一.常见排序算法的实现
1.冒泡排序
冒泡排序是非常容易理解和实现,,以从小到大排序举例:
设数组长度为N。
1.比较相邻的前后二个数据,如果前面数据大于后面的数据,就将二个数据交换。
2.这样对数组的第0个数据到N-1个数据进行一次遍历后,最大的一个数据就“沉”到数组第N-1个位置。
3.N=N-1,如果N不为0就重复前面二步,否则排序完成。
按照定义很容易写出代码:
void bubbleSort(int arr[],int n)
{
int i,j,t;
for(i=0;i<n-1;i++)
for(j=0;j<n-i-1;j++)
if(arr[j+1]<arr[j])
{
t=arr[j+1];
arr[j+1]=arr[j];
arr[j]=t;
}
}
测试代码:
# include <stdio.h>
void bubbleSort(int arr[],int n)
{
int i,j,t;
for(i=0;i<n-1;i++)
for(j=0;j<n-i-1;j++)
if(arr[j+1]<arr[j])
{
t=arr[j+1];
arr[j+1]=arr[j];
arr[j]=t;
}
}
void print(int arr[],int n) //打印数组
{
int i=0;
for(;i<n;i++)
{
printf("%d ",arr[i]);
}
printf("\n");
}
int main(void)
{
int arr[]={49,15,52,64,98}; //测试数据
print(arr,5);
bubbleSort(arr,5);
printf("排序后的结果:\n");
print(arr,5);
return 0;
}
详细分析:见冒泡排序。
2.快速排序
一趟快速排序的算法是:
1)、设置两个变量I、J,排序开始的时候I:=1,J:=N;
2)以第一个数组元素作为关键数据,赋值给X,即X:=A[1];
3)、从J开始向前搜索,即由后开始向前搜索(J:=J-1),找到第一个小于X的值,两者交换;
4)、从I开始向后搜索,即由前开始向后搜索(I:=I+1),找到第一个大于X的值,两者交换;
5)、重复第3、4步,直到I=J;
例如:待排序的数组A的值分别是:(初始关键数据X:=49)
A[1] A[2] A[3] A[4] A[5] A[6] A[7]:
49 38 65 97 76 13 27
进行第一次交换后: 27 38 65 97 76 13 49
( 按照算法的第三步从后面开始找
进行第二次交换后: 27 38 49 97 76 13 65
( 按照算法的第四步从前面开始找>X的值,65>49,两者交换,此时I:=3 )
进行第三次交换后: 27 38 13 97 76 49 65
( 按照算法的第五步将又一次执行算法的第三步从后开始找
进行第四次交换后: 27 38 13 49 76 97 65
( 按照算法的第四步从前面开始找大于X的值,97>49,两者交换,此时J:=4 )
此时再执行第三不的时候就发现I=J,从而结束一躺快速排序,那么经过一躺快速排序之后的结果是:27 38 13 49 76 97 65,即所以大于49的数全部在49的后面,所以小于49的数全部在49的前面。
int quicksort(vector<int> &v, int left, int right){
if(left < right){
int key = v[left];
int low = left;
int high = right;
while(low < high){
while(low < high && v[high] > key){
high--;
}
v[low] = v[high];
while(low < high && v[low] < key){
low++;
}
v[high] = v[low]
}
v[low] = key;
quicksort(v,left,low-1);
quicksort(v,low+1,right);
}
}
详细分析:见快速排序。
3.直接插入排序
直接插入排序(straight insertion sort)的作法是:
每次从无序表中取出第一个元素,把它插入到有序表的合适位置,使有序表仍然有序。
代码实现:
void InsertSortArray()
{
for(int i=1;i<n;i++)//循环从第二个数组元素开始,因为arr[0]作为最初已排序部分
{
int temp=arr[i];//temp标记为未排序第一个元素
int j=i-1;
while (j>=0 && arr[j]>temp)/*将temp与已排序元素从大到小比较,寻找temp应插入的位置*/
{
arr[j+1]=arr[j];
j--;
}
arr[j+1]=temp;
}
}
详细分析见直接插入排序。
4.选择排序
思想:首先设置一个变量保存元素下标,将该元素与其他元素进行比较。若大于其他元素则变换其下标,比较完后再判断其下标是否发生变化,若变化则交换两个元素的值,否则不变。经过一次比较,即可得出数列中的最小元素并将其放在数列的首位。一次类推,经过n-1次比较即可得到n个元素从小到大的排列。
