【转载】排序算法介绍(C语言版)

时间:2024.5.5

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排序方法分类有:插入、选择、交换、归并、计数等五种排序方法。

(1)插入排序中又可分为:直接插入、折半插入、2路插入(?)、希尔排序。这几种插入排序算法的最根本的不同点,说到底就是根据什么规则寻找新元素的插入点。直接插入是依次寻找,折半插入是折半寻找,希尔排序,是通过控制每次参与排序的数的总范围“由小到大”的增量来实现排序效率提高的目的。

(2)交换排序,又称冒泡排序,在交换排序的基础上改进又可以得到快速排序。快速排序的思想,一语以敝之:用中间数将待排数据组一分为二。

(3)选择排序可以分为:简单选择、树选择、堆排序。选择排序相对于前面几种排序算法来说,难度大一点。这三种方法的不同点是,根据什么规则选取最小的数。

简单选择,是通过简单的数组遍历方案确定最小数;

树选择,是通过“锦标赛”类似的思想,让两数相比,不断淘汰较大(小)者,最终选出最小(大)数; 而堆排序,是利用堆这种数据结构的性质,通过堆元素的删除、调整等一系列操作将最小数选出放在堆顶。堆排序中的堆建立、堆调整是重要考点。

(4)归并排序,是通过“归并”这种操作完成排序的目的,既然是归并就必须是两者以上的数据集合才可能实现归并。所以,在归并排序中,关注最多的就是2路归并。算法思想比较简单,有一点,要铭记在心:归并排序是稳定排序。

(5)基数排序,是一种很特别的排序方法,也正是由于它的特殊,所以,基数排序就比较适合于一些特别的场合,比如#9@k牌排序问题等。基数排序,又分为两种:多关键字的排序(#9@k牌排序),链式排序(整数排序)。基数排序的核心思想也是利用“基数空间”这个概念将问题规模规范、变小,并且,在排序的过程中,只要按照基排的思想,是不用进行关键字比较的,这样得出的最终序列就是一个有序序列。 本章各种排序算法的思想以及伪代码实现,及其时间复杂度都是必须掌握的。

//////////////////////////////////////////////稳定性分析

////////////////////////////////////////////////

排序算法的稳定性,通俗地讲就是能保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。

稳定性的好处:若排序算法如果是稳定的,那么从一个键上排序,然后再从另一个键上排序,第一个键排序的结果可以为第二个键排序所用。基数排序就是这样,先按低位排序,逐次按高位排序,低位相同的元素其顺序再高位也相同时是不会改变的。另外,如果排序算法稳定,对基于比较的排序算法而言,元素交换的次数可能会少一些(个人感觉,没有证实)。

分析一下常见的排序算法的稳定性,每个都给出简单的理由。

(1) 冒泡排序

冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调。比较是相邻的两个元素比较,交换也发生在这两个元素之间。所以,如果两个元素相等,我想你是不会再无聊地把他们俩交换一下的;如果两个相等的元素没有相邻,那么即使通过前面的两两交换把两个相邻起来,这时候也不会交换,所以相同元素的前后顺序并没有改变,所以冒泡排序是一种稳定排序算法。

(2) 选择排序

选择排序是给每个位置选择当前元素最小的,比如给第一个位置选择最小的,在剩余元素里面给第二个元素选择第二小的,依次类推,直到第n-1个元素,第n个元素不用选择了,因为只剩下它一个最大的元

素了。那么,在一趟选择,如果当前元素比一个元素小,而该小的元素又出现在一个和当前元素相等的元素后面,那么交换后稳定性就被破坏了。比较拗口,举个例子,序列5 8 5 2 9,我们知道第一遍选择第1个元素5会和2交换,那么原序列中2个5的相对前后顺序就被破坏了,所以选择排序不是一个稳定的排序算法。

(3) 插入排序

插入排序是在一个已经有序的小序列的基础上,一次插入一个元素。当然,刚开始这个有序的小序列只有1个元素,就是第一个元素。比较是从有序序列的末尾开始,也就是想要插入的元素和已经有序的最大者开始比起,如果比它大则直接插入在其后面,否则一直往前找直到找到它该插入的位置。如果碰见一个和插入元素相等的,那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面。所以,相等元素的前后顺序没有改变,从原无序序列出去的顺序就是排好序后的顺序,所以插入排序是稳定的。

