排序算法有:1、插入排序;2、希尔排序;3、选择排序;4、冒泡排序;5、堆排序;6、快速排序。排序也称排序算法(Sort Algorithm),排序是将一组数据,依指定的顺序进行排列的过程。
一、排序算法
1、插入排序
步骤:
- 从名列前茅个元素开始,该元素可以认为已经被排序
- 取下一个元素tem,从已排序的元素序列从后往前扫描
- 如果该元素大于tem,则将该元素移到下一位
- 重复步骤3,直到找到已排序元素中小于等于tem的元素
- tem插入到该元素的后面,如果已排序所有元素都大于tem,则将tem插入到下标为0的位置
- 重复步骤2~5
动图演示如下:
思路:
在待排序的元素中,假设前n-1个元素已有序,现将第n个元素插入到前面已经排好的序列中,使得前n个元素有序。按照此法对所有元素进行插入,直到整个序列有序。
我们并不能确定待排元素中究竟哪一部分是有序的,所以我们一开始只能认为名列前茅个元素是有序的,依次将其后面的元素插入到这个有序序列中来,直到整个序列有序为止。
代码如下:
void InsertSort(int* arr, int n)
{
for (int i = 0; i < n - 1; ++i) { //记录有序序列最后一个元素的下标 int end = i; //待插入的元素 int tem = arr[end + 1]; //单趟排 while (end >= 0)
{
//比插入的数大就向后移
if (tem < arr[end])
{
arr[end + 1] = arr[end];
end--;
}
//比插入的数小,跳出循环
else
{
break;
}
}
//tem放到比插入的数小的数的后面
arr[end + 1] = tem;
//代码执行到此位置有两种情况:
//1.待插入元素找到应插入位置(break跳出循环到此)
//2.待插入元素比当前有序序列中的所有元素都小(while循环结束后到此)
}
}
时间复杂度:最坏情况下为O(N*N),此时待排序列为逆序,或者说接近逆序
较好情况下为O(N),此时待排序列为升序,或者说接近升序。
空间复杂度:O(1)
2、希尔排序
步骤:
- 先选定一个小于N的整数gap作为名列前茅增量,然后将所有距离为gap的元素分在同一组,并对每一组的元素进行直接插入排序。然后再取一个比名列前茅增量小的整数作为第二增量,重复上述操作…
- 当增量的大小减到1时,就相当于整个序列被分到一组,进行一次直接插入排序,排序完成。
动图如下:
思路:
希尔排序,先将待排序列进行预排序,使待排序列接近有序,然后再对该序列进行一次插入排序,此时插入排序的时间复杂度为O(N)
代码如下:
//希尔排序
void ShellSort(int* arr, int n)
{
int gap = n;
while (gap>1)
{
//每次对gap折半操作
gap = gap / 2;
//单趟排序
for (int i = 0; i < n - gap; ++i) { int end = i; int tem = arr[end + gap]; while (end >= 0)
{
if (tem < arr[end])
{
arr[end + gap] = arr[end];
end -= gap;
}
else
{
break;
}
}
arr[end + gap] = tem;
}
}
}
时间复杂度平均:O(N^1.3)
空间复杂度:O(1)
3、选择排序
思路:
每次从待排序列中选出一个最小值,然后放在序列的起始位置,直到全部待排数据排完即可。
实际上,我们可以一趟选出两个值,一个最大值一个最小值,然后将其放在序列开头和末尾,这样可以使选择排序的效率快一倍。
动图如下:
代码如下:
//选择排序
void swap(int* a, int* b)
{
int tem = *a;
*a = *b;
*b = tem;
}
void SelectSort(int* arr, int n)
{
//保存参与单趟排序的名列前茅个数和最后一个数的下标
int begin = 0, end = n - 1;
while (begin < end) { //保存最大值的下标 int maxi = begin; //保存最小值的下标 int mini = begin; //找出最大值和最小值的下标 for (int i = begin; i <= end; ++i) { if (arr[i] < arr[mini]) { mini = i; } if (arr[i] > arr[maxi])
{
maxi = i;
}
}
//最小值放在序列开头
swap(&arr[mini], &arr[begin]);
//防止最大的数在begin位置被换走
if (begin == maxi)
{
maxi = mini;
}
//最大值放在序列结尾
swap(&arr[maxi], &arr[end]);
++begin;
--end;
}
}
时间复杂度:最坏情况:O(N^2)
较好情况:O(N^2)
