连动快排连动快速排序（Linked Quick Sort）

快连加速器 0 1516

本文目录导读：

  1. 连动快速排序的工作原理
  2. 示例代码
  3. 性能分析

在计算机科学中，快速排序是一种高效的排序算法，它通过分治策略将一个数组分成两个子数组，然后对这两个子数组分别进行递归排序，在某些情况下，我们希望快速排序能够更加高效地处理链表数据结构，为此，我们引入了“连接”快速排序（Linked Quick Sort），这是一种结合了快速排序和链表操作的排序方法。

连动快速排序的工作原理

1. 划分阶段

与传统的快速排序不同，连接快速排序在划分阶段会根据当前节点的数据值来决定是否移动到另一个列表中，具体步骤如下：

- 从链表的第一个节点开始遍历。

- 如果当前节点小于基准值，则将其移到左边的列表（即“左链表”）；如果大于或等于基准值，则将其移到右边的列表（即“右链表”）。

- 重复上述过程直到所有节点都被正确分类。

2. 排序阶段

当左右两个列表被完全排序后，需要将它们合并成一个有序的链表，具体步骤如下：

- 初始化两个指针，分别指向左右两个列表的头节点。

- 遍历并合并两个列表，直到其中一个列表为空。

- 将剩余未完成的列表直接链接到合并后的链表末尾。

示例代码

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None
def partition(head, pivot):
    left_head = right_head = None
    current = head
    
    while current:
        if current.value < pivot:
            if left_head is None:
                left_head = current
            else:
                left_tail.next = current
            left_tail = current
        elif current.value >= pivot:
            if right_head is None:
                right_head = current
            else:
                right_tail.next = current
            right_tail = current
        current = current.next
    
    # 将右链表连接到左链表末尾
    if left_head is not None:
        left_tail.next = right_head
    
    return left_head
def linked_quick_sort(head):
    if head is None or head.next is None:
        return head
    
    pivot = head.value
    left_head = partition(head, pivot)
    
    left_sorted = linked_quick_sort(left_head)
    right_sorted = linked_quick_sort(right_head.next) if right_head else None
    
    return merge(left_sorted, right_sorted)
def merge(left, right):
    dummy = Node(0)
    current = dummy
    
    while left and right:
        if left.value <= right.value:
            current.next = left
            left = left.next
        else:
            current.next = right
            right = right.next
        current = current.next
    
    if left:
        current.next = left
    elif right:
        current.next = right
    
    return dummy.next
测试代码
if __name__ == "__main__":
    head = Node(3)
    head.next = Node(6)
    head.next.next = Node(8)
    head.next.next.next = Node(10)
    head.next.next.next.next = Node(1)
    
    sorted_head = linked_quick_sort(head)
    
    current = sorted_head
    while current:
        print(current.value, end=" -> ")
        current = current.next
    print("None")

性能分析

连接快速排序的时间复杂度取决于链表的长度，在最坏情况下，时间复杂度为O(n^2)，但在平均情况下的性能较好，接近O(n log n)，空间复杂度为O(1)，因为我们只使用了常数级的额外空间。

连接快速排序提供了一种在链表上实现高效排序的方法，它的灵活性和适应性使得它在各种应用场景中都具有优势，尽管在某些情况下，传统快速排序可能更高效，但连接快速排序在处理链表时仍然非常有用。

相关推荐：