(4) 快速排序

快速排序有两个方向,左边的i下标一直往右走,当a[i] <= a[center_index],其中center_index是中枢元素的数组下标,一般取为数组第0个元素。而右边的j下标一直往左走,当a[j]> a[center_index]。如果i和j都走不动了,i <= j, 交换a[i]和a[j],重复上面的过程,直到i>j。交换a[j]和a[center_index],完成一趟快速排序。在中枢元素和a[j]交换的时候,很有可能把前面的元素的稳定性打乱,比如序列为 5 3 3 4 3 8 9 10 11,现在中枢元素5和3(第5个元素,下标从1开始计)交换就会把元素3的稳定性打乱,所以快速排序是一个不稳定的排序算法,不稳定发生在中枢元素和 a[j] 交换的时刻。

(5) 归并排序

归并排序是把序列递归地分成短序列,递归出口是短序列只有1个元素(认为直接有序)或者2个序列(1次比较和交换),然后把各个有序的段序列合并成一个有序的长序列,不断合并直到原序列全部排好序。可以发现,在1个或2个元素时,1个元素不会交换,2个元素如果大小相等也没有人故意交换,这不会破坏稳定性。那么,在短的有序序列合并的过程中,稳定是是否受到破坏?没有,合并过程中我们可以保证如果两个当前元素相等时,我们把处在前面的序列的元素保存在结果序列的前面,这样就保证了稳定性。所以,归并排序也是稳定的排序算法。

(6) 基数排序

基数排序是按照低位先排序,然后收集;再按照高位排序,然后再收集;依次类推,直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的,先按低优先级排序,再按高优先级排序,最后的次序就是高优先级高的在前,高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序基于分别排序,分别收集,所以其是稳定的排序算法。

(7) 希尔排序(shell)

希尔排序是按照不同步长对元素进行插入排序,当刚开始元素很无序的时候,步长最大,所以插入排序的元素个数很少,速度很快;当元素基本有序了,步长很小,插入排序对于有序的序列效率很高。所以,希尔排序的时间复杂度会比o(n^2)好一些。由于多次插入排序,我们知道一次插入排序是稳定的,不会改变相同元素的相对顺序,但在不同的插入排序过程中,相同的元素可能在各自的插入排序中移动,最后其稳定性就会被打乱,所以shell排序是不稳定的。

(8) 堆排序

我们知道堆的结构是节点i的孩子为2*i和2*i+1节点,大顶堆要求父节点大于等于其2个子节点,小顶堆要求父节点小于等于其2个子节点。在一个长为n 的序列,堆排序的过程是从第n/2开始和其子节点共3个值选择最大(大顶堆)或者最小(小顶堆),这3个元素之间的选择当然不会破坏稳定性。但当为n /2-1, n/2-2, ...1这些个父节点选择元素时,就会破坏稳定性。有可能第n/2个父节点交换把后面一个元素交换过去了,而第n/2-1个父节点把后面一个相同的元素没有交换,那么这2个相同的元素之间的稳定性就被破坏了。所以,堆排序不是稳定的排序算法。

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冒泡排序 插入排序 二路插入排序 希尔排序 快速排序 选择排序 归并排序 堆排序算法的C/C++实现//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

#include <iostream>

using namespace std;

//交换两个数的值

void swap(int &a,int &b)

{

int tmp;

tmp=a;

a=b;

b=tmp;

}

//屏幕输出数组

void display(int array[],int len)

{

cout<<"the resultis:"<<endl;

for (int i = 0 ;i < len;i++ )

{

cout<<array[i]<<" ";

}

cout<<endl;

}

/*

冒泡排序

算法思想:将被排序的记录数组R[1..n]垂直排列,每个记录R[i]看作是重量为R[i].key的气泡。 根据轻气泡不能在重气泡之下的原则,从下往上扫描数组 R:凡扫描到违反本原则的

轻气泡,就使其向上"飘浮"。如此反复进行,直到最后任何两个气泡都是轻者在上,

重者在下为止。

时间复杂度 o(n^2)

空间复杂度 o(1)

比较次数 n(n+1)/2

*/

void bubble_sort(int array[],int len)

{

for (int i = len-1 ;i >= 0;i-- )

{

for(int j = 0;j < i;j++)

if(array[j] > array[j+1])

swap(array[j],array[j+1]);

}

}

/*

直接插入排序

算法思想:把n个待排序的元素看成为一个有序表和一个无序表,开始时有序表中只包含一个元 素,无序表中包含有n-1个元素,排序过程中每次从无序表中取出第一个元素,将它 插入到有序表中的适当位置,使之成为新的有序表,重复n-1次可完成排序过程。 时间复杂度 o(n^2)