空间复杂度:O(1)
4、冒泡排序
思路:
左边大于右边交换一趟排下来最大的在右边
动图如下:
代码如下:
//冒泡排序
void BubbleSort(int* arr, int n)
{
int end = n;
while (end)
{
int flag = 0;
for (int i = 1; i < end; ++i) { if (arr[i - 1] > arr[i])
{
int tem = arr[i];
arr[i] = arr[i - 1];
arr[i - 1] = tem;
flag = 1;
}
}
if (flag == 0)
{
break;
}
--end;
}
}
时间复杂度:最坏情况:O(N^2)
较好情况:O(N)
空间复杂度:O(1)
5、堆排序
堆排序(降序)的核心思想:因为建小堆可以选出最小的数即根节点,我们将每次建好的小堆的最后一个叶子节点和根节点进行交换,交换后不把最后一个数看作堆里的数据,此时根的左右子树依旧是大堆,然后我们再用向下调整算法选出次小的如此循环直到堆里剩一个数结束。
• 升序建大堆
• 降序建小堆
//降序
void HeapSort(int* a, int n)
{
//建小堆
for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i)
{
AdjustDown(a, n, i);
}
int end = n - 1;
//把最小的换到最后一个位置,不把最后一个数看作堆里的
//每次选出剩下数中最小的
//从后往前放
while (end > 0)
{
int tem = a[end];
a[end] = a[0];
a[0] = tem;
//选出次小的数
AdjustDown(a, end, 0);
--end;
}
}
6、快速排序
1. hoare版本(左右指针法)
思路:
- 选出一个key,一般是最左边或是最右边的。
- 定义一个begin和一个end,begin从左向右走,end从右向左走。(需要注意的是:若选择最左边的数据作为key,则需要end先走;若选择最右边的数据作为key,则需要bengin先走)。
- 在走的过程中,若end遇到小于key的数,则停下,begin开始走,直到begin遇到一个大于key的数时,将begin和right的内容交换,end再次开始走,如此进行下去,直到begin和end最终相遇,此时将相遇点的内容与key交换即可。(选取最左边的值作为key)。
- 此时key的左边都是小于key的数,key的右边都是大于key的数。
- 将key的左序列和右序列再次进行这种单趟排序,如此反复操作下去,直到左右序列只有一个数据,或是左右序列不存在时,便停止操作,此时此部分已有序。
代码如下:
//快速排序 hoare版本(左右指针法)
void QuickSort(int* arr, int begin, int end)
{
//只有一个数或区间不存在
if (begin >= end)
return;
int left = begin;
int right = end;
//选左边为key
int keyi = begin;
while (begin < end) { //右边选小 等号防止和key值相等 防止顺序begin和end越界 while (arr[end] >= arr[keyi] && begin < end)
{
--end;
}
//左边选大
while (arr[begin] <= arr[keyi] && begin < end)
{
++begin;
}
//小的换到右边,大的换到左边
swap(&arr[begin], &arr[end]);
}
swap(&arr[keyi], &arr[end]);
keyi = end;
//[left,keyi-1]keyi[keyi+1,right]
QuickSort(arr, left, keyi - 1);
QuickSort(arr,keyi + 1,right);
}
时间复杂度:
快速排序的过程类似于二叉树其高度为logN,每层约有N个数
2. 挖坑法递归
递归:
思路:
挖坑法思路与hoare版本(左右指针法)思路类似
- 选出一个数据(一般是最左边或是最右边的)存放在key变量中,在该数据位置形成一个坑
- 还是定义一个L和一个R,L从左向右走,R从右向左走。(若在最左边挖坑,则需要R先走;若在最右边挖坑,则需要L先走
- 后面的思路与hoare版本(左右指针法)思路类似
代码如下:
//快速排序法 挖坑法
void QuickSort1(int* arr, int begin, int end)
{
if (begin >= end)
return;
int left = begin,right = end;
int key = arr[begin];
while (begin < end) { //找小 while (arr[end] >= key && begin < end)
{
--end;
