🐱作者:傻响 🐱专栏:《数据结构与算法》 🔥格言:你只管努力,剩下的交给时间!
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目录
1、排序的概念及其运用
1.1排序的概念
1.2 常见的排序算法
1.3 排序算法接口
2、常见排序算法的实现
2.1 插入排序
2.1.1直接插入排序
2.1.2 希尔排序( 缩小增量排序 )
2.2.1 直接选择排序
2.2.2 堆排序
2.3 交换排序
2.3.1冒泡排序
2.3.2快速排序
2.3.3 快速排序非递归
1、排序的概念及其运用
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。 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。 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。
1.2 常见的排序算法
插入排序:直接插入排序、希尔排序
选择排序:选择排序、堆排序
交换排序:冒泡排序、快排序
归并排序:归并排序
1.3 排序算法接口
// 打印数组
void SortPrint(int* _array, int size);
// 插入排序
void InsertSort(int* _array, int size);
// 希尔排序
void ShellSort(int* _array, int size);
// 直接选择排序
void SelectSort(int* _array, int size);
// 堆排序
void HeapSort(int* _array, int size);
// 冒泡排序
void BubbleSort(int* _array, int size);
// 递归快速排序
void QuickSort(int* _array, int begin, int end);
int GetMidInster(int* _array, int left, int right); // 三数取中
// 非递归快速排序
void QuickSortNonR(int* _array, int begin, int end);
void TestInsertSort()
{
int _array[] = { 44,66,76,2,10 };
InsertSort(_array, sizeof(_array) / sizeof(_array[0]));
SortPrint(_array, sizeof(_array) / sizeof(_array[0]));
}
void TestShellSort()
{
int _array[] = { 9,8,7,6,5,4,3,2,1,0 };
ShellSort(_array, sizeof(_array) / sizeof(_array[0]));
SortPrint(_array, sizeof(_array) / sizeof(_array[0]));
}
void TestSelectSort()
{
int _array[] = { 22,33,55,77,33,8,1,76,32,93,12 };
SelectSort(_array, sizeof(_array) / sizeof(_array[0]));
SortPrint(_array, sizeof(_array) / sizeof(_array[0]));
}
void TestHeapSort()
{
int _array[] = { 22,33,55,77,33,8,1,76,32,93,12 };
HeapSort(_array, sizeof(_array) / sizeof(_array[0]));
SortPrint(_array, sizeof(_array) / sizeof(_array[0]));
}
void TestBubbleSort()
{
int _array[] = { 22,33,55,77,33,8,1,76,32,93,12 };
BubbleSort(_array, sizeof(_array) / sizeof(_array[0]));
SortPrint(_array, sizeof(_array) / sizeof(_array[0]));
}
void TestQuickSort()
{
int _array[] = { 6,1,2,7,9,3,4,5,10,8 };
QuickSort(_array, 0, sizeof(_array) / sizeof(_array[0])-1);
SortPrint(_array, sizeof(_array) / sizeof(_array[0]));
}
void TestQuickSortNonR()
{
int _array[] = { 6,1,2,7,9,3,4,5,10,8 };
QuickSortNonR(_array, 0, sizeof(_array) / sizeof(_array[0]) - 1);
SortPrint(_array, sizeof(_array) / sizeof(_array[0]));
}
void TestTop()
{
// 基准时间
srand((unsigned int)time(NULL));
int N = 1000000;
// 开辟空间
int* _array1 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
assert(_array1);
int* _array2 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
assert(_array2);
int* _array3 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
assert(_array3);
int* _array4 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
assert(_array4);
int* _array5 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
assert(_array5);
int* _array6 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
assert(_array6);
for (int i = 0; i < N; i++)
{
_array1[i] = rand();
_array2[i] = _array1[i];
_array3[i] = _array2[i];
_array4[i] = _array3[i];
_array5[i] = _array4[i];
_array6[i] = _array5[i];
}
// 时间记录
int begin1 = clock();
//InsertSort(_array1, N);
int end1 = clock();
int begin2 = clock();
ShellSort(_array2, N);
int end2 = clock();
int begin3 = clock();
//SelectSort(_array3, N);
int end3 = clock();
int begin4 = clock();
HeapSort(_array4, N);
int end4 = clock();
int begin5 = clock();
//BubbleSort(_array5, N);
int end5 = clock();
int begin6 = clock();
QuickSort(_array6, 0, N-1);
int end6 = clock();
// 打印时间
printf("InsertSort Time : %d\n", end1 - begin1);
printf("ShellSort Time : %d\n", end2 - begin2);
printf("SelectSort Time : %d\n", end3 - begin3);
printf("HeapSort Time : %d\n", end4 - begin4);
printf("Bubble Time : %d\n", end5 - begin5);
printf("QuickSort Time : %d\n", end6 - begin6);
free(_array1);
free(_array2);
free(_array3);
free(_array4);
free(_array5);
}
2、常见排序算法的实现
2.1 插入排序
基本思想:直接插入排序是一种简单的插入排序法,其基本思想是: 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 。
2.1.1直接插入排序
当插入第i(i>=1)个元素时,前面的array[0],array[1],…,array[i-1]已经排好序,此时用array[i]的排序码与array[i-1],array[i-2],…的排序码顺序进行比较,找到插入位置即将array[i]插入,原来位置上的元素顺序后移
?
