1.排序 1.1排序的概念 排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。...内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序的要求不能在内外存之间移动数据的排序。...1.2常见的排序算法 2.常见排序算法 2.1插入排序 插入排序的基本思想是：把待排序的记录按其关键码值的大小逐个插入到一个已经排好序的有序序列中，直到所有的记录插入完为止，得到一个新的有序序列 。...希尔排序实际上是对直接插入排序的优化。它使得数字趋于有序化，最后在进行直接插入排序。...2) 空间复杂度：O(1) 稳定性：不稳定 2.2.3 堆排序 堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。
, 4, 2, 6, 8, 7 }; MergeSort merge = new MergeSort(); System.out.print("排序前...:\t\t"); merge.printAll(array); merge.sort(array); System.out.print("排序后:\...A[i]; for(j=i-1;A[j]>A[0];j--){ A[j+1]=A[j]; } A[j+1]=A[0]; } } 思路：将A视为一个已经过M趟插入排序的表
简介 内部排序：是指在排序期间元素全部存放在内存中的排序 外部排序：是指在排序期间元素无法全部同时存在内存中，必须在排序的过程中根据要求不断地在内、外存之间移动的排序 排序 空间复杂度 最好时间复杂度...最坏时间复杂度 平均时间复杂度 稳定性 直接插入排序 1 n n² n² 稳定 折半插入排序 1 n² n² 稳定 希尔排序 1 n² n² 不稳定 冒泡排序 1 n n² n² 稳定 快速排序 log₂n...折半排序的性能分析： 空间效率：仅使用了常数个辅助单元，因而空间复杂度为O(1) 时间效率：折半插入排序的时间复杂度为O(n²) 稳定性：折半插入排序是一个稳定的排序算法 希尔排序 希尔排序又称“缩小增量排序...应用堆这种数据结构进行排序的思路很简单，首先将存放在L[1......n]中的n个元素建成初始堆，由于堆本身的特点（以大顶堆为例），堆顶元素就是最大值。...基数排序 基数排序是一种很特别的排序算法，它不是基于比较进行排序的，而是采用多关键字排序思想，借助“分配”和“收集”两种操作对单逻辑关键字进行排序。
什么叫外部排序？ 若待排序记录都在内存中，称为内部排序； 若待排序记录一部分在内存，一部分在外存，则称为外部排序。...外部排序时，要将数据分批调入内存来排序，中间结果还要及时放入外存，显然外部排序要复杂得多。 排序算法的好坏如何衡量？...排序的分类 内部排序 插入排序 - 直接（折半）插入排序 - 希尔排序 交换排序 - 冒泡排序 - 快速排序 选择排序 归并排序 基数排序 外部排序 借助外部的辅助存储器（比如：硬盘），...- 归并排序 - 基数排序 不宜采用链表作为存储结构的 - 折半插入排序 - 希尔排序 - 快速排序 - 堆排序 排序算法选择规则 n较大时 - 分布随机，稳定性不做要求，...则采用简单选择排序，若排序码不接近逆序，也可以采用直接插入排序
排序 排序：将一组杂乱无章的数据排列成一个按关键字有序的序列。 数据表(datalist)：待排序数据对象的有限集合。...内排序与外排序：内排序是指在排序期间数据对象全部存放在内存的排序；外排序是指在排序期间全部对象个数太多，不能同时存放在内存，必须根据排序过程的要求，不断在内、外存之间移动的排序。...衡量排序方法的标准：平均比较次数、平均移动、平均辅助存储空间、稳定性 一、插入排序 1、算法思路 每步将一个待排序的对象，按关键字大小插入到前面已经排序完成序列的适当位置上。...不稳定排序。 三、冒泡排序（比较排序） 1、算法思路 设待排序对象序列中的对象个数为 n，最多作 n-1 趟排序。 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。...八、基数排序 1、算法思路 基数排序是采用“分配”与“收集”的办法，用对多关键字进行排序的思想实现对单关键字进行排序的方法。
前面我们学习过四种排序——直接插入排序、希尔排序、直接选择排序和堆排序，今天我们就来学习交换排序的一种——冒泡排序。 1.什么是冒泡排序？...冒泡排序（BubbleSort）是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。它的基本思想是通过重复遍历待排序的数据集，并依次比较相邻的两个数据项，如果它们的顺序错误则进行交换。...冒泡排序的名称来源于排序过程中，较小的数据项会被逐渐“浮”到数组顶部，这个过程就像碳酸饮料中二氧化碳气泡最终会上浮到顶部的现象一样。因此，这种排序算法因其这一特性而得名。...时间复杂度往往分析最坏的情况，所以在分析冒泡排序时我们可以当作冒泡了size-1次，假设有n个数，也就是n-1次，每次又两两相比较，第一次比较n-1下，第二次n-2…最后一次1下，将这n-1次加起来就可以知道冒泡排序的时间复杂度啦...~ 利用等差数列求和很容易算出来结果并区取最大的数量级n^2即可； 所以冒泡排序的时间复杂度是O(n^2) 5.结语 以上就是有关冒泡排序的所以内容啦~ 有问题的或者不懂的可以写在评论区或者私信我哦
