在Object-C中学习数据结构与算法之排序算法

笔者在学习数据结构与算法时,尝试着将排序算法以动画的形式呈现出来更加方便理解记忆,本文配合Demo 在Object-C中学习数据结构与算法之排序算法阅读更佳。

目录

选择排序

冒泡排序

插入排序

快速排序

双路快速排序

三路快速排序

堆排序

总结与收获

参考与阅读

选择排序

选择排序是一种简单直观的排序算法,无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度。所以用到它的时候,数据规模越小越好。唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧。

1.算法步骤

首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置

再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。

重复第二步,直到所有元素均排序完毕。

2.动画演示

3.代码实现

冒泡排序

冒泡排序(Bubble Sort)也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

1.算法步骤

比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。

对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数。

针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。

持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。

2.动画演示

3.代码实现

插入排序

插入排序的代码实现虽然没有冒泡排序和选择排序那么简单粗暴,但它的原理应该是最容易理解的了,因为只要打过扑克牌的人都应该能够秒懂。插入排序是一种最简单直观的排序算法,它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。

1.算法步骤

将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列,把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。

从头到尾依次扫描未排序序列,将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。(如果待插入的元素与有序序列中的某个元素相等,则将待插入元素插入到相等元素的后面。)

2.动画演示

3.代码实现

归并排序

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。

作为一种典型的分而治之思想的算法应用,归并排序的实现由两种方法:

自上而下的递归(所有递归的方法都可以用迭代重写,所以就有了第 2 种方法)

自下而上的迭代;

本文使用的是自顶向下的归并排序

1.算法步骤

申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列;

设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置;

比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置;

重复步骤 3 直到某一指针达到序列尾;

将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。

2.动画演示

3.代码实现

快速排序

快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下,排序 n 个项目要 Ο(nlogn) 次比较。在最坏状况下则需要 Ο(n2) 次比较,但这种状况并不常见。事实上,快速排序通常明显比其他 Ο(nlogn) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。

快速排序又是一种分而治之思想在排序算法上的典型应用。本质上来看,快速排序应该算是在冒泡排序基础上的递归分治法。

快速排序的名字起的是简单粗暴,因为一听到这个名字你就知道它存在的意义,就是快,而且效率高!它是处理大数据最快的排序算法之一了。

1.算法步骤

从数列中挑出一个元素,称为 “基准”(pivot);

重新排序数列,所有元素比基准值小的摆放在基准前面,所有元素比基准值大的摆在基准的后面(相同的数可以到任一边)。在这个分区退出之后,该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区(partition)操作;

递归地(recursive)把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序;

快速排序的优化可考虑当分区间隔小的的时候转而使用插入排序

2.动画演示

3.代码实现

双路快速排序

过多重复键值使Quick Sort降至O(n^2)

使用双快速排序后, 我们的快速排序算法可以轻松的处理包含大量元素的数组

快速排序的优化可考虑当分区间隔小的的时候转而使用插入排序

1.算法图示

2.动画演示

3.代码实现

三路快速排序

对于包含有大量重复数据的数组, 三路快排有巨大的优势

对于一般性的随机数组和近乎有序的数组, 三路快排的效率虽然不是最优的, 但是是在非常可以接受的范围里

因此, 在一些语言中, 三路快排是默认的语言库函数中使用的排序算法。比如Java:)

快速排序的优化可考虑当分区间隔小的的时候转而使用插入排序

1.算法图示

2.动画演示

3.代码实现

堆排序

堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法:

大顶堆:每个节点的值都大于或等于其子节点的值,在堆排序算法中用于升序排列;

小顶堆:每个节点的值都小于或等于其子节点的值,在堆排序算法中用于降序排列;

堆排序的平均时间复杂度为 Ο(nlogn)。

1.算法步骤

创建一个堆 H[0……n-1];

把堆首(最大值)和堆尾互换;

把堆的尺寸缩小 1,并调用 shift_down(1),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置;

重复步骤 2,直到堆的尺寸为 1

2.动画演示

3.代码实现

如果各位读者看完有所收获欢迎在Github上给个star (^__^)

参考与阅读

一本关于排序算法的 GitBook 在线书籍 《十大经典排序算法》,使用 JavaScript & Python & Go 实现

在 JavaScript 中学习数据结构与算法

排序动画

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181012G10JIJ00?refer=cp_1026
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