第一轮:从第二位置的 6 开始比较,比前面 7 小,交换位置。
?
第二轮:第三位置的 9 比前一位置的 7 大,无需交换位置。
?
第三轮:第四位置的 3 比前一位置的 9 小交换位置,依次往前比较。
?
第四轮:第五位置的 1 比前一位置的 9 小,交换位置,再依次往前比较。
?
// 插入排序 《O(N^2)》
void InsertSort(int* arr, int size)
{
for (int i = 0; i < size - 1; i++)
{
// 迭代
int end = i;
int temp = arr[end + 1];
while (end >= 0)
{
if (arr[end] > temp)
{
arr[end + 1] = arr[end];
end--;
}
else
{
break;
}
}
?
// 程序走到这里说明移动完成了,temp保存的值。
// 因为end在循环里移动了,所以要存到end+1的位置上。
arr[end + 1] = temp;
}
}
直接插入排序的特性总结:
-
元素集合越接近有序,直接插入排序算法的时间效率越高 -
时间复杂度:O(N^2) -
空间复杂度:O(1),它是一种稳定的排序算法 -
稳定性:稳定
2.1.2 希尔排序( 缩小增量排序 )
希尔排序法又称缩小增量法。希尔排序法的基本思想是:先选定一个整数,把待排序文件中所有记录分成个组,所有距离为的记录分在同一组内,并对每一组内的记录进行排序。然后,取,重复上述分组和排序的工作。当到达=1时,所有记录在统一组内排好序。
?
??
??
// 希尔排序 - 《O(log以2为低的倍数)》
void ShellSort(int* _array, int size)
{
// 预排序!
int gap = size; // gap越大: 大的数据可以越快的跳到最后。
// ? ? 小的数据可以越快的跳到前面。
// ? ? ? ? ? 不是很接近有序。
// gap越小: 跳的越慢,越接近有序。
while (gap > 1)
{
// 保证gap最后一次是1.1就是插入排序。
gap = gap / 3 + 1;
?
// 外层是gap数量的嵌套
for (int i = 0; i < gap; i++)
{
// 内层是gap横跨的嵌套
for (int j = i; j < size - gap; j += gap)
{
int end = j;
int temp = _array[end + gap];
while (end >= 0)
{
if (_array[end] > temp)
{
_array[end + gap] = _array[end];
end -= gap;
}
else
{
break;
}
}
// 程序走到这里说明移动完成了,temp保存的值。
// 因为end在循环里移动了,所以要存到end+1的位置上。
_array[end + gap] = temp;
}
}
}
}
?
?
// // 希尔排序 - 《O(log以2为低的倍数)》(简化版)
void ShellSort(int* _array, int size)
{
// 预排序!
int gap = size; // gap越大: 大的数据可以越快的跳到最后。
// ? ? 小的数据可以越快的跳到前面。
// ? ? ? ? ? 不是很接近有序。
// gap越小: 跳的越慢,越接近有序。
while (gap > 1)
{
// 保证gap最后一次是1.1就是插入排序。
gap = gap / 3 + 1;
?