一、什么是堆排序 1.堆，堆排序 对于“堆”我们可以理解为具有以下性质的完全二叉树： 每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值，称为大顶堆 每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值，称为小顶堆 堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法...，堆排序是一种选择排序，它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。...遍历构建大顶堆，在这过程中元素的个数逐渐减少，直到最后得到一个有序序列了. 2.举个例子 对数组{4,6,8,5,9}进行排序。 第一遍排序 我们从最后一个非叶子结点开始排序。...由此得到了一个大顶堆，然后将堆顶元素9与末尾元素4进行交换，得到数组{4,6,8,5,9} 至此，第一遍排序已经完成，我们确定了最大元素9的位置 第二遍排序 第二遍排序开始时，最大元素9...8与末尾元素5进行交换，得到数组{8,6,4} 至此，第一遍排序已经完成，我们确定了最第二大元素8的位置 第三遍~第n遍排序 第二遍排序开始时，最大元素9和第二大元素8的位置已经确定，实际上要排序的数组变成了
目录索引 : 选择排序 插入排序 归并排序 归并排序的实现、优化、自低而上排序 快速排序的实现随机化、双路排序、三路快速排序 堆排序的简介、堆排序，索引堆 选择排序(Selection Sort) 选择排序就是给定一组数...,将该组数按照从小到大的顺序进行排序的算法....排序思路 : 循环数组,将每次循环中的数与其它数进行比对,得到每次循环中最小的一个数,进行索引位置交换,一直到循环完成,比如: 代码实现 : public static void main(String...int[] arr,int i,int j){ int t = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = t; } 插入排序...(Insertion Sort): 插入排序就是将数组待排数据按其大小插入到已经排序的数据中的适当位置.插入排序分为直接插入排序和折半插入排序两种.
今日更新了选择，堆，冒泡排序的内容 欢迎大家关注点赞收藏⭐️留言 选择排序 选择排序 过程图如下： 代码呈现 //时间复杂度：O(N^2) //最好情况下：O(N^2) void SelectSort...这里的选择排序与上图过程略有差异，这里的选择排序每次选出最大和最小值，分别与头和尾交换。然后begin++和end--来缩小选择的范围。...堆排序 代码呈现 void AdjustDown(int* a, int size, int parent) { int child = parent * 2 + 1; while (child <...交换排序 冒泡排序 //时间复杂度：O(N^2) //最好情况：O(N); void BubbleSort(int* a, int n) { for (int j = 0; j < n; j++)...在第一次外层for循环时，如果内层循环结束后，exchange的值还是false，就说明已经是排序好了的，就可以break掉循环，这时就遍历了一次，时间复杂度就是O(N)。
冒泡排序 排序算法可以说是算法中使用的比较频繁的，冒泡排序是一种简单的排序，它通过遍历，一次比较两个元素，如果排序错误就交换位置，遍历需要重复进行直到不再需要交换，才算排序完成。...不难发现，冒泡排序的代码实现需要两层循环才能实现。...以上述图片为例，共8个元素 第一次排序，两两对比，共对比7次 第二次排序，两两对比，共对比6次 。。。。。。...选择排序 时间复杂度：O（n^2），虽然选择排序和冒泡排序的时间复杂度一样，但实际上，选择排序进行的交换操作很少，最多会发生 N - 1次交换。而冒泡排序最坏的情况下要发生N^2 /2交换操作。...从这个意义上讲，交换排序的性能略优于冒泡排序。而且，交换排序比冒泡排序的思想更加直观。
