今天給大家講解一道非常有趣的算法面試題,以非遞歸的形式來寫快速排序。
其實這也可以衍生出更多同類問題,非遞歸二叉樹的前序、中序、后序遍歷等等,這些問題的背后的思想是一致的,那就是用棧來手動模擬遞歸調(diào)用。
道理很簡單有沒有,一句話就能說清楚,但問題是你真的理解了嗎?該怎樣用棧來手動模擬遞歸調(diào)用呢?你的大腦在面對這個問題時有一個清晰的思路嗎?
別著急,我們先從最簡單的快排開始。
快速排序想必大家都知道,我們以數(shù)組中的某個數(shù)字為基準,通常是數(shù)組的第一個或者最后一個(當然也可以是其它選擇方式),這里假設(shè)以數(shù)組的最后一個元素為基準:
然后將數(shù)組中小于該基準的數(shù)字放在左邊、將大于該數(shù)字的放在右邊:
經(jīng)過這一次處理后base就被放到了最終的位置上并得到了兩個子數(shù)組:base左邊的數(shù)組和base右邊的數(shù)組,以同樣的方式處理這兩個子數(shù)組即可。
用代碼表示就是這樣:
voidquick_sort(vector&arr,intb,inte){ if(b>=e)return; inti=b-1; for(intk=b;k
其中參數(shù)中的b和e表示begin和end,也就是范圍。
可以看到,最終使用遞歸的方式編寫的代碼非常簡潔,也很容易理解,遞歸是計算機科學(xué)中一個極其重要的概念,遞歸對于理解編譯原理、編程語言、分而治之算法思想、排序以及動態(tài)規(guī)劃等等有重要的意義。
遞歸版本很簡單有沒有,如果讓你用非遞歸的方式來實現(xiàn)呢?
非遞歸手寫快速排序
想一想這個問題!如果你真正理解遞歸的話那么就應(yīng)該能寫出來。
我們再來看看這個遞歸寫法。
首先會得到一個問題quick_sort(arr, b, e),我們利用base進行一次劃分后得到兩個子問題:
quick_sort(arr, b, i - 1)
quick_sort(arr, i + 1, e)
在遞歸版本中這兩個子問題的狀態(tài)(所謂的狀態(tài)就是要解決哪個子問題,這里用參數(shù)中的begin和end來界定)是隨著函數(shù)的調(diào)用自動保存在棧幀中的,而我們需要用棧這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來模擬這個過程。
接下來,我們用變量task來表示要處理的子問題,也就是說入棧出棧的都是task,task可以這樣定義:
pair
表示要對哪一段數(shù)組進行排序,因此使用了pair
來記錄這段數(shù)組的開始和結(jié)尾。 由于需要使用棧來追蹤問題的解決順序,因此我們最終這樣定義棧:
stack>tasks;
一切準備就緒,是時候創(chuàng)建些任務(wù)了,任務(wù)的起源是什么呢?很簡單,就是數(shù)組本身:
intsize=arr.size(); tasks.push(pair(0,size-1));
接下來就是最重要的部分了:
while(!tasks.empty()){ //取出棧頂元素 //處理 //是否有新的子任務(wù)需要push到棧中 }
整體的框架就是這樣,接下來的三個問題就是:
取出棧頂元素
處理
是否有新的子任務(wù)需要push到棧中,如果有則push到棧中
第一個問題很簡單,沒什么可說的;第二個問題是說我們該怎樣處理一個子問題,其實也很簡單,就是用base將數(shù)組劃分為兩個子數(shù)組。
第三個問題是重點,我們該怎么知道接下來是否有新的子任務(wù)需要push到棧中呢?
