一、插入排序
??插入排序是一种最简单的排序方法,它的基本思想是将一个记录插入到已经排好序的有序表中,从而一个新的、记录数增1的有序表。
1.基本思想:
??插入排序的工作方式像许多人排序一手扑克牌。开始时,我们的左手为空并且桌子上的牌面向下。然后,我们每次从桌子上拿走一张牌并将它插入左手中正确的位置。为了找到一张牌的正确位置,我们从右到左将它与已在手中的每张牌进行比较。拿在左手上的牌总是排序好的,原来这些牌是桌子上牌堆中顶部的牌。
2.图解:
3.插入排序的实现:
void InsertSort(int* a, int n)
{
for (int i = 0; i < n - 1; ++i)
{
int end = i;
int tmp = a[end + 1];
while (end >= 0)
{
if (tmp < a[end])
{
a[end + 1] = a[end];
--end;
}
else
{
break;
}
}
a[end + 1] = tmp;
}
}
从第一个元素开始,由于只有一个元素,可认为已经排好了。 接着是第二个,判断第二个元素是否小于前一个元素,满足小于时交换值。 交换值后,用于控制循环的end减小1,被交换的值会与前面的值继续比较,形成有序序列。
二、希尔排序
??希尔排序(Shell’s Sort)是插入排序的一种又称“缩小增量排序”(Diminishing Increment Sort),是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。该方法因 D.L.Shell 于 1959 年提出而得名。
1.基本思想:
??先取一个小于n的整数d1作为第一个增量,把文件的全部记录分组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序;然后,取第二个增量d2 =…,继续进行直接插入排序… ??该方法实质上是一种分组插入方法 ??比较相隔较远距离(称为增量)的数,使得数移动时能跨过多个元素,则进行一次比较就可能消除多个元素交换。算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组,每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序,然后再用一个较小的增量对它进行分组,在每组中再进行排序。当增量减到1时,整个要排序的数被分成一组,排序完成。
2.图解:
我们取整数d1 = gap = 5作为第一个增量, 图中相同颜色的方块中的数字为同一个组,在一个组内进行插入排序。 然后缩小gap,取第二个gap = 2, 在这里我们可以发现,这个数组明显地变得相对有序。 取gap = 1,
第三趟排序中,gap变成了1,即每个数字单独作为一组,也就是直接插入排序。
由于在插入排序中,当待排序数组是有序时,是最优的情况,只需当前数跟前一个数比较一下就可以了,这时一共需要比较N- 1次,时间复杂度为O(N). 由于我们第三躺排序中已经相对有序,大大简化了插入排序的过程。 有人通过大量的实验,给出了较好的结果:当n较大时,时间复杂度大约为O(N^1.3).
3.希尔排序的实现:
void ShellSort(int* a, int n)
{
int gap = n;
while (gap > 1)
{
gap = gap / 3 + 1;
for (int i = 0; i < n - gap; ++i)
{
int end = i;
int tmp = a[end + gap];
while (end >= 0)
{
if (tmp < a[end])
{
a[end + gap] = a[end];
end -= gap;
}
else
{
break;
}
}
a[end + gap] = tmp;
}
}
}
三 、冒泡排序
??由于越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端(升序或降序排列),就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样,故名“冒泡排序”。
1.基本思想:
??比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。 ??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.图解:
如上图,3和1比较,3大,两者交换。 接着3和2比较,3大,交换。 3和7比较,3小,不动。 7和9比较,7小,不动。 9和5比较,9大,交换。 这样一直走下去,第一趟可以形成这个序列: 不断走下去便可像冒泡一样,小的数浮向前面,大的数浮到后面。
3.冒泡排序的实现:
void Swap(int* p1, int* p2)
{
int tmp = *p1;
*p1 = *p2;
*p2 = tmp;
}
void BubbleSort(int* a, int n)
{
assert(a);
for (int j = 0; j < n - 1; ++j)
{
int exchange = 0;
for (int i = 1; i < n - j; ++i)
{
if (a[i - 1] > a[i])
{
Swap(&a[i - 1], &a[i]);
exchange = 1;
}
}
if (exchange == 0)
{
break;
}
}
}
四、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。
1.基本思想:
??堆排序的过程就是将堆顶元素(最大值或者最小值)与二叉堆的最末尾叶子节点进行调换,不停的调换,直到二叉堆的顺序变成从小到大或者从大到小,也就实现了我们的目的。
??我们这里以最大堆的堆顶元素(最大元素)为例,最后调换的结果就是从小到大排序的结果。