介绍 最坏时间复杂度O（n^2） 希尔排序是插入排序的一种，是直接插入排序算法的一种更高效的改进版。(学习希尔排序之前需要了解插入排序)。 插入排序是每次向右移动一个步长的距离，对当前数值进行操作。...而希尔排序就是加大插入排序的步长，这样可以使得元素可以一次性的朝最终位置前进一大步。...之后对每个子序列进行插入排序 如对序列1进行插入排序，将78与53比较，再将21先78做比较、再与53做比较，得到排序后的序列：21、53、78。 对所有子序列进行插入排序后再重组得到下图 ?...不是这样，虽然希尔排序的最坏时间复杂度与插入算法相同，但希尔排序的最优时间复杂度是根据步长序列的不同而不同的，最好的情况下，时间复杂度可以降到O（n^1.3）。 那这个步长怎么取呢？...在希尔的原稿中建议的初始步长是N/2，就是是将每一次排序分成两半，虽然这样取步长在大多数情况下仍然比插入排序好，但也算不上较好，网上可以搜出很多取法，感兴趣的可以搜来看看。
文章目录 1.排序的概念 2.常见的排序算法及实现 2.1插入排序 2.1.1基本思想 2.1.2直接插入排序 2.1.3代码实现 2.1.4希尔排序 2.2选择排序 2.2.1基本思想 2.2.2 直接选择排序...2.2.3代码实现 2.2.4堆排序 2.3 交换排序 2.3.1基本思想 2.3.2冒泡排序 2.3.3代码实现 2.3.4 快速排序 2.3.4.1 快速排序优化 2.3.4.1快速排序非递归...排序还可以分为内部排序和外部排序： 内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。...希尔排序的时间复杂度不好计算，因为gap的取值方法很多，导致很难去计算，因此在好些书中给出的希尔排序的时间复杂度都不固定 （希尔排序的时间复杂度为O(N*logN)） 《数据结构-用面相对象方法与C+...实际中很少使用 时间复杂度：O(N^2) 空间复杂度：O(1) 稳定性：不稳定 2.2.4堆排序 堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。
算法演示动图如下: 算法单趟排序可视化过程: 有关冒泡排序的具体代码实现: 【数据结构】八大排序之冒泡排序算法 https://blog.csdn.net/weixin_72357342/...算法动图演示如下: 算法单趟排序可视化过程(以gap/=2为例): 有关希尔排序的具体代码实现: 【数据结构】八大排序之希尔排序算法 https://blog.csdn.net/weixin...算法动图演示如下: 算法单趟排序可视化过程: 有关直接插入排序的具体代码实现: 【数据结构】八大排序之直接插入排序算法 https://blog.csdn.net/weixin_72357342...算法动图演示如下: 算法单趟排序可视化过程: 有关简单选择排序的具体代码实现: 【数据结构】八大排序之简单选择排序 https://blog.csdn.net/weixin_72357342...计数排序的实现思路: 统计每个数据出现的次数 按序输出 算法动图演示如下: 算法单趟排序可视化过程: 有关直接插入排序的具体代码实现: 【数据结构】八大排序之计数排序算法 https
数据结构–排序专题 于2020年11月18日2020年11月18日由Sukuna发布 1.插入排序 算法基本思想 将待排序的记录插入到已排序的子文件中去，使得插入之后得到的子文件仍然是有序子文件...按查找方式的不同，插入排序又可以分为线性插入排序和折半插入排序，前者使用顺序查找，后者使用折半查找。...（二分插入排序） （a）由于插入排序的基本思想是在一个有序序列中插入一个新的记录，因此可以利用“折半查找”查询插入位置，由此得到的插入排序算法为“折半插入排序”，又被称为二分法插入排序。...(缩小增量排序) （a）是插入排序中效率最高的一种排序方法。...故：树形选择排序一般不是用来排序而是用来证明某些问题。为了弥补以上缺点，威洛姆斯在1964年提出了另一种形式的选择排序—堆排序。
前言 在前面的文章中介绍了 插入排序和交换排序，今天来分享的是归并排序和计数排序。 话不多说，正文开始。 2. 归并排序 归并排序既是内排序也是外排序。...基本思想： 归并排序（MERGE-SORT）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。...归并排序核心步骤： 归并排序的特性总结： 归并的缺点在于需要O(N)的空间复杂度，归并排序的思考更多的是解决在磁盘中的外排序问题。...计数排序 思想：计数排序又称为鸽巢原理，是对哈希直接定址法的变形应用。...操作步骤： 统计相同元素出现次数 根据统计的结果将序列回收到原来的序列中 计数排序的特性总结： 计数排序在数据范围集中时，效率很高，但是适用范围及场景有限。