空间复杂度 o(1)

比较次数 n(n+1)/2

*/

void insert_sort(int array[],int len)

{

int tmp,i,j;

for(i = 1;i < len;i++)

{

if (array[i] < array[i-1])

{

tmp = array[i];

array[i] = array[i-1];

//插入到相应位置

for (j = i-2;j >= 0;j--)

{

//往后移

if (array[j] > tmp)

array[j+1] =array[j];

else

{

array[j+1] = tmp;

break;

}

}

if(j == -1)

array[j+1] = tmp;

}

}

}

/*

2-路插入排序

算法思想:增加一个辅助空间d,把r[1]赋值给d[1],并将d[1]看成是排好序后处于中间 位置的记录。然后从r[2]开始依次插入到d[1]之前或之后的有序序列中。

时间复杂度 o(n^2)

空间复杂度 o(1)

比较次数 n(n+1)/2

*/

void bi_insert_sort(int array[],int len) {

int* arr_d = (int*)malloc(sizeof(int) * len); arr_d[0] = array[0];

int head = 0,tail = 0;

for (int i = 1;i < len; i++ )

{

if (array[i] > arr_d[0])

{

int j;

for ( j= tail;j>0;j--)

{

if (array[i] <arr_d[j])

arr_d[j+1] =arr_d[j];

else

break;

}

arr_d[j+1] = array[i];

tail += 1;

}

else

{

if (head ==0)

{

arr_d[len-1] = array[i];

head =len-1;

}

else

{

int j;

for (j = head;j <=len-1;j++) {

if (array[i] >arr_d[j])

arr_d[j-1] =arr_d[j]; else

break;

}

arr_d[j-1] = array[i];

head -= 1;

}

}

}

for (int i = 0;i < len; i++)

{

int pos = (i + head );

if(pos >= len) pos -= len;

array[i] = arr_d[pos];

}

free(arr_d);

}

/*

希尔排序

算法思想:先将整个待排序记录分割成若干子序列分别进行直接插入排 序,待整个序列中的记录基本有序时,再对全体记录进行一 次直接插入排序

时间复杂度 o(n^2)

空间复杂度 o(1)

比较次数 ?

*/

void shell_insert(int array[],int d,int len)

{

int tmp,j;

for (int i = d;i < len;i++)

{

if(array[i] < array[i-d])

{

tmp = array[i];

j = i - d;

do

{

array[j+d] = array[j];

j = j - d;

} while (j >= 0 &&tmp < array[j]);

array[j+d] = tmp;

}

}

}

void shell_sort(int array[],int len)

{

int inc = len;

do

{

inc = inc/2;

shell_insert(array,inc,len);

} while (inc > 1);

}

/*

快速排序

算法思想:将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。

递归地解这些子问题,然后将这些子问题的解组合成为原问题的解。

时间复杂度 o(nlogn)

空间复杂度 o(logn)

比较次数 ?

*/

void quick_sort(int array[],int low,int high)

{

if (low < high)

{

int pivotloc =partition(array,low,high);

quick_sort(array,low,pivotloc-1);

quick_sort(array,pivotloc+1,high);

}

}

int partition(int array[],int low,int high)

{

int pivotkey = array[low];

while (low < high)

{

while(low < high &&array[high] >= pivotkey)

--high;

swap(array[low],array[high]);

while(low < high &&array[low] <= pivotkey)

++low;

swap(array[low],array[high]);

}

array[low] = pivotkey;

return low;

}

/*

直接选择排序

算法思想:每一趟在n-i+1个记录中选取关键字最小的记录作为有序序列中的第i个记录 时间复杂度 o(n^2)

空间复杂度 o(1) ?

比较次数 n(n+1)/2

*/

int SelectMinKey(int array[],int iPos,int len)

{

int ret = 0;

for (int i = iPos; i < len; i++)

{

if (array[ret] > array[i])

{

ret = i;

}

}

return ret;

}

void select_sort(int array[],int len)

{

for (int i = 0; i < len; i++)

{

int j =SelectMinKey(array,i,len);

if (i != j)

{

swap(array[i],array[j]);

}

}

}

/*

归并排序

算法思想:设两个有序的子文件(相当于输入堆)放在同一向量中相邻的位置上:R[low..m],

R[m+1..high],先将它们合并到一个局部的暂存向量R1(相当于输出堆)中,待合并完成后将R1复制回R[low..high]中。

时间复杂度 o(nlogn)

空间复杂度 o(n)

比较次数 ?

