快速排序算法实现(数据结构快速排序过程)

各位老铁们好，相信很多人对快速排序算法实现都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于快速排序算法实现以及数据结构快速排序过程的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

快速排序算法的算法思想和步骤是什么对比冒泡、选择排序算法，该算法的优点是什么

快速排序，又称划分交换排序（partition-exchangesort）

1.基本思想

通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个序列有序。

2.实现逻辑

快速排序使用分治法（Divideandconquer）策略来把一个序列（list）分为两个子序列（sub-lists）。

①从数列中挑出一个元素，称为“基准”（pivot），

②重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。

③递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

递归到最底部时，数列的大小是零或一，也就是已经排序好了。这个算法一定会结束，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

3.与其他排序方法区别

相比其他排序，快速排序在排序算法中具有排序速度快，而且是就地排序等优点，使得在许多编程语言的内部元素排序实现中采用的就是快速排序。

4.动态图演示

电压滤波几种算法

几种软件滤波算法的原理和比较

第1种方法：限幅滤波法（又称程序判断滤波法）

A方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A），每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A，则本次值有效，如果本次值与上次值之差>A，则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值。

B优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰。

C缺点：无法抑制那种周期性的干扰，平滑度差。

第2种方法：中位值滤波法

A方法：连续采样N次（N取奇数），把N次采样值按大小排列，取中间值为本次有效值。

B优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰，对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果。

C缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜。

第3种方法：算术平均滤波法

A方法：连续取N个采样值进行算术平均运算，N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低；N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高。N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4。

B优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波，这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动。

C缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用，比较浪费RAM。

第4种方法：递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）

A方法：把连续取N个采样值看成一个队列，队列的长度固定为N，每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的一次数据(先进先出原则)。把队列中的N个数据进行算术平均运算，就可获得新的滤波结果。N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4。

B优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高，适用于高频振荡的系统。

C缺点：灵敏度低，对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差，不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差，不适用于脉冲干扰比较严重的场合，比较浪费RAM。

第5种方法：中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）

A方法：相当于“中位值滤波法”“算术平均滤波法”，连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值，然后计算N-2个数据的算术平均值。N值的选取：3~14。

B优点：融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。

C缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样，比较浪费RAM。

第6种方法：限幅平均滤波法

A方法：相当于“限幅滤波法”“递推平均滤波法”，每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理。

B优点：融合了两种滤波法的优点，对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差。

C缺点：比较浪费RAM。

第7种方法：一阶滞后滤波法

A方法：取a=0~1，本次滤波结果=（1-a）*本次采样值a*上次滤波结果。

B优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用，适用于波动频率较高的场合。

C缺点：相位滞后，灵敏度低，滞后程度取决于a值大小，不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号。

第8种方法：加权递推平均滤波法

A方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权，通常是，越接近现时刻的资料，权取得越大，给予新采样值的权系数越大，则灵敏度越高，但信号平滑度越低。

B优点：适用于有较大纯滞后时间常数的对象和采样周期较短的系统。

C缺点：对于纯滞后时间常数较小，采样周期较长，变化缓慢的信号，不能迅速反应系统当前所受干扰的严重程度，滤波效果差。

第9种方法：消抖滤波法

A方法：设置一个滤波计数器，将每次采样值与当前有效值比较：如果采样值＝当前有效值，则计数器清零。如果采样值<>当前有效值，则计数器1，并判断计数器是否>=上限N(溢出)，如果计数器溢出，则将本次值替换当前有效值，并清计数器。

B优点：对于变化缓慢的被测参数有较好的滤波效果，可避免在临界值附近控制器的反复开/关跳动或显示器上数值抖动。

C缺点：对于快速变化的参数不宜，如果在计数器溢出的那一次采样到的值恰好是干扰值，则会将干扰值当作有效值导入系统。

第10种方法：限幅消抖滤波法

A方法：相当于“限幅滤波法”“消抖滤波法”，先限幅后消抖。

B优点：继承了“限幅”和“消抖”的优点，改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷，避免将干扰值导入系统。

C缺点：对于快速变化的参数不宜。

第11种方法：IIR数字滤波器

A方法：确定信号带宽，滤之。Y(n)=a1*Y(n-1)a2*Y(n-2)...ak*Y(n-k)b0*X(n)b1*X(n-1)b2*X(n-2)...bk*X(n-k)。

B优点：高通，低通，带通，带阻任意。设计简单(用matlab）。

C缺点：运算量大。

900减18乘26简便算法

为了使计算更简便，我们可以使用乘法结合律和分配律。在这个例子中，我们首先计算26和18的乘积，然后用900减去这个结果。

26x18=396

然后用900减去396：

900-396=496

所以，900减去18乘以26的简便算法为496。

js快速排序算法

快速排序是一种常用的排序算法，采用了分治思想，是在平均情况下排序速度较快的算法之一。实现快速排序的关键在于如何确定枢轴元素，通常可以采用三数取中、随机选取等方法。下面是使用JavaScript语言实现快速排序算法的示例代码：

javascript

复制代码

functionquickSort(arr){

if(arr.length<=1){//如果数组长度小于等于1，则无需排序，直接返回

returnarr;

}

varpivotIndex=Math.floor(arr.length/2);//选取枢轴元素的下标

varpivot=arr.splice(pivotIndex,1)[0];//从数组中取出枢轴元素，并将其从原数组中删除

varleft=[];

varright=[];

for(vari=0;i<arr.length;i++){//遍历数组，进行划分

if(arr[i]<pivot){

left.push(arr[i]);//小于枢轴元素的放在左边

}else{

right.push(arr[i]);//大于等于枢轴元素的放在右边

}

}

//分别对左右两个数组进行递归调用，最终将排序好的左右数组和枢轴元素拼接起来

returnquickSort(left).concat([pivot],quickSort(right));

}

在上述代码中，quickSort函数接受一个数组作为参数，如果数组长度小于等于1，则直接返回；否则选取一个枢轴元素，将数组中小于枢轴元素的放在左边，大于等于枢轴元素的放在右边，然后对左右两个数组进行递归调用，最终将排序好的左右数组和枢轴元素拼接起来。

文章分享结束，快速排序算法实现和数据结构快速排序过程的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！