目录 前言 外排序 背景 概念 归并外排序 测试 ---- 前言 本章主要讲解： 归并外排序的操作以及实现（C语言） 注：本章需要用到文件操作的知识，如果有问题，可以先浏览学习一下文件操作的知识...：⭐️ C语言进阶 ⭐️ 文件操作超详解【 建议关注+收藏 】 外排序 背景 一般提到排序都是指内排序，比如快速排序，堆排序，归并排序等。...所谓内排序就是可以在内存中完成的排序，内存的访问速度大约是磁盘的25万倍，如果可以的话在内存中排序是非常快的。但对于大量数据来说，数据太大而无法全部都将数据加载到内存中，这时候就需要外排序。...概念 外排序指的是大文件的排序，即待排序的记录存储在外存储器上，待排序的文件无法一次装入内存，需要在内存和外部存储器之间进行多次数据交换，以达到排序整个文件的目的。...归并外排序 在整体外排序中用归并的思想实现 排序策略 首先将整体大文件进行划分成多个内存能全加载的临时文件 再逐个对划分好的临时文件进行加载到内存，并进行内排序（可以使用高效的排序，建议快排） 排序好后对两两文件进行归并操作
目录 前言 背景 排序策略 排序原则 如何建小堆数组 建堆策略1：向上调整 建堆策略2：向下调整 建成小堆之后 测试 具体堆源码 ---- 前言 ---- 在数据结构中我们学了堆的性质及其实现，...而这里我们将讲解用堆来实现排序 背景 ---- 对给定数组进行堆排序，排成降序 排序策略 ---- 排序原则 如果是排升序那么则先将给定数组建立大堆 如果是排降序那么则先将给定数组建立小堆...对交换后的堆顶数据进行向下调整（调整后又成小堆） 调整后的堆顶数据是当前堆中（包括排除在外的堆尾的最小数）次小的数 让该堆顶数据与堆倒数第二个数据交换 以此循环直到交换到堆的正数第二个数据，这个数组降序也就排序好了...parent = child;//调整下标位置 child = parent * 2 + 1; } else { break;//结束调整 } } } // 对数组进行堆排序
基础排序算法 冒泡排序 思想就是将相邻元素两两比较，当一个元素大于右侧相邻元素时，交换他们的位置，小于右侧元素时，位置不变，最终序列中的最大元素，像气泡一样，到了最右侧。...这时冒泡排序第一轮结束，数列最右侧元素9的位置可认为是一个有序区，有序区目前有一个元素. 第二轮排序结束后，数列右侧的有序区有了两个元素. ...由于该排序算法每一轮都要遍历所有元素，平均时间复杂度为O(n*n) def bubble_sort(li): for i in range(len(li)-1): # 第i趟...+1]=li[j+1],li[j] li=[random.randint(1,100) for i in range(20)] bubble_sort(li) print(li) 如果在某一趟排序中列表没有发生变化...min_loc=j # 目前的最小元素索引 li[i],li[min_loc]=li[min_loc],li[i] return li 插入排序
快速排序 上次讲了基于分治法的归并排序，可是归并排序有许多缺点，比如它需要占用额外的内存来存储所需排序的数组，并且整个排序最重要的就是用来合并数组的函数。...早就听说了快速排序的鼎鼎大名，今天终于见识了。 快速排序是一种基于分治法的排序算法，平均复杂度是O(NlogN)，是一般情况下最高效的排序算法。...而且，快速排序很容易由于递归深度过深，造成堆栈溢出。...不稳定性 由于快速排序交换了不相邻的元素，所以它是不稳定的排序算法。 题目 这里的题目是 http://judge.u-aizu.ac.jp/onlinejudge/description.jsp?...（不要问我为什么这么喜欢用vector，这个坏习惯我一定要改过来，下次尽量不用vector，因为vector的效率比传统数组低） 由于归并排序是稳定排序，所以判断快排是否为稳定排序，可以通过与归并排序的结果进行比较而得出
目录 一、排序的概念及其应用 1.排序的概念 2.排序的应用 3.常见的排序算法 二、常见排序算法的代码实现 1.插入排序 2.选择排序 3.交换排序 4.归并排序 5.非比较排序 三、排序算法复杂度及稳定性分析...内部排序：数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序：数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求不能在内外存之间移动数据的排序。...希尔排序的特点是：前面几组的排序会让数据趋于有序，但不是有序，这叫预排序，当达到这种状态的时候，再最后分成1组去排序，也就是直接排序，效率会增大。 希尔排序的特性总结： 1....4.稳定性：不稳定 对于希尔排序的时间复杂度，根据殷人昆老师的《数据结构-用面相对象方法与C++描述》里面所提到的：我们可以将其定为O(logN^1.3) 代码如下： 2.选择排序 在这里就不再将堆排序了...3.2.2 非递归方法 我们可以使用数据结构中的栈来实现非递归的方法 。每次入栈，都是将begin和end两个先入栈。然后出栈，每出一次栈，将其作为最左右两个下标来计算中间值并进行分割排序。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