// 内层是gap横跨的嵌套
for (int j = 0; j < size - gap; j ++)
{
int end = j;
int temp = _array[end + gap];
while (end >= 0)
{
if (_array[end] > temp)
{
_array[end + gap] = _array[end];
end -= gap;
}
else
{
break;
}
}
// 程序走到这里说明移动完成了,temp保存的值。
// 因为end在循环里移动了,所以要存到end+1的位置上。
_array[end + gap] = temp;
}
}
}
希尔排序的特性总结:
-
希尔排序是对直接插入排序的优化。 -
当gap > 1时都是预排序,目的是让数组更接近于有序。当gap == 1时,数组已经接近有序的了,这样就 会很快。这样整体而言,可以达到优化的效果。我们实现后可以进行性能测试的对比。 -
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,因此在好些树中给出的 希尔排序的时间复杂度都不固定: -
稳定性:不稳定
??
2.2 选择排序
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 。
2.2.1 直接选择排序
-
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 。
??
// 直接选择排序
void SelectSort(int* _array, int size)
{
// 头部位置,尾巴位置
int begin = 0, end = size - 1;
while (begin < end)
{
// 最小的下标,寻找最大的下标。
int min_i = begin, max_i = begin;
for (int i = begin + 1; i < end; i++)
{
if (_array[min_i] > _array[i])
{
min_i = i;
}
if (_array[max_i] < _array[i])
{
max_i = i;
}
}
?
// 交换最小数据和头部数据位置,并且交换最大数据和尾巴数据位置
Swap1(&_array[min_i], &_array[begin]);
// 矫正max_i的下表
if (max_i == begin)
max_i = min_i;
Swap1(&_array[max_i], &_array[end]);
begin++;
end--;
}
}
直接选择排序的特性总结:
-
直接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
2.2.2 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。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。
??
void Swap(HPDataType* parent, HPDataType* child)
{
HPDataType temp = *parent;
*parent = *child;
*child = temp;
}
?
// - 向下调整小堆算法
void AdjustDown(HPDataType* data, int size, int parent)
{
// 找出父亲根节点下最小的那个孩子
// 假设
int minChild = parent * 2 + 1;
?
while (minChild < size)
{
// 验证
if (data[minChild] < data[minChild+1] ?&& minChild + 1 < size)
{
minChild++;
}
?
// 验证完找到孩子
if (data[minChild] > data[parent])
{
Swap(&data[parent], &data[minChild]);
parent = minChild;
minChild = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
?
// 堆排序
void HeapSort(int* _array, int size)
{
// 创建堆
for (int i = (size - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)
{
AdjustDown(_array, size, i);
}
?
// 选数
int i = 1;
while (i < size)
{
// 将第一个数据和最后一个数据交换
Swap(&_array[0], &_array[size - i]);
// 调整
AdjustDown(_array, size - i, 0);
++i;
}
}
直接选择排序的特性总结:
-
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
2.3 交换排序
基本思想:所谓交换,就是根据序列中两个记录键值的比较结果来对换这两个记录在序列中的位置,交换排 序的特点是:将键值较大的记录向序列的尾部移动,键值较小的记录向序列的前部移动。
2.3.1冒泡排序
??
// 冒泡排序
void BubbleSort(int* _array, int size)
{
for (int i = 0; i < size - 1; i++)
{
bool flag = true;
for (int j = 0; j < size - 1 - i; j++)
{
if (_array[j] > _array[j + 1])
{
Swap(&_array[j], &_array[j + 1]);
flag = false;
}
}
if (flag == true)
break;
}
}
冒泡排序的特性总结:
-
冒泡排序是一种非常容易理解的排序 -
时间复杂度:O(N^2) -
空间复杂度:O(1) -
稳定性:稳定
2.3.2快速排序
基本思想: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,然后最左右子序列重复该过程,直到所有元素都排列在相应位置上为止。
(1)hoare版本
//======================================快速排序key_i优化==================================
// 三数取中 找出left mid right的中间值返回
int GetMidInster(int* _array, int left, int right)
{
// 找到中间位置
int mid = (left + right) / 2;
?
// 逻辑判断
if (_array[left] < _array[mid]) ?
{ // _array[left] < _array[mid]
if (_array[mid] < _array[right]) // left < mid ? < right
return mid;
else if (_array[left] > _array[right]) // right < left < mid ?
return left;
else ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?// left < right < mid
return right;
}
else
{// _array[left] > _array[mid]
if (_array[mid] < _array[right]) // right < mid < left
return mid;
else if (_array[left] < _array[right]) // mid < left < right
return left;
else ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?// mid < right < left
return right;
}
}
?
int PartSort(int* _array, int left, int right)
{
// 找出left mid right
int mid = GetMidInster(_array, left, right);
Swap(&left, &mid);
?
