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    單向鏈表快速排序算法*

    2014-08-04 03:27:22郭顯娥
    關(guān)鍵詞:樞軸鏈表單向

    白 宇,郭顯娥

    (山西大同大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,山西 大同037009)

    1 引言

    單向鏈表是一種典型的鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)結(jié)構(gòu)[1],目前多使用 Two-way MergeSort算法[2]對(duì)單向鏈表進(jìn)行排序,雖然Two-way MergeSort算法時(shí)間復(fù)雜度為 O (n log2n)[1~4],但 其 空 間 復(fù) 雜 度 高 達(dá)O(n)[1~4],在一些嵌入式系統(tǒng)研發(fā)中,由于對(duì)存儲(chǔ)空間的使用數(shù)量有較嚴(yán)格的限制,故并不普遍適用。

    排序算法中適應(yīng)性最強(qiáng)且應(yīng)用最廣的是基于關(guān)鍵字比較的排序算法[1~4],因?yàn)榕判虻谋举|(zhì)就是按照一定規(guī)則相互比較關(guān)鍵字以確定其順序,即關(guān)鍵字可比較是排序算法的充要條件[3]。而其它諸如基于哈希表的排序算法或基于對(duì)關(guān)鍵字運(yùn)算的排序算法,由于對(duì)關(guān)鍵字有一些特殊要求,其應(yīng)用相對(duì)較窄[4~6]。

    在基于關(guān)鍵字比較的排序算法中,已證明時(shí)間復(fù)雜度最小可達(dá)O(nlog2n)[4~6],其中應(yīng)用最廣泛的有QuickSort和HeapSort,HeapSort算法的常量因子較高[5,6],QuickSort算法的實(shí)測(cè)平均性能最優(yōu)[5,6]。但是,QuickSort算法最大不足之處在于,由于其基于可索引存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)(一般為數(shù)組或索引表),因而無法用于鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)結(jié)構(gòu)[4],而鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)結(jié)構(gòu)的實(shí)際應(yīng)用非常廣泛,例如動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)管理、動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)度等等。本文針對(duì)上述問題,以QuickSort的分治策略[1~6]為基礎(chǔ),提出一種可用于單向鏈表的QuickSort算法,其平均時(shí)間復(fù)雜度(包含最優(yōu)及最差情況)為O(nlog2n),輔助空間復(fù)雜度為O(0),平均遞歸??臻g復(fù)雜度為O(log2n),從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)鏈?zhǔn)酱鎯?chǔ)結(jié)構(gòu)高效排序的同時(shí)不增大空間復(fù)雜度。

    2 算法分析

    2.1 分治策略

    QuickSort算法需要從線性表兩端逐一選取元素與樞軸元素進(jìn)行比較[1~6],而單向鏈表只能從一個(gè)方向順序訪問,故無法做到;即使是雙向鏈表,QuickSort算法也要求可以任意交換兩個(gè)元素,單向或雙向鏈表也因不能隨機(jī)訪問而無法做到。因此,若要對(duì)單向鏈表實(shí)施分治策略,只能將單向鏈表的首節(jié)點(diǎn)作為樞軸節(jié)點(diǎn),然后從單向鏈表首部的第二個(gè)節(jié)點(diǎn)開始,逐一遍歷所有后續(xù)節(jié)點(diǎn),并將這些已遍歷節(jié)點(diǎn)的key與樞軸節(jié)點(diǎn)的key進(jìn)行比較,根據(jù)比較結(jié)果,重新將這些節(jié)點(diǎn)鏈接為兩個(gè)單向鏈表,其中之一所包含節(jié)點(diǎn)的key均小于樞軸節(jié)點(diǎn)的key;另一個(gè)所包含節(jié)點(diǎn)的key均大于或等于樞軸節(jié)點(diǎn)的key。這樣,便得到兩個(gè)規(guī)模更小的單向鏈表,然后對(duì)其遞歸執(zhí)行同樣的操作,并將其分別鏈接到樞軸節(jié)點(diǎn)的前部和后部。當(dāng)在某一層遞歸中,單向鏈表的節(jié)點(diǎn)數(shù)量小于或等于1時(shí),則為遞歸出口。