int i , temp;
for(i = 0 ; i < 8 ; ++i)
scanf("%d" , &x[i]);
for(i = 0 ; i < 7 ; ++i)
{
k = i;
for(j = i + 1 ; j < 8 ; ++j)
if(x[i] > x[j])
k = j;
if(k != i)
{
temp = x[k];
x[k] = x[i];
x[i] = temp;
}
}
二.其他算法的分析
1 快速排序(QuickSort) 快速排序是一个就地排序,分而治之,大规模递归的算法。从本质上来说,它是归并排序的就地版本。快速排序可以由下面四步组成。 (1) 如果不多于1个数据,直接返回。 (2) 一般选择序列最左边的值作为支点数据。 (3) 将序列分成2部分,一部分都大于支点数据,另外一部分都小于支点数据。 (4) 对两边利用递归排序数列。 快速排序比大部分排序算法都要快。尽管我们可以在某些特殊的情况下写出比快速排序快的算法,但是就通常情况而言,没有比它更快的了。快速排序是递归的,对于内存非常有限的机器来说,它不是一个好的选择。 2 归并排序(MergeSort) 归并排序先分解要排序的序列,从1分成2,2分成4,依次分解,当分解到只有1个一组的时候,就可以排序这些分组,然后依次合并回原来的序列中,这样就可以排序所有数据。合并排序比堆排序稍微快一点,但是需要比堆排序多一倍的内存空间,因为它需要一个额外的数组。 3 堆排序(HeapSort) 堆排序适合于数据量非常大的场合(百万数据)。 堆排序不需要大量的递归或者多维的暂存数组。这对于数据量非常巨大的序列是合适的。比如超过数百万条记录,因为快速排序,归并排序都使用递归来设计算法,在数据量非常大的时候,可能会发生堆栈溢出错误。 堆排序会将所有的数据建成一个堆,最大的数据在堆顶,然后将堆顶数据和序列的最后一个数据交换。接下来再次重建堆,交换数据,依次下去,就可以排序所有的数据。 4 Shell排序(ShellSort) Shell排序通过将数据分成不同的组,先对每一组进行排序,然后再对所有的元素进行一次插入排序,以减少数据交换和移动的次数。平均效率是O(nlogn)。其中分组的合理性会对算法产生重要的影响。现在多用D.E.Knuth的分组方法。 Shell排序比冒泡排序快5倍,比插入排序大致快2倍。Shell排序比起QuickSort,MergeSort,HeapSort慢很多。但是它相对比较简单,它适合于数据量在5000以下并且速度并不是特别重要的场合。它对于数据量较小的数列重复排序是非常好的。 5 插入排序(InsertSort) 插入排序通过把序列中的值插入一个已经排序好的序列中,直到该序列的结束。插入排序是对冒泡排序的改进。它比冒泡排序快2倍。一般不用在数据大于1000的场合下使用插入排序,或者重复排序超过200数据项的序列。 6 冒泡排序(BubbleSort) 冒泡排序是最慢的排序算法。在实际运用中它是效率最低的算法。它通过一趟又一趟地比较数组中的每一个元素,使较大的数据下沉,较小的数据上升。它是O(n^2)的算法。 7 交换排序(ExchangeSort)和选择排序(SelectSort) 这两种排序方法都是交换方法的排序算法,效率都是 O(n2)。在实际应用中处于和冒泡排序基本相同的地位。它们只是排序算法发展的初级阶段,在实际中使用较少。 8 基数排序(RadixSort) 基数排序和通常的排序算法并不走同样的路线。它是一种比较新颖的算法,但是它只能用于 整数的排序,如果我们要把同样的办法运用到浮点数上,我们必须了解浮点数的存储格式,并通过特殊的方式将浮点数映射到整数上,然后再映射回去,这是非常麻 烦的事情,因此,它的使用同样也不多。而且,最重要的是,这样算法也需要较多的存储空间。 9 总结 下面是一个总的表格,大致总结了我们常见的所有的排序算法的特点。
排序法 | 平均时间 | 最差情形 | 稳定度 | 额外空间 | 备注 |
---|---|---|---|---|---|
冒泡 | O(n2) | O(n2) | 稳定 | O(1) | n小时较好 |
交换 | O(n2) | O(n2) | 不稳定 | O(1) | n小时较好 |
选择 | O(n2) | O(n2) | 不稳定 | O(1) | n小时较好 |
插入 | O(n2) | O(n2) | 稳定 | O(1) | 大部分已排序时较好 |
基数 | O(logRB) | O(logRB) | 稳定 | O(n) | B是真数(0-9),R是基数(个十百) |
Shell | O(nlogn) | O(ns) 1<s<2 | 不稳定 | O(1) | s是所选分组 |
快速 | O(nlogn) | O(n2) | 不稳定 | O(nlogn) | n大时较好 |
归并 | O(nlogn) | O(nlogn) | 稳定 | O(1) | n大时较好 |
堆 | O(nlogn) | O(nlogn) | 不稳定 | O(1) | n大时较好 |