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[数据结构与算法]【C语言】-- 数据结构 -- 选择排序类(简单选择排序,堆排序)(超详解+动图+源码)

?常见排序:

  1. 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。
  2. 稳定性:假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的关键字的记录,若经过排序,这些记录的相对次序保持不变,即在原序列中,r[i] = r[j]?,且?r[i]?在?r[j]?之前,而在排序后的序列中,r[i]?仍在?r[j]?之前,则称这种排序算法是稳定的;否则称为不稳定的。
  3. 内部排序:数据元素全部放在内存中的排序。
  4. 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。

目录

选择排序类:?

? 1、?简单选择排序:

1.1?简单选择排序的特性总结:

1.1.1 时间复杂度:

1.1.2?空间复杂度:

1.1.3 稳定性:?

??2、 堆排序:

2.1.?堆排序的要点分两步:

2.1.1?建立大小堆:

2.1.2 利用大小堆排序:

2.1?堆排序的特性总结:

2.1.1?时间复杂度:

2.1.2?空间复杂度:

2.1.3?稳定性:


选择排序类:?

? ? ? ??选择排序类的基本思想:每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完 。

? 1、?简单选择排序:

  • 在元素集合array[i]--array[n-1]中选择关键码最大(小)的数据元素。
  • 若它不是这组元素中的最后一个(第一个)元素,则将它与这组元素中的最后一个(第一个)元素交换。
  • 在剩余的array[ i ] ~?array[ n - 2 ](array[ i + 1 ] ~ array[ n - 1 ])集合中,重复上述步骤,直到集合剩余1个元素。

//直接插入排序
// 对比 插入排序,谁更小。
void SelectSort(int* a, int n)
{
	assert(a);

	int begin = 0, end = n - 1;
	while (begin < end)
	{
		int mini = begin;
		for (int i = begin + 1; i <= end; ++i)
		{
			if (a[i] < a[mini])
				mini = i;
		}

		Swap(&a[begin], &a[mini]);
		++begin;
	}
}

1.1?简单选择排序的特性总结:

  • 简单选择排序思考非常好理解,但是效率不是很好。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

1.1.1 时间复杂度:

????????????????时间复杂度:O(N^2)

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?是常见的等差数列:n, n-1, n-2, …… 1。

1.1.2?空间复杂度:

????????????????空间复杂度:O(1)

1.1.3 稳定性:?

?


??2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。它是通过堆来进行选择数据。需要注意的是排升序要建大堆,排降序建小堆

//数据交换
void Swap(int* e1, int* e2)
{
	int tmp = *e1;
	*e1 = *e2;
	*e2 = tmp;
}

//向下调整
void AdjustDown(int* a, int n, int root)
{
	int parent = root;
	int child = parent * 2 + 1;
	while (child < n) 
	{							//>大堆,<小堆
		if (child + 1 < n && a[child + 1] > a[child]) 
		{
			++child;
		}

		//>大堆,<小堆
		if (a[child] > a[parent]) 
		{
			Swap(&a[child], &a[parent]);
			parent = child;
			child = parent * 2 + 1;
		}
		else 
		{
			break;
		}
	}
}

//堆排序
void HeapSort(int* a, int n)
{
	assert(a);

	// 建堆,先从最后两个叶子上的根(索引为(n - 2) / 2开始建堆
	// 建最小的堆(最大的堆)
	for (int i = (n - 2) / 2; i >= 0; --i)
	{
		AdjustDown(a, n, i);
	}


	//end:表示最后一个位置
	int end = n - 1;
	//只剩一个数时,就不需要调整了
	while (end > 0)
	{
		//0位置和最后一个位置交换
		Swap(&a[0], &a[end]);
		AdjustDown(a, end, 0);
		--end;
	}
}

2.1.?堆排序的要点分两步:

2.1.1?建立大小堆:

? ? ? ? ? 对于向下调整,需要根节点的堆成立大小堆,否则会导致堆的混乱,而针对于一个未排序为堆的数组,如果以a[0]为父节点,会导致堆的混乱。

  • 用于排序的父节点
  • 代比较的子节点
  • 比较后挑选出的子节点
  • 对于当时的根节点,已排序好的节点

2.1.2 利用大小堆排序:

2.1?堆排序的特性总结:

  • 堆排序使用堆来选数,效率就高了很多。
  • 时间复杂度:O(N*logN)
  • 空间复杂度:O(1)
  • 稳定性:不稳定

2.1.1?时间复杂度:

????????首先,我们需要知道向下建堆的时间复杂度:

? ? ? ?即:O(N)。

? ? ? ?建立大小堆的时间复杂度:

? ? ? ? 于是,时间复杂度为:?O(N)。

(倒过来看,原来是从第1层向其他层看,而这个建队是从最后一个父节点开始,于是就从第h-1层看)

???????利用大小堆排序的时间复杂度:

?? ? ? 于是,时间复杂度为:?O(N*logN)。

? 单趟:

? ? ? ?在之前,我们已经建堆完成,其的无序是因为我们将最后一个元素与第一个元素交换位置。然后 n-1 ,于是唯一一个堆无序的就是第一个元素。而最差的情况就是其需要调到最底层,于是时间复杂度为O(logN)。

? 全趟:

? ? ? ?单趟是O(logN),一共有n个元素,所以就是:O(N*logN)。

2.1.2?空间复杂度:

? ? ? ?没有使用递归,并且变量的创建也是常数。所以是O(1)。

2.1.3?稳定性:

  • 用于排序的父节点
  • 代比较的子节点
  • 比较后挑选出的子节点
  • 对于当时的根节点,已排序好的节点

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加:2022-07-21 21:45:58  更:2022-07-21 21:46:55 
 
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