*/

void merge(int array[],int i,int m, int n)

{

int j, k;

int iStart = i, iEnd = n;

int arrayDest[256];

for ( j = m + 1,k = i; i <= m&& j <= n; ++k)

{

if (array[i] < array[j])

arrayDest[k] = array[i++];

else

arrayDest[k] = array[j++];

}

if (i <= m)

for (;k <= n; k++,i++)

arrayDest[k] = array[i];

if(j <= n)

for (;k <= n; k++,j++)

arrayDest[k] = array[j];

for(j = iStart; j <= iEnd; j++)

array[j] = arrayDest[j];

}

void merge_sort(int array[],int s,int t)

{

int m;

if (s < t)

{

m = (s + t )/2;

merge_sort(array,s,m);

merge_sort(array,m+1,t);

merge(array,s,m,t);

}

}

/*

堆排序

算法思想:堆排序(Heap Sort)是指利用堆(heaps)这种数据结构来构造的一种排序算法。 堆是一个近似完全二叉树结构,并同时满足堆属性:即子节点的键值或索引总是 小于(或者大于)它的父节点。

时间复杂度 o(nlogn)

空间复杂度 o(1)

比较次数:较多

*/

void heap_adjust(int array[],int i,int len)

{

int rc = array[i];

for(int j = 2 * i; j <len; j *= 2)

{

if(j < len && array[j]< array[j+1]) j++;

if(rc >= array[j]) break;

array[i] = array[j]; i = j;

}

array[i] = rc;

}

void heap_sort(int array[],int len)

{

int i;

for(i = (len-1)/2; i >= 0; i--)

heap_adjust(array,i,len);

for( i = (len-1); i > 0; i--)

{

swap(array[0],array[i]); //弹出最大值,重新对i-1个元素建堆 heap_adjust(array,0,i-1);

}

}

int main()

{

int array[] = {45, 56, 76, 234, 1, 34,23, 2, 3, 55, 88, 100}; int len = sizeof(array)/sizeof(int);

//bubble_sort(array,len); //冒泡排序

/*insert_sort(array,len);*/ //插入排序

/*bi_insert_sort(array,len);*/ //二路插入排序

/*shell_sort(array,len);*/ //希尔排序

/*quick_sort(array,0,len-1);*/ //快速排序

/*select_sort(array,len);*/ //选择排序

/*merge_sort(array,0,len-1);*/ //归并排序

heap_sort(array,len); //堆排序

display(array,len);

return 0;

}

<|>对排序算法的总结

按平均时间将排序分为四类:

(1)平方阶(O(n2))排序

一般称为简单排序,例如直接插入、直接选择和冒泡排序;

(2)线性对数阶(O(nlgn))排序

如快速、堆和归并排序;

(3)O(n1+£)阶排序

£是介于0和1之间的常数,即0<£<1,如希尔排序;

(4)线性阶(O(n))排序

如桶、箱和基数排序。

各种排序方法比较

简单排序中直接插入最好,快速排序最快,当文件为正序时,直接插入和冒泡均最佳。

影响排序效果的因素

因为不同的排序方法适应不同的应用环境和要求,所以选择合适的排序方法应综合考虑下列因素: ①待排序的记录数目n;

②记录的大小(规模);

③关键字的结构及其初始状态;

④对稳定性的要求;

⑤语言工具的条件;

⑥存储结构;

⑦时间和辅助空间复杂度等。

不同条件下,排序方法的选择

(1)若n较小(如n≤50),可采用直接插入或直接选择排序。

当记录规模较小时,直接插入排序较好;否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人,应选直接选择排序为宜。

(2)若文件初始状态基本有序(指正序),则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜;

(3)若n较大,则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法:快速排序、堆排序或归并排序。

快速排序是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短;

堆排序所需的辅助空间少于快速排序,并且不会出现快速排序可能出现的最坏情况。这两种排序都是不稳定的。

若要求排序稳定,则可选用归并排序。但本章介绍的从单个记录起进行两两归并的 排序算法并不值得提倡,通常可以将它和直接插入排序结合在一起使用。先利用直接插入排序求得较长的有序子文件,然后再两两归并之。因为直接插入排序是稳定的,所以改进后的归并排序仍是稳定的。

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