php使用递归与迭代实现快速排序示例
代码如下:
/**
* 递归法实现的快速排序
* @param $seq
* @return array
*/
function quicksort($seq)
{
if (count($seq) > 1) {
$k = $seq[0];
$x = array();
$y = array();
$_size = count($seq); //do not use count($seq) in loop for.
for ($i = 1; $i if ($seq[$i] $x[] = $seq[$i];
} else {
$y[] = $seq[$i];
}
}
$x = quicksort($x);
$y = quicksort($y);
return array_merge($x, array($k), $y);
} else {
return $seq;
}
}
/**用迭代实现
* @param $seq
* @return array
*/
function quicksortX(&$seq)
{
$stack = array($seq);
$sort = array();
while ($stack) {
$arr = array_pop($stack);
if(count($arr) if (count($arr) == 1) {
$sort[] = &$arr[0];
}
continue;
}
$k = $arr[0];
$x = array();
$y = array();
$_size = count($arr);
for ($i = 1; $i if ($arr[$i] $x[] = &$arr[$i];
} else {
$y[] = &$arr[$i];
}
}
!empty($y) && array_push($stack, $y);
array_push($stack, array($arr[0]));
!empty($x) && array_push($stack, $x);
}
return $sort;
}
//$testArr = array(5545, 5, 6, 7675, 100, 9, 233, 566, 789, 456, 23, 55, 7, 4, 343, 564, 5, 45657, 8, 998, 9, 34, 34, 55, 6, 5, 6433, 67, 6, 6766, 4, 2, 42, 25634, 34343, 3, 3, 454, 4, 65, 6678, 57, 5455);
for($i=0;$i $testArr[]=mt_rand(0,10000);
}
//var_dump($testArr);
echo count($testArr).'
';
$start=microtime();
echo count(quicksort($testArr)).'
';
echo microtime()-$start.'
';
var_dump(quicksort($testArr));
echo '------------------------------------------------------------------------
';
echo count($testArr).'
';
$start=microtime();
echo count(quicksortX($testArr)).'
';
echo microtime()-$start.'
';
var_dump(quicksortX($testArr));

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック

Python でクイック ソートを実装する方法: 1. Quick_sort という関数を定義し、再帰的メソッドを使用してクイック ソートを実装します; 2. 配列の長さを確認し、長さが 1 以下の場合は配列を直接返します。それ以外の場合は、配列を選択します。最初の要素はピボット要素 (ピボット) として使用され、配列はピボット要素より小さい 2 つのサブ配列とピボット要素より大きい 2 つのサブ配列に分割されます。3. 2 つのサブ配列を接続します。およびピボット要素を使用して、ソートされた配列を形成します。

Java クイック ソートの重要なスキルと注意事項をマスターします。クイック ソート (QuickSort) は、一般的に使用されるソート アルゴリズムです。その中心的なアイデアは、ベンチマーク要素を選択することによってソートされるシーケンスを 2 つの独立した部分に分割し、すべての要素を 1 つにまとめることです。部分が等しい。が基本要素より小さく、他の部分のすべての要素が基本要素より大きい場合、2 つの部分が再帰的に並べ替えられ、最終的に順序付けされたシーケンスが取得されます。クイックソートの時間計算量は平均的に O(nlogn) ですが、最悪の場合は O(nlogn) に縮退します。

クイック ソートの Java 実装とそのパフォーマンス分析 クイック ソート (QuickSort) は、非常に一般的に使用される効率的なソート アルゴリズムであり、分割統治 (DivideandConquer) の考え方です。このアルゴリズムは、配列を 2 つのサブ配列に分割し、次に 2 つのサブ配列をそれぞれソートし、最後に配列全体を順序付けされたシーケンスに変換します。クイックソートは、大規模なデータを処理する場合に優れたパフォーマンスを発揮します。クイック ソートは再帰的に実装されます。基本的な考え方は次のとおりです。

Java クイック ソート機能の実装原理と最適化. クイック ソートは効率的なソート アルゴリズムです. その実装アイデアは、分割統治法によって大きな問題を複数の小さな問題に分割し、サブ問題を再帰的に解決して最終的に全体的な解決策です。クイックソートでは、ベンチマーク要素を選択し、配列を 2 つの部分に分割する必要があります。1 つの部分はベンチマーク要素より小さく、もう 1 つの部分はベンチマーク要素より大きくなります。次に、サブ問題ごとに要素が 1 つだけになるまで、2 つの部分が再度すばやく並べ替えられます。最後に、すべての部分問題の解を組み合わせて配列を取得します。

PHP は非常に人気のあるプログラミング言語であり、Web 開発に広く使用されています。 PHP では、配列は非常に一般的なデータ型であり、非常に強力なデータ構造です。このため、PHP には、開発者が配列を処理および操作するのに役立つ多くの配列関数が用意されています。これには、配列を迅速に並べ替えるのに役立つクイック ソート関数が含まれています。クイック ソートは一般的なソート アルゴリズムです。その基本的な考え方は、比較と交換を通じて配列を 2 つのサブ配列に分割し、一方が他方より小さいことを再帰的に行うことです。

クイック ソート方法: 1. Java サンプル ファイルを作成する; 2. QuickSort メソッドを使用してクイック ソート アルゴリズムを実装する; 3. 配列内の要素をピボット (ピボット) として選択し、配列を 2 つのサブ配列に分割します。ピボットを含む要素が小さい方が小さい要素であり、もう一方の要素にはピボット要素よりも大きい要素が含まれており、その後、クイック ソート アルゴリズムが 2 つの部分配列に再帰的に適用されます。 main メソッドを実行し、結果を出力します。

Java でクイック ソート アルゴリズムを実装する方法 クイック ソート (QuickSort) は、一般的に使用される効率的なソート アルゴリズムです。その基本的な考え方は、分割統治戦略 (Divide and Conquer) を使用することです。一度に 1 つの要素をベンチマーク値として選択することにより、並べ替えられる配列が 2 つの部分に分割され、1 つはベンチマーク値より小さく、もう 1 つはベンチマーク値よりも小さくなります。他の部分がベンチマーク値より大きい場合、2 つの部分は別々に処理され、再帰的ソートが行われ、最終的に配列全体のソートが実現されます。以下では、Java言語を使用して高速ソートを実現する方法を詳しく紹介します。

Java Quick Sort のパフォーマンス分析と比較 Quick Sort (QuickSort) は、実行速度が速く、パフォーマンスが優れているため、実際の開発で広く使用されている比較ベースのソート アルゴリズムです。この記事では、Java のクイック ソート アルゴリズムのパフォーマンス分析を実行し、他の一般的なソート アルゴリズムと比較します。クイックソートアルゴリズムの原理 クイックソートは分割統治法の考え方を採用しており、ソート対象のデータを2つの独立した部分に分割することで、左右の部分列を再帰的にソートすることで、シーケンス全体の秩序性を実現します。
