Рис. 0.4: Пример работы алгоритма Quicksort

В процессе сортировки может потребоваться передвинуть центральный элемент. Если нам повезет, выбранный элемент окажется медианой значений массива, т. е. разделит его пополам. Предположим на минутку, что это и в самом деле так. Поскольку на каждом шагу мы делим массив пополам, а функция Partition в конце концов просмотрит все n элементов, время работы алгоритма есть O(n lg n).

В качестве центрального функция Partition может попросту брать первый элемент (A[Lb]). Все остальные элементы массива мы сравниваем с центральным и передвигаем либо влево от него, либо вправо. Есть, однако, один случай, который безжалостно разрушает эту прекрасную простоту. Предположим, что наш массив с самого начала отсортирован. Функция Partition всегда будет получать в качестве центрального минимальный элемент и потому разделит массив наихудшим способом: в левом разделе окажется один элемент, соответственно, в правом останется Ub - Lb элементов. Таким образом, каждый рекурсивный вызов процедуры quicksort всего лишь уменьшит длину сортируемого массива на 1. В результате для выполнения сортировки понадобится n рекурсивных вызовов, что приводит к времени работы алгоритма порядка O(n2). Один из способов побороть эту проблему - случайно выбирать центральный элемент. Это сделает наихудший случай чрезвычайно маловероятным.

Реализация

Реализация алгоритма на Си находится в разделе 4.3. Операторы typedef T и compGT следует изменить так, чтобы они соответствовали данным, хранимым в массиве. По сравнению с основным алгоритмом имеются некоторые улучшения::

•В качестве центрального в функции partition выбирается элемент, расположенный в середине. Такой выбор улучшает оценку среднего времени работы, если массив упорядочен лишь частично. Наихудшая для этой реализации ситуация возникает в случае, когда каждый раз при работе partition.в качестве центрального выбирается максимальный или минимальный элемент.

•Для коротких массивов вызывается insertSort. Из-за рекурсии и других "накладных расходов" быстрый поиск оказывается не столь уж быстрым для коротких массивов. Поэтому, если в массиве меньше 12 элементов, вызывается сортировка вставками. Пороговое значение не критично - оно сильно зависит от качества генерируемого кода.

•Если последний оператор функции является вызовом этой функции, говорят о хвостовой рекурсии. Ее имеет смысл заменять на итерации - в этом случае лучше используется стек. Это сделано при втором вызове QuickSort на рис. 2.3.

•После разбиения сначала сортируется меньший раздел. Это также приводит к лучшему использованию стека, поскольку короткие разделы сортируются быстрее и им нужен более короткий стек.

В разделе 4.4 вы найдете также qsort - функцию из стандартной библиотеки Си, которая, в соответствии названием, основана на алгоритме quicksort. Для этой реализации рекурсия была заменена на итерации. В таблице 2.1 приводится время и размер стека, затрачиваемые до и после описанных улучшений.

Таблица 0.1: Влияние улучшений на скорость работы и размер стека

Сравнение методов

В данном разделе мы сравним описанные алгоритмы сортировки: вставками, Шелла и быструю сортировку. Есть несколько факторов, влияющих на выбор алгоритма в каждой конкретной ситуации:

•Устойчивость. Напомним, что устойчивая сортировка не меняет взаимного расположения элементов с равными ключами. Сортировка вставками - единственный из рассмотренных алгоритмов, обладающих этим свойством.

•Память. Сортировке на месте не требуется дополнительная память. Сортировка вставками и Шелла удовлетворяют этому условию. Быстрой сортировке требуется стек для организации рекурсии. Однако, требуемое этому алгоритму место можно сильно уменьшить, повозившись с алгоритмом.

•Время. Время, нужное для сортировки наших данных, легко становится астрономическим (см. таблицу 1.1). Таблица 2.2 позволяет сравнить временные затраты каждого из алгоритмов по количеству исполняемых операторов..

Таблица 0.2:Сравнение методов сортировки

•Время, затраченное каждым из алгоритмов на сортировку случайного набора данных, представлено в таблице 2.3.

Таблица 0.3: Время сортировки