    為了能在每次劃分后將規(guī)模更小的兩個(gè)單向鏈表鏈接到樞軸節(jié)點(diǎn)上,必須記錄各自的尾節(jié)點(diǎn)位置,即需要設(shè)置兩個(gè)指向尾節(jié)點(diǎn)的指針。本文所述算法中將由key小于樞軸節(jié)點(diǎn)key構(gòu)成的單向鏈表定義為less;由key大于或等于樞軸節(jié)點(diǎn)key構(gòu)成的單向鏈表定義為more。這樣,less單向鏈表的首節(jié)點(diǎn)指針設(shè)定為lessHead,尾節(jié)點(diǎn)指針設(shè)定為lessTail;more單向鏈表的首節(jié)點(diǎn)指針設(shè)定為moreHead,尾節(jié)點(diǎn)指針設(shè)定為moreTail;當(dāng)前正在遍歷的節(jié)點(diǎn)指針設(shè)定為current;由于樞軸節(jié)點(diǎn)就是未排序的單向鏈表的首節(jié)點(diǎn),故樞軸節(jié)點(diǎn)指針設(shè)定為listHead。

    設(shè)節(jié)點(diǎn)包含兩個(gè)域:key表示用于比較的關(guān)鍵字(圖中的k1,k2,…,kn等),next表示指向下一節(jié)點(diǎn)的指針(圖中節(jié)點(diǎn)的空白區(qū)域)。初始化狀態(tài)如圖1所示,此時(shí)current為listHead的next域。

    Figure 1 Initializaton state圖1 初始化狀態(tài)

    當(dāng)遍歷單向鏈表的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)后,狀態(tài)如圖2所示,設(shè)k2<k1,k3≥k1。

    Figure 2 State of traversing two nodes圖2 遍歷兩個(gè)節(jié)點(diǎn)后的狀態(tài)

    當(dāng)繼續(xù)遍歷單向鏈表的k4和k5節(jié)點(diǎn)后,狀態(tài)如圖3所示,設(shè)k4<k1,k5≥k1。

    Figure 3 State of traversing four nodes圖3 遍歷四個(gè)節(jié)點(diǎn)后的狀態(tài)

    當(dāng)單向鏈表遍歷結(jié)束后,與可索引表的QuickSort算法相類似[1~6],亦即完成了一趟劃分,如此遞歸進(jìn)行,便可完成整個(gè)單向鏈表的排序。之所以需要設(shè)定兩個(gè)指向單向鏈表尾節(jié)點(diǎn)的指針lessTail和moreTail,一是如前文所述,簡(jiǎn)化將less和more單向鏈表鏈接到樞軸節(jié)點(diǎn)前、后部的過程;二是簡(jiǎn)化向less和more單向鏈表中添加節(jié)點(diǎn)的過程,否則需逐一遍歷節(jié)點(diǎn),以尋找該單向鏈表的尾節(jié)點(diǎn),將耗費(fèi)時(shí)間復(fù)雜度為O(n)的操作。

    2.2 算法正確性分析

    算法正確性需要從兩個(gè)方面進(jìn)行分析,其一,當(dāng)以樞軸節(jié)點(diǎn)為中心進(jìn)行一趟劃分后,樞軸節(jié)點(diǎn)前后兩個(gè)單向鏈表中節(jié)點(diǎn)的key是否相對(duì)于樞軸節(jié)點(diǎn)有序;其二,遞歸過程是否一定有出口,即遞歸過程是否一定可以在有限步驟后結(jié)束。