// 定义k的位置
int key_i = left;
while (left < right)
{
// 右边找小
while (_array[right] >= _array[key_i] && left < right)
{
right--;
}
// 左边找大
while (_array[left] <= _array[key_i] && left < right)
{
left++;
}
// 右边找到大的,左边找到小的
if(left < right)
Swap(&_array[left], &_array[right]);
}
?
// 交换完成后,将key_i和左右相遇的位置互换一下。
int meet_i = left;
Swap(&_array[meet_i], &_array[key_i]);
return meet_i;
}
?
// key_i在右边的快排算法
int PartSort(int* _array, int left, int right)
{
// 找出left mid right
int mid = GetMidInster(_array, left, right);
Swap(&right, &mid);
?
// 定义k的位置
int key_i = right;
while (left < right)
{
// 左边找大
while (_array[left] <= _array[key_i] && left < right)
{
left++;
}
// 右边找小
while (_array[right] >= _array[key_i] && left < right)
{
right--;
}
?
// 右边找到大的,左边找到小的
if(left < right)
Swap(&_array[left], &_array[right]);
}
?
int meet_i = left;
Swap(&_array[meet_i], &_array[key_i]);
return meet_i;
}
?
?
// 快速排序 - 优化版
void QuickSort(int* _array, int begin, int end)
{
if (begin >= end)
return;
// 小区间优化
if (end - begin <= 10)
{
InsertSort(_array + begin, end - begin + 1);
}
else
{
int meet_i = PartSort(_array, begin, end);
// 划分成功后以div为边界形成了左右两部分 [left, meet_i-1) 和 [meet_i+1, right)
// 递归排[left, meet_i - 1)
QuickSort(_array, begin, meet_i - 1);
// 递归排[meet_i + 1, end)
QuickSort(_array, meet_i + 1, end);
}
?
}
(2)挖坑版本
// 挖坑法 - 公用hoare版本的结构。
int PartSort2(int* _array, int left, int right)
{
// 找出left mid right的中间值
int mid = GetMidInster(_array, left, right);
Swap(&left, &mid);
?
// 定义k的位置、坑的位置
int key = _array[left];
int hole = left; ? ?// hole = 坑
?
while (left < right)
{
// 右边找小
while (left < right && _array[right] >= key)
{
right--;
}
_array[hole] = _array[right]; // 填坑
hole = right;
?
// 左边找大
while (left < right && _array[left] <= key)
{
left++;
}
_array[hole] = _array[left]; // 填坑
hole = left;
}
?
// 将key填入坑中
_array[hole] = _array[key];
return hole;
}
(3)前后指针版本
// 前后指针法 - 公用hoare版本的结构。
int PartSort3(int* _array, int left, int right)
{
// 找出left mid right的中间值
int mid = GetMidInster(_array, left, right);
Swap(&left, &mid);
?
// 定义k的位置、坑的位置
int key_i = left;
int prev = left;
int cur = left + 1;
while (cur <= right)
{
// 找小,进行交换。
if (_array[cur] < _array[key_i] && ++prev != cur)
Swap(&_array[prev], &_array[cur]);
?
cur++;
}
Swap(&_array[key_i], &_array[prev]);
?
return prev;
}
2.3.3 快速排序非递归
????????非递归需要借助栈。
// 非递归排序
void QuickSortNonR(int* _array, int begin, int end)
{
Stack hp;
StackInit(&hp);
// 先将左边和右边第一次的区间入栈
StackPush(&hp, begin);
StackPush(&hp, end);
?
while (!StackEmpty(&hp))
{
// 去出区间:因为先入后出的关系,上面先入左,所以这里要先拿右边
int right = StackTop(&hp);
StackPop(&hp);
int left = StackTop(&hp);
StackPop(&hp);
?
//if (left >= right)
//{
// continue;
//}
// 找到中间
int key_i = PartSort3(_array, left, right);
if (right > key_i)
{
StackPush(&hp, key_i + 1);
StackPush(&hp, right);
}
?
if (left < key_i)
{
StackPush(&hp, left);
StackPush(&hp, key_i - 1);
}
?
}
?
StackDestroy(&hp);
}
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