从面试场外到面试场内，我们都得学会快速排序！

人工智能

2023-09-15 22:07:50

前言

踏上阿里巴巴的求职之旅，除了过五关斩六将的笔试，一道道别出心裁的编程题更是求职者们必须征服的难关。今天，我们就来一探究竟，直面阿里一面编程题，在面试场内展现我们的算法实力。

快排思想：算法界的神兵利器

快速排序，顾名思义，就是一种快速有效的排序算法。其核心思想在于，先选择一个基准元素（pivot），然后将比基准元素小的元素放在基准元素的左边，将比基准元素大的元素放在基准元素的右边。这个过程被称为划分（partition）。

划分完成后，基准元素就已经处于它最终排好序的位置。然后，我们将同样的策略递归地应用于基准元素的左边和右边的子数组，直到子数组只剩一个元素或为空。

堆排序：另一种高效的排序算法

堆排序也是一种高效的排序算法，它利用堆的数据结构来实现排序。堆是一种完全二叉树，其特点是每个节点的值都比其子节点的值大（对于最大堆）或小（对于最小堆）。

堆排序的算法步骤如下：

将无序数组构建成一个堆。
从堆中取出堆顶元素（最大或最小值），并将其放在已排序序列的最后。
将堆顶元素的子节点重新调整成堆结构。
重复步骤 2 和 3，直到堆为空。

奇偶序列难题：考验算法思维的试金石

现在，我们一起来解决一个奇偶序列难题：给定一个无序数组，数组里都是正整数，找出使得奇数与偶数个数相同的最长子序列（连续的）。

我们可以利用快排的思想来解决这个问题。首先，我们将数组根据奇偶性排序。排序后，我们可以轻松地找到使得奇数与偶数个数相同的子序列。

代码实现：将算法付诸实践

public class OddEvenSubsequence {

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
        int[] sortedArr = sort(arr);

        int start = 0;
        int end = 0;
        int maxLength = 0;
        int oddCount = 0;

        for (int i = 0; i < sortedArr.length; i++) {
            if (sortedArr[i] % 2 == 0) {
                oddCount++;
            } else {
                oddCount--;
            }

            if (Math.abs(oddCount) > maxLength) {
                start = i - oddCount;
                end = i;
                maxLength = Math.abs(oddCount);
            }
        }

        System.out.println("The longest subsequence with equal number of odd and even elements is:");
        for (int i = start; i <= end; i++) {
            System.out.print(sortedArr[i] + " ");
        }
        System.out.println();
    }

    private static int[] sort(int[] arr) {
        if (arr == null || arr.length == 0) {
            return arr;
        }

        int pivot = arr[0];
        int i = 0;
        int j = arr.length - 1;

        while (i < j) {
            while (i < j && arr[j] >= pivot) {
                j--;
            }
            if (i < j) {
                arr[i] = arr[j];
                i++;
            }
            while (i < j && arr[i] <= pivot) {
                i++;
            }
            if (i < j) {
                arr[j] = arr[i];
                j--;
            }
        }

        arr[i] = pivot;

        int[] left = sort(Arrays.copyOfRange(arr, 0, i));
        int[] right = sort(Arrays.copyOfRange(arr, i + 1, arr.length));

        return ArrayUtils.addAll(left, pivot, right);
    }
}