtr指向第一个数据项的左边1位rightPtr指向最后一个数据项的右边1位 在双指针工作之前，它俩分别++、-- -
停止和交换
当
leftPtr遇到比pivot小的元素，则继续右移，遇到比pivot大的元素，则停下来跳出循环 当rightPtr遇到比pivot大的元素，则继续左移，发现比pivot小的元素，则停下来跳出循环 两个内存while循环，一个用于leftPtr，一个用于rightPtr当两个内循环结束的时候，两个指针正处于一个不合适的位置，交换两个位置的元素 ?> 明白两个内循环while的作用吗？找到与pivot相比不合适的位置，并交换 -
处理异常数据
什么是异常？ 如果所有数据都小于
pivot，leftPtr会右移遍历整个数组，最后越界，类似的情况也会发生在rightPtr上。 为了避免数组越界，右移的时候leftPtr<right左移的时候，rightPtr>left -
划分算法的效率
时间复杂度为
三、AC 代码：
基本快速排序
快速排序大部分时候时间复杂度为 当数组为逆序的时候，每次以第一个元素为pivot，时间复杂度将退化到 快速排序的优化思路，是找到合适的pivot，人们已经设计出更好的pivot选择法：
- 三数取中法：[left,pivot,right]取中位数
完整的快速排序ADT设计在我的这篇文章这里
class ArrayIns
{
private long[] theArray;
private int nElems;
//-------------------------------
public ArrayIns(int max)
{
theArray=new ArrayIns(max);
nElems=0;
}
//--------------------------------
public void insert(long value)
{
theArray[nElesm]=value;
nElems++;
}
//--------------------------------
public void display()
{
System.out.print("A=");
for(int j=0;j<nElems;j++)
{
System.out.print(theArray[j]+" ");
System.out.println("");
}
}
//---------------------------------
public void quickSort() //被main函数调用
{
recQuickSort(0,nElems-1);
}
//---------------------------------
public void recQuickSort(int left,int right)
{
int size=right-left+1;
if(size<=3)
manulSort(left,right); //如果数据项个数小，正常排序
else //数据项个数多，进行快速排序
{
long median=mediaOf3(left,right); //三数取中
int partition=partitionIt(left,right,median);
recQuickSort(left,partition-1); //划分
recQuickSort(partion+1,right); ///划分
}
}//end recQuicSort()
//---------------------------------------
public long medianOf3(int left，int right)
{
int center=（left+right）/2;
if(theArray[left]>theArray[center])
swap(left,center);
if(theArray[left]>theArray[right])
swap(left,right);
if(theArray[center]>theArray[right])
swap(center,right);
swap(center,right-1); //把枢纽值放在右边
return theArray(right-1); //返回中值
}
//----------------------------------------
public void swap(int dex1,int dex2)
{
long temp;
temp=theArray[dex1];
theArray[dex1]=theArray[dex2];
theArray[dex2]=temp;
}
//-----------------------------------------
public int partitionIt(int left,int right,long pivot)
{
int leftPtr=left;
int rightPtr=right-1; //枢纽左边的值
while(true)
{
while(theArray[++leftPtr]<pivot)
;//no
while(theArray[--rightPtr]>pivot)
;//no
if(leftPtr>=rightPtr)
break;
else
swap(leftPtr,rightPtr);
}//end while
swap(leftPtr,right-1); //重新存储枢纽的值
return leftPtr;
}//end partitionIt()
//------------------------------------------
public void manualSort(inr left,int right)
{
int size=right-left+1;
if(size<=1) //不用排序
return;
if(size==2)
{
if(theArray[left]>theArray[right])
swap(left,right);
return
}else //size==3
{
if(theArray[left]>theArray[right-1])
swap(left,right-1);
if(theArray[left]>theArray[right])
swap(left,right);
if(theArray[right-1]>theArray[right])
swap(right-1,right);
}
}//end manualSort()
}//end class
四、总结：
对于编程的总结，我的收获是设计代码的时候要考虑抽象ADT设计，考虑一个类对外暴露的接口有哪些，然后再考虑如何实现。
对于算法思想的总结，我的收获是双指针算法不是单独存在的，可以跟实际问题相结合，如排序，如三角形计数等。
对于这一道题的总结，我的收获是6个关键点：
- 递归基，start>=end,则退出
- pivot初始化，可以选择中点，也可以选择偏移一点
- 两个while内循环，第一支都是left<=right ，第二个判断条件依次为
nums[left]<pivot,nums[right]>pivot - 交换left和right指向的元素
- 递归start，right
- 递归left，end
要记住代码很不容易，记住算法思想则容易许多，加油！