2.图解:
如图,我们创建一个大堆。 将堆顶元素和堆底元素交换,进行向下调整。 左孩子30代替17的位置 接着25代替17的位置,60代替30的位置,44代替30的位置。 可以发现100沉底后,剩下的数又形成了大堆,继续走下去,60也将沉底,最终形成有序数组。
3.堆排序的实现:
void Swap(int* p1, int* p2)
{
int tmp = *p1;
*p1 = *p2;
*p2 = tmp;
}
void AdjustDwon(int* a, int size, int parent)
{
int child = parent * 2 + 1;
while (child < size)
{
if (child + 1 < size && a[child + 1] > a[child])
{
++child;
}
if (a[child] > a[parent])
{
Swap(&a[child], &a[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void HeapSort(int* a, int n)
{
for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; --i)
{
AdjustDwon(a, n, i);
}
int end = n - 1;
while (end > 0)
{
Swap(&a[0], &a[end]);
AdjustDwon(a, end, 0);
--end;
}
}
五、选择排序
1.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,放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完。
2.图解:
该图中即不停地找最小的数,从起始位置开始放。
3.选择排序的实现:
void Swap(int* p1, int* p2)
{
int tmp = *p1;
*p1 = *p2;
*p2 = tmp;
}
void SelectSort(int* a, int n)
{
assert(a);
int begin = 0, end = n - 1;
while (begin < end)
{
int mini = begin, maxi = begin;
for (int i = begin + 1; i <= end; ++i)
{
if (a[i] < a[mini])
mini = i;
if (a[i] > a[maxi])
maxi = i;
}
Swap(&a[begin], &a[mini]);
if (begin == maxi)
{
maxi = mini;
}
Swap(&a[end], &a[maxi]);
++begin;
--end;
}
}
六、快速排序
??快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法,其基本思想为:任取待排序元素序列中的某元素作为基准值,按照该排序码将待排序集合分割成两子序列,左子序列中所有元素均小于基准值,右子序列中所有元素均大于基准值,然后最左右序列重复该过程,直到所有元素都排列在相应位置上为止。
1.基本思想:
快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序,其排序流程如下: (1)首先设定一个分界值,通过该分界值将数组分成左右两部分。 (2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边,小于分界值的数据集中到数组的左边。此时,左边部分中各元素都小于分界值,而右边部分中各元素都大于或等于分界值。 (3)然后,左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据,又可以取一个分界值,将该部分数据分成左右两部分,同样在左边放置较小值,右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。 (4)重复上述过程,可以看出,这是一个递归定义。通过递归将左侧部分排好序后,再递归排好右侧部分的顺序。当左、右两个部分各数据排序完成后,整个数组的排序也就完成了。
2.图解:
动图很多且会在不经意的时候播放,耐心点哦。
1.Hoare
首先,挑选一个key,一般为最左边或者最右边的值。 右边的小人先走,遇到小于key的值停下, 左边的小人后走,遇到大于key的值停下, 然后两个值交换。 这样下去走到最后, 俩人会相遇,再把key和相遇位置的值交换, 就满足左边的值都小于key,右边的值都大于key。
利用递归,对key左边的序列再次快排,对key右边的序列也快排,最终形成有序序列。
左边做key,右边先走的原因:为了保证相遇位置的值比key小。
2.挖坑法
3.前后指针法
3.快速排序的实现:
void Swap(int* p1, int* p2)
{
int tmp = *p1;
*p1 = *p2;
*p2 = tmp;
}
int PartSort1(int* a, int begin, int end)
{
int midindex = GetMidIndex(a, begin, end);
Swap(&a[begin], &a[midindex]);
int key = a[begin];
int start = begin;
while (begin < end)
{
while (begin < end && a[end] >= key)
--end;
while (begin < end && a[begin] <= key)
++begin;
Swap(&a[begin], &a[end]);
}