想一想這個問題。。。
如果用base對數(shù)組進行劃分后發(fā)現(xiàn)數(shù)組已經(jīng)是有序的那么就沒有必要創(chuàng)建子任務(wù)了,因為當前的數(shù)組已經(jīng)有序了嘛!否則我們就需要創(chuàng)建子任務(wù)。
因此我們必須知道對數(shù)組進行劃分后數(shù)組是不是已經(jīng)排好序。
基于上述討論,我們可以這樣實現(xiàn)劃分函數(shù)partition:
intpartition(vector&arr,intb,inte,bool*sorted){ if(b>e||b==e)return-1; inti=b-1; for(intj=b;j
這其實和開始遞歸版本中quick_sort函數(shù)里的劃分部分代碼沒什么區(qū)別,變化的部分僅在于我們將一次劃分后base所在的下標以及判斷一次劃分后數(shù)組是否有序記錄在參數(shù)sorted中。
一次劃分后如果sorted的值為true也就是數(shù)組已經(jīng)有序那么我們無需再創(chuàng)建新的子問題,一次劃分后我們得到兩個新的更小的子問題,即:
boolsorted=true; intp=partition(arr,top.first,top.second,&sorted); if(sorted){ continue; }else{ tasks.push(pair(p+1,top.second)); tasks.push(pair (top.first,p-1)); }
所有問題分析完畢,完整的代碼為:
voidquick_sort(vector&arr){ intsize=arr.size(); if(size==0||size==1)return; stack >tasks; tasks.push(pair (0,size-1)); intb=0; while(!tasks.empty()){ autotop=tasks.top(); tasks.pop(); boolsorted=true; intp=partition(arr,top.first,top.second,&sorted); if(sorted){ continue; }else{ tasks.push(pair (p+1,top.second)); tasks.push(pair (top.first,p-1)); } } }
運行一下,it works like magic,有沒有!
這段代碼是怎樣運行的?
No,其實一點都不magic,接下來我們仔細看看這段代碼是怎么運行的。
假設(shè)當前棧頂元素為(2,9),我們獲取棧頂元素,并將其從中pop掉:
此時我們要對數(shù)組下標2到9的元素進行排序,把末尾的base作為基準進行劃分:
假設(shè)劃分后base放到了下標為5的位置,這樣我們得到了兩個子問題(2,3)以及(4,9):
由于經(jīng)過base的劃分后我們判斷出該數(shù)組不是有序的(partition函數(shù)中sorted參數(shù)的作用),因此我們需要將兩個子問題(2,3)以及(4,9)放到棧中:
就這樣,我們解決了子任務(wù)(2,9),并得到了兩個更小的子問題(2,3)以及(4,9),接著while循環(huán)繼續(xù)從棧中彈出任務(wù)并重復(fù)上述過程,當棧為空時我們一定能確信數(shù)據(jù)已經(jīng)有序了。
這個過程“完全”模擬了上述遞歸函數(shù)的調(diào)用,這里之所以加了引號,是因為我們的迭代快排版本進行了一點點小小的優(yōu)化,這個優(yōu)化是什么呢?
尾遞歸
依然假設(shè)遞歸調(diào)用到函數(shù)quick_sort(2,9),此時的函數(shù)棧幀為:
基于base劃分后依然得到:
根據(jù)遞歸版本的quick_sort實現(xiàn)接著我們需要調(diào)用quick_sort(2,3),此時的棧幀為:
看到非遞歸版本與遞歸版本的不同了吧:
在非遞歸版本下,對處理子任務(wù)(2,9)時會將該任務(wù)從棧中pop出來,而遞歸版本則不會pop出quick_sort(2,9)的棧幀,函數(shù)quick_sort(2,3)執(zhí)行完后還會再次回到函數(shù)quick_sort(2,9),然后接著調(diào)用函數(shù)quick_sort(4,9)。
而之所以非遞歸實現(xiàn)可以提前將子任務(wù)(2,9)從棧中彈出是因為遞歸版本下所有遞歸調(diào)用都位于函數(shù)的末尾,這就是所謂的“尾遞歸”。
尾遞歸是一種比較常見的現(xiàn)象,二叉樹的前序遍歷遞歸實現(xiàn)也是這樣:
voidtree_travel(Tree*t){ if(t){ print(t->value); tree_travel(t->left); tree_travel(t->right); } }
你可以使用和本文一樣的套路將上述遞歸代碼轉(zhuǎn)為非遞歸代碼,但是如果是二叉樹的中序遍歷或者后序遍歷呢?
voidtree_travel(Tree*t){ if(t){ tree_travel(t->left); print(t->value); tree_travel(t->right); } }
此時,本文中講解的套路就失效了,因此我們需要一種更加通用的方法將此類非尾遞歸代碼轉(zhuǎn)為遞歸代碼,這種通用的方法是什么呢?
審核編輯:劉清
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原文標題:字節(jié)一面:非遞歸手寫快速排序
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