}
//小的放到左边的坑里
arr[begin] = arr[end];
//找大
while (arr[begin] <= key && begin < end)
{
++begin;
}
//大的放到右边的坑里
arr[end] = arr[begin];
}
arr[begin] = key;
int keyi = begin;
//[left,keyi-1]keyi[keyi+1,right]
QuickSort1(arr, left, keyi - 1);
QuickSort1(arr, keyi + 1, right);
}
非递归
//单趟排
int PartSort(int* arr, int begin, int end)
{
int key = arr[begin];
while (begin < end) { while (key <= arr[end] && begin < end) { --end; } arr[begin] = arr[end]; while (key >= arr[begin] && begin < end)
{
++begin;
}
arr[end] = arr[begin];
}
arr[begin] = key;
int meeti = begin;
return meeti;
}
void QuickSortNoR(int* arr, int begin, int end)
{
stack st;
//先入右边
st.push(end);
//再入左边
st.push(begin);
while (!st.empty())
{
//左区间
int left = st.较好();
st.pop();
//右区间
int right = st.较好();
st.pop();
//中间数
int mid = PartSort(arr, left, right);
//当左区间>=mid-1则证明左区间已经排好序了
if (left < mid - 1) { st.push(mid - 1); st.push(left); } //当mid+1>=右区间则证明右区间已经排好序
if (right > mid + 1)
{
st.push(right);
st.push(mid + 1);
}
}
}
3. 前后指针法
思路:
- 选出一个key,一般是最左边或是最右边的。
- 起始时,prev指针指向序列开头,cur指针指向prev+1。
- 若cur指向的内容小于key,则prev先向后移动一位,然后交换prev和cur指针指向的内容,然后cur指针++;若cur指向的内容大于key,则cur指针直接++。如此进行下去,直到cur到达end位置,此时将key和++prev指针指向的内容交换即可。
- 经过一次单趟排序,最终也能使得key左边的数据全部都小于key,key右边的数据全部都大于key。
- 然后也还是将key的左序列和右序列再次进行这种单趟排序,如此反复操作下去,直到左右序列只有一个数据,或是左右序列不存在时,便停止操作。
//快速排序法 前后指针版本
void QuickSort2(int* arr, int begin, int end)
{
if (begin >= end)
return;
int cur = begin, prev = begin - 1;
int keyi = end;
while (cur != keyi)
{
if (arr[cur] < arr[keyi] && ++prev != cur)
{
swap(&arr[cur], &arr[prev]);
}
++cur;
}
swap(&arr[++prev],&arr[keyi]);
keyi = prev;
//[begin,keyi -1]keyi[keyi+1,end]
QuickSort2(arr, begin, keyi - 1);
QuickSort2(arr, keyi + 1, end);
}
延伸阅读1:什么是排序算法
排序也称排序算法(Sort Algorithm),排序是将一组数据,依指定的顺序进行排列的过程。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。排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视,尤其是在大量数据的处理方面。一个优异的算法可以节省大量的资源。在各个领域中考虑到数据的各种限制和规范,要得到一个符合实际的优异算法,得经过大量的推理和分析。
所谓排序算法,即通过特定的算法因式将一组或多组数据按照既定模式进行重新排序。这种新序列遵循着一定的规则,体现出一定的规律,因此,经处理后的数据便于筛选和计算,大大提高了计算效率。对于排序,我们首先要求其具有一定的稳定性,即当两个相同的元素同时出现于某个序列之中,则经过一定的排序算法之后,两者在排序前后的相对位置不发生变化。换言之,即便是两个完全相同的元素,它们在排序过程中也是各有区别的,不允许混淆不清。