Swap(&a[begin], &a[start]);
return begin;
}
int PartSort2(int* a, int begin, int end)
{
int key = a[begin];
while (begin < end)
{
while (begin < end && a[end] >= key)
--end;
a[begin] = a[end];
while (begin < end && a[begin] <= key)
++begin;
a[end] = a[begin];
}
a[begin] = key;
return begin;
}
int PartSort3(int* a, int begin, int end)
{
int midindex = GetMidIndex(a, begin, end);
Swap(&a[begin], &a[midindex]);
int key = a[begin];
int prev = begin;
int cur = begin + 1;
while (cur <= end)
{
if (a[cur] < key && ++prev != cur)
Swap(&a[cur], &a[prev]);
++cur;
}
Swap(&a[begin], &a[prev]);
return prev;
}
int GetMidIndex(int* a, int begin, int end)
{
int mid = begin + ((end - begin) >> 1);
if (a[begin] < a[mid])
{
if (a[mid] < a[end])
{
return mid;
}
else if (a[begin] > a[end])
{
return begin;
}
else
{
return end;
}
}
else
{
if (a[mid] > a[end])
{
return mid;
}
else if (a[begin] < a[end])
{
return begin;
}
else
{
return end;
}
}
}
七、归并排序
??归并排序是建立在归并操作上的一种有效,稳定的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。
1.基本思想:
??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,直到某一指针超出序列尾 ??将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾
2.图解:
在合并的过程中,
最后就形成3、4、6、10的序列,再和右边形成的数列合并。 最后形成有序序列。
3.归并排序的实现:
void _MergeSort(int* a, int begin, int end,int* tmp)
{
if (begin >= end)
return;
int mid = (begin + end) / 2;
_MergeSort(a, begin, mid, tmp);
_MergeSort(a, mid+1, end, tmp);
int begin1 = begin, end1 = mid;
int begin2 = mid + 1.end2 = end;
int i = begin1;
while (begin1 <= end1 && begin2 <= end2)
{
if (a[begin1] < a[begin2])
{
tmp[i++] = a[begin1++];
}
else
{
tmp[i++] = a[begin2++];
}
memcpy(a + begin,tmp + begin, (end - begin + 1)*sizeof(int);
}
}
void MergeSort(int* a, int n)
{
int* tmp = (int*)malloc(sizeof(int) * n);
if (tmp == NULL)
{
printf("malloc fail\n");
exit(-1);
}
_MergeSort(a, 0, n - 1, tmp);
free(tmp);
}
八、计数排序
??计数排序是一个非基于比较的排序算法,是一种牺牲空间换取时间的做法,它的优势在于在对一定范围内的整数排序时,它的复杂度为Ο(n+k)(其中k是整数的范围),快于任何比较排序算法。
1.基本思想:
??1.统计每个数据出现的次数。 ??2.按出现的次数写回原数组。 ??比方说,1出现2次,2出现6次,0出现3次 ??我们就先放3个0,再放2个1,然后放6个2.
2.图解:
3.计数排序的实现:
void CountSort(int* a, int n)
{
int min = a[0], max = a[0];
for (int i = 0; i < n; ++i)
{
if (a[i]min)
{
min = a[i];
}
if (a[i] > max)
{
max = a[i];
}
}
int range = max - min + 1;
int* count = (int*)malloc(sizeof(int) * range);
if (count == NULL)
{
printf("malloc fail\n");
exit(-1);
}
memset(count, 0, sizeof(int) * range);
for (int i = 0; i < n; i++)
{
count[a[i] - min]++;
}
for (int i = 0; i < range; i++)
{
while (count[i]--)
{
a[j++] = i + min;
}
}
}
总结
对排序的总结都在这儿了,如有错误劳请斧正。OvO
|