    針對(duì)第一個(gè)問題,通過遍歷并重新鏈接原單向鏈表為兩個(gè)新的子單向鏈表進(jìn)行解決。在一趟劃分過程中,從樞軸節(jié)點(diǎn)listHead的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)開始依次遍歷單向鏈表中的每個(gè)節(jié)點(diǎn),如果該節(jié)點(diǎn)的key小于樞軸節(jié)點(diǎn)listHead的key,則將該節(jié)點(diǎn)鏈接到新的子單向鏈表lessHead中;否則將該節(jié)點(diǎn)鏈接到新的子單向鏈表moreHead中。當(dāng)遍歷結(jié)束時(shí),所得的子單向鏈表lessHead中的所有節(jié)點(diǎn)的key一定小于樞軸節(jié)點(diǎn)listHead的key。不失一般性,如圖3,設(shè)節(jié)點(diǎn)k2<k1,k4<k1,則由k2,k4…構(gòu)成的子單向鏈表lessHead中的所有節(jié)點(diǎn)的key均小于樞軸節(jié)點(diǎn)listHead的key;同理,由k3,k5…構(gòu)成的子單向鏈表moreHead中的所有節(jié)點(diǎn)的key均大于或等于樞軸節(jié)點(diǎn)listHead的key。根據(jù)2.1節(jié)的描述,此時(shí)將樞軸節(jié)點(diǎn)listHead鏈接到lessTail后,再將moreHead鏈接到listHead后,不失一般性,如圖3,樞軸節(jié)點(diǎn)k1成為兩個(gè)子單向鏈表的分割點(diǎn)。因此,以樞軸節(jié)點(diǎn)為中心進(jìn)行一趟劃分后,樞軸節(jié)點(diǎn)前后兩個(gè)單向鏈表中節(jié)點(diǎn)的key相對(duì)于樞軸節(jié)點(diǎn)是有序的。

    針對(duì)第二個(gè)問題,通過劃分后所形成的兩個(gè)子單向鏈表的規(guī)模不斷減小,并且當(dāng)子單向鏈表節(jié)點(diǎn)數(shù)量小于或等于1時(shí)通過終止遞歸調(diào)用來解決。一趟劃分后無論劃分結(jié)果如何,樞軸節(jié)點(diǎn)的位置已經(jīng)固定,即到達(dá)了樞軸節(jié)點(diǎn)在排序后所應(yīng)處于的最終位置上,因此,樞軸節(jié)點(diǎn)將不再參與下一輪遞歸調(diào)用的劃分過程。因此,在一趟劃分后對(duì)兩個(gè)子單向鏈表遞歸調(diào)用劃分算法時(shí),其規(guī)模(節(jié)點(diǎn)數(shù)量)總是在不斷減小的。當(dāng)在某一層遞歸調(diào)用劃分算法時(shí),如果lessHead等于null,或lessHead等于lessTail,則說明該子單向鏈表中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量小于或等于1,顯然,可以認(rèn)為該子單向鏈表已經(jīng)有序,故而可以終止遞歸調(diào)用;同理,如果moreHead等于null,或moreHead等于moreTail,同樣可以終止遞歸調(diào)用,即此時(shí)便是遞歸出口。

    通過上述兩個(gè)方法,可以保證本文所述算法的正確性。

    2.3 算法復(fù)雜度

    2.3.1 時(shí)間復(fù)雜度

    通過2.1節(jié)的分析容易得出,一趟劃分后,樞軸節(jié)點(diǎn)對(duì)less和more單向鏈表的最優(yōu)情況是均分(即節(jié)點(diǎn)數(shù)量之差不大于1);最差情況是其中之一為空;平均而言,樞軸節(jié)點(diǎn)可能出現(xiàn)在1到n的某個(gè)位置,顯然包括最優(yōu)及最差情況。現(xiàn)就三種情況分別分析如下:

    第一種情況,每次劃分都將less和more單向鏈表均分,則遞歸棧深度為 log2n+1,即需遞歸log2n次[7,8],設(shè)需要時(shí)間T(n)。第一次劃分需對(duì)key做n次比較;第二次劃分,兩個(gè)單向鏈表各自需要時(shí)間T(n/2);然后不斷劃分,可得不等式推斷如式(1):

    由式(1)可知,本文所述算法在最優(yōu)情況下的時(shí)間復(fù)雜度為O(nlog2n)。

    第二種情況,每次劃分后,less或more單向鏈表中有且僅有一個(gè)為空,則共需進(jìn)行n-1次劃分,可得:

    由式(2)可知,本文所述算法在最差情況下的時(shí)間復(fù)雜度為O(n2)。

    第三種情況,平均而言,設(shè)樞軸節(jié)點(diǎn)在劃分后處于第k個(gè)位置(1≤k≤n),可得:

    式(3)等價(jià):

    式(4)兩邊同乘n,得:

    式(5)整理得:

    式(6)兩邊同時(shí)除以n(n+1),得:

