(1) if (i<j) then
(1.1)r = partition(data,i,j)
(1.2)quicksort(data,i,r-1);
(1.3)quicksort(data,r+1,j);
end if
End
procedure partition(data,k,l)
Begin
(1) pivo=data[l]
(2) i=k-1
(3) for j=k to l-1 do
if data[j]!pivo then
i=i+1
exchange data[i] and data[j]
end if
end for
(4) exchange data[i+1] and data[l]
(5) return i+1
End
3.4.3、快速排序算法的性能主要决定于输入数组的划分是否均衡,而这与基准元素的选择密切相
关。在最坏的情况下,划分的结果是一边有 个元素,而另一边有 个元素(除去被选中的基准
元素)。如果每次递归排序中的划分都产生这种极度的不平衡,那么整个算法的复杂度将是
Θ()。在最好的情况下,每次划分都使得输入数组平均分为两半,那么算法的复杂度为
O(log)。在一般的情况下该算法仍能保持 O(log)的复杂度,只不过其具有更高的常数
因子。
3.4.4、快速排序算法并行化的一个简单思想是,对每次划分过后所得到的两个序列分别使用两个
处理器完成递归排序。例如对一个长为 的序列,首先划分得到两个长为 $ 的序列,将其交给两
个处理器分别处理;而后进一步划分得到四个长为 $ 的序列,再分别交给四个处理器处理;如此
递归下去最终得到排序好的序列。当然这里举的是理想的划分情况,如果划分步骤不能达到平均分
配的目的,那么排序的效率会相对较差。
3.4.5、描述了使用 个处理器完成对 个输入数据排序的并行算法。
快速排序并行算法
输入:无序数组 %&&',使用的处理器个数
输出:有序数组 %&&'
Begin
para_quicksort %&&''''"
End
procedure para_quicksort %&&''(''%"
Begin
" if ("!or)then
*" %call quicksort %&&''("
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