    將式(7)中的等式相加,并使用公式:

    式(8)中γ≈0.5772,即歐拉常數(shù),可得:

    由式(9)可知,本文所述算法在平均情況下(包含最優(yōu)及最差情況),時(shí)間復(fù)雜度為O(nlog2n),且遞歸棧平均深度為Θlog2n(Θ為常數(shù))。

    2.3.2 空間復(fù)雜度

    由于本文所述算法采用遞歸結(jié)構(gòu),因此空間復(fù)雜度需從兩個(gè)方面進(jìn)行分析:

    (1)用于排序的輔助空間。從2.1節(jié)的分析可知,由于算法在排序過程中僅僅重新鏈接原單向鏈表的節(jié)點(diǎn),并不需要任何輔助空間存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)。完全不同于針對(duì)可索引存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的排序算法,需要輔助空間進(jìn)行元素交換[1~5]。因此,輔助空間復(fù)雜度為O(0)。

    (2)遞歸??臻g。從2.3.1節(jié)的分析可知,算法的遞歸棧平均深度為Θlog2n(Θ為常數(shù)),因此平均遞歸??臻g復(fù)雜度為O(log2n)。

    3 算法描述

    單向鏈表快速排序算法描述如下,具體實(shí)現(xiàn)代碼不再贅述:

    步驟1 算法接收兩個(gè)指針,其中l(wèi)istHead指向單向鏈表首節(jié)點(diǎn),listTail為空指針,劃分過程中,listTail將指向單向鏈表的尾節(jié)點(diǎn),劃分后用于鏈接less單向鏈表到樞軸節(jié)點(diǎn)前。

    步驟2 如果單向鏈表listHead僅有一個(gè)節(jié)點(diǎn),則說明已有序,本層遞歸結(jié)束,返回listHead。

    步驟3 令lessHead、lessTail、moreHead和moreTail為空,令current為listHead的next域,即單向鏈表的第二個(gè)節(jié)點(diǎn)。

    步驟4 如果current節(jié)點(diǎn)為空,則轉(zhuǎn)入步驟13。

    步驟5 如果current節(jié)點(diǎn)的key小于樞軸節(jié)點(diǎn)(即listHead)的key,則current節(jié)點(diǎn)應(yīng)鏈接到less單向鏈表,轉(zhuǎn)入步驟6;否則,current節(jié)點(diǎn)應(yīng)鏈接到more單向鏈表,轉(zhuǎn)入步驟9。

    步驟6 修改lessTail指針使其指向current節(jié)點(diǎn)。如果lessHead為空,則轉(zhuǎn)入步驟7;否則轉(zhuǎn)入步驟8。

    步驟7 將current節(jié)點(diǎn)鏈接為less單向鏈表的首節(jié)點(diǎn)。

    步驟8 將current節(jié)點(diǎn)鏈接為less單向鏈表的尾節(jié)點(diǎn)。

    步驟9 修改moreTail指針使其指向current節(jié)點(diǎn)。如果moreHead為空,則轉(zhuǎn)入步驟10;否則轉(zhuǎn)入步驟11。

    步驟10 將currnet節(jié)點(diǎn)鏈接為more單向鏈表的首節(jié)點(diǎn)。

    步驟11 將currnet節(jié)點(diǎn)鏈接為more單向鏈表的尾節(jié)點(diǎn)。

    步驟12 將current節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到單向鏈表的下一個(gè)節(jié)點(diǎn)。

    步驟13 如果more單向鏈表不為空,則轉(zhuǎn)入步驟14;否則轉(zhuǎn)入步驟18。

    步驟14 標(biāo)記more單向鏈表的結(jié)束位置,即置moreTail的next域?yàn)榭铡?/p>

    步驟15 遞歸調(diào)用本算法,繼續(xù)劃分more單向鏈表,傳入moreHead和moreTail。

    步驟16 將經(jīng)過遞歸排序的more單向鏈表鏈接到樞軸節(jié)點(diǎn)后。

    步驟17 修改listTail指針使其指向more-Tail,以便本層遞歸結(jié)束后供上層遞歸過程使用。

    步驟18 由于more單向鏈表為空,則樞軸節(jié)點(diǎn)便是尾節(jié)點(diǎn),即置listHead的next域?yàn)榭铡?/p>

    步驟19 修改listTail指針使其指向listHead。

    步驟20 如果less單向鏈表不為空,則轉(zhuǎn)入步驟21;否則轉(zhuǎn)入步驟24。

    步驟21 標(biāo)記less單向鏈表的結(jié)束位置,即置lessTail的next域?yàn)榭铡?/p>

    步驟22 遞歸調(diào)用本算法,繼續(xù)劃分less單向鏈表,傳入lessHead和lessTail。

    步驟23 將經(jīng)過遞歸排序的less單向鏈表鏈接到樞軸節(jié)點(diǎn)前。

    步驟24 由于less單向鏈表為空,則樞軸節(jié)點(diǎn)便是首節(jié)點(diǎn),即置lessHead為listHead。

    步驟25 本層遞歸結(jié)束,返回lessHead。

    4 實(shí)驗(yàn)測(cè)試

    4.1 與單向鏈表排序算法實(shí)測(cè)比較

    當(dāng)前廣泛用于單向鏈表且時(shí)間復(fù)雜度為O(nlog2n)的排序算法僅有 Two-way MergeSort一種[5],因此在實(shí)驗(yàn)測(cè)試中,選擇該算法作橫向比較,無序數(shù)據(jù)量分別取25 k、50 k、75 k、100 k和500 k,數(shù)據(jù)呈均勻隨機(jī)分布,范圍為[0,數(shù)據(jù)量*2)的正整數(shù)[9~12]。使用 C#2010編譯,在Intel i5 750(2.66 GHz)上運(yùn)行。取5個(gè)不同的隨機(jī)數(shù)據(jù)集,每個(gè)數(shù)據(jù)集測(cè)試10次,計(jì)算算術(shù)平均值,結(jié)果如表1所示。

    Table 1 Test data 1表1 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)一

    由表1可知,針對(duì)單向鏈表排序,本文所述算法比Two-way MergeSort算法效率平均提升約26.85%。

    4.2 與線性表QuickSort算法實(shí)測(cè)比較

    由于線性表QuickSort算法樞軸節(jié)點(diǎn)的選取有多種方式[4~6],為了避免由于樞軸節(jié)點(diǎn)選取的不同而導(dǎo)致排序效率的差異[4~6],需要一致的比較基礎(chǔ),故本文選擇了使用首節(jié)點(diǎn)作為樞軸節(jié)點(diǎn)的線性表QuickSort算法作為對(duì)比算法,測(cè)試數(shù)據(jù)量、分布、范圍以及測(cè)試方法均與4.1節(jié)相同,結(jié)果如表2所示。

    Table 2 Test data 2表2 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)二

    由表2可知,針對(duì)相同數(shù)據(jù),本文所述算法比基于線性表的QuickSort算法效率平均提升約11.38%。

    5 結(jié)束語

    綜上所述,本文所述算法的平均時(shí)間復(fù)雜度(包含最優(yōu)及最差情況)為O(nlog2n),已達(dá)到基于比較的排序算法的時(shí)間復(fù)雜度的理論極限;其輔助空間復(fù)雜度為O(0),即無任何輔助空間開銷;平均遞歸??臻g復(fù)雜度為O(log2n),達(dá)到了除尾遞歸[7~8,13,14]以外的最小遞歸??臻g復(fù)雜 度。因此,本文所述算法的優(yōu)勢(shì)是高效率、低開銷,各項(xiàng)指標(biāo)較為均衡,是當(dāng)前時(shí)間復(fù)雜度等于或接近O(nlog2n)排序算法中為數(shù)不多的可應(yīng)用于單向鏈表的排序算法之一。不足之處是由于單向鏈表不可索引,故劃分算法中不能像基于線性表的QuickSort算法那樣選取中值節(jié)點(diǎn)[4~6]作為樞軸節(jié)點(diǎn)。根據(jù)文獻(xiàn)[5]的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,基于線性表的QuickSort算法使用中值節(jié)點(diǎn)作為樞軸節(jié)點(diǎn)后,在均勻和高斯隨機(jī)數(shù)據(jù)分布狀態(tài)下,實(shí)測(cè)有2%~4%的效率提升。

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