常见排序算法的实现(一)-插入排序
插入排序是最简单最直观的排序算法了,它的依据是:遍历到第N个元素的时候前面的N-1个元素已经是排序好的了,那么就查找前面的N-1个元素把这第N个元素放在合适的位置,如此下去直到遍历完序列的元素为止。
算法的复杂度也是简单的,排序第一个需要1的复杂度,排序第二个需要2的复杂度,因此整个的复杂度就是
1 + 2 + 3 + …… + N = O(N ^ 2)的复杂度。
// 插入排序
void InsertSort(int array[], int length)
{
int i, j, key;
for (i = 1; i < length; i++)
{
key = array[i];
// 把i之前大于array[i]的数据向后移动
for (j = i - 1; j >= 0 && array[j] > key; j--)
{
array[j + 1] = array[j];
}
// 在合适位置安放当前元素
array[j + 1] = key;
}
}
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常见排序算法的实现(二)-shell排序
shell排序是对插入排序的一个改装,它每次排序把序列的元素按照某个增量分成几个子序列,对这几个子序列进行插入排序,然后不断的缩小增量扩大每个子序列的元素数量,直到增量为一的时候子序列就和原先的待排列序列一样了,此时只需要做少量的比较和移动就可以完成对序列的排序了。
// shell排序
void ShellSort(int array[], int length)
{
int temp;
// 增量从数组长度的一半开始,每次减小一倍
for (int increment = length / 2; increment > 0; increment /= 2)
for (int i = increment; i < length; ++i)
{
temp = array[i];
// 对一组增量为increment的元素进行插入排序
for (int j = i; j >= increment; j -= increment)
{
// 把i之前大于array[i]的数据向后移动
if (temp < array[j - increment])
{
array[j] = array[j - increment];
}
else
{
break;
}
}
// 在合适位置安放当前元素
array[j] = temp;
}
}
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常见排序算法的实现(三)-堆排序
堆的定义:
n个关键字序列Kl,K2,…,Kn称为堆,当且仅当该序列满足如下性质(简称为堆性质):
(1) ki≤K2i且ki≤K2i+1 或(2)Ki≥K2i且ki≥K2i+1(1≤i≤)
若将此序列所存储的向量R[1……n]看做是一棵完全二叉树的存储结构,则堆实质上是满足如下性质的完全二叉树:树中任一非叶结点的关键字均不大于(或不小于)其左右孩子(若存在)结点的关键字。
堆的这个性质使得可以迅速定位在一个序列之中的最小(大)的元素。
堆排序算法的过程如下:1)得到当前序列的最小(大)的元素 2)把这个元素和最后一个元素进行交换,这样当前的最小(大)的元素就放在了序列的最后,而原先的最后一个元素放到了序列的最前面
3)的交换可能会破坏堆序列的性质(注意此时的序列是除去已经放在最后面的元素),因此需要对序列进行调整,使之满足于上面堆的性质。重复上面的过程,直到序列调整完毕为止。
// array是待调整的堆数组,i是待调整的数组元素的位置,length是数组的长度
void HeapAdjust(int array[], int i, int nLength)
{
int nChild, nTemp;
for (nTemp = array[i]; 2 * i + 1 < nLength; i = nChild)
{
// 子结点的位置是 父结点位置 * 2 + 1
nChild = 2 * i + 1;
// 得到子结点中较大的结点
if (nChild != nLength - 1 && array[nChild + 1] > array[nChild])
++nChild;
// 如果较大的子结点大于父结点那么把较大的子结点往上移动,替换它的父结点
if (nTemp < array[nChild])
{
array[i] = array[nChild];
}
else // 否则退出循环
{
break;
}
}
// 最后把需要调整的元素值放到合适的位置
array[i] = nTemp;
}
// 堆排序算法
void HeapSort(int array[], int length)
{
// 调整序列的前半部分元素,调整完之后第一个元素是序列的最大的元素
for (int i = length / 2 - 1; i >= 0; --i)
{
HeapAdjust(array, i, length);
}
// 从最后一个元素开始对序列进行调整,不断的缩小调整的范围直到第一个元素
for (int i = length - 1; i > 0; --i)
{
// 把第一个元素和当前的最后一个元素交换,
// 保证当前的最后一个位置的元素都是在现在的这个序列之中最大的
Swap(&array[0], &array[i]);
// 不断缩小调整heap的范围,每一次调整完毕保证第一个元素是当前序列的最大值
HeapAdjust(array, 0, i);
}
}
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常见排序算法的实现(四)-冒泡排序
冒泡排序算法的思想:很简单,每次遍历完序列都把最大(小)的元素放在最前面,然后再对剩下的序列从父前面的一个过程,每次遍历完之后待排序序列就少一个元素,当待排序序列减小为只有一个元素的时候排序就结束了。因此,复杂度在最坏的情况下是O(N ^ 2)。
void Swap( int * a, int * b)
{
int temp;
temp = * a;
* a = * b;
* b = temp;
}
// 冒泡排序
void BubbleSort( int array[], int length)
{
// 记录一次遍历中是否有元素的交换
bool exchange;
for ( int i = 0 ; i < length; ++ i)
{
exchange = false ;
for ( int j = i + 1 ; j < length; ++ j)
{
if (array[j] < array[i])
{
exchange = true ;
Swap( & array[j], & array[i]);
}
}
// 如果这次遍历没有元素的交换,那么排序结束
if ( false == exchange)
break ;
}
}
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常见排序算法的实现(五)-快速排序
快速排序的算法思想: 选定一个枢纽元素,对待排序序列进行分割,分割之后的序列一个部分小于枢纽元素,一个部分大于枢纽元素,再对这两个分割好的子序列进行上述的过程。
// 对一个给定范围的子序列选定一个枢纽元素,执行完函数之后返回分割元素所在的位置,
// 在分割元素之前的元素都小于枢纽元素,在它后面的元素都大于这个元素
int Partition(int array[], int low, int high)
{
// 采用子序列的第一个元素为枢纽元素
int pivot = array[low];
while (low < high)
{
// 从后往前在后半部分中寻找第一个小于枢纽元素的元素
while (low < high && array[high] >= pivot)
{
--high;
}
// 将这个比枢纽元素小的元素交换到前半部分
Swap(&array[low], &array[high]);
// 从前往后在前半部分中寻找第一个大于枢纽元素的元素
while (low < high && array[low] <= pivot)
{
++low;
}
// 将这个比枢纽元素大的元素交换到后半部分
Swap(&array[low], &array[high]);
}
// 返回枢纽元素所在的位置
return low;
}
// 快速排序
void QuickSort(int array[], int low, int high)
{
if (low < high)
{
int n = Partition(array, low, high);
QuickSort(array, low, n);
QuickSort(array, n + 1, high);
}
}
|
常见排序算法的实现(六)-归并排序
归并排序的算法思想:把待排序序列分成相同大小的两个部分,依次对这两部分进行归并排序,完毕之后再按照顺序进行合并。
// 归并排序中的合并算法
void Merge(int array[], int start, int mid, int end)
{
int temp1[10], temp2[10];
int n1, n2;
n1 = mid - start + 1;
n2 = end - mid;
// 拷贝前半部分数组
for (int i = 0; i < n1; i++)
{
temp1[i] = array[start + i];
}
// 拷贝后半部分数组
for (int i = 0; i < n2; i++)
{
temp2[i] = array[mid + i + 1];
}
// 把后面的元素设置的很大
temp1[n1] = temp2[n2] = 1000;
// 逐个扫描两部分数组然后放到相应的位置去
for (int k = start, i = 0, j = 0; k <= end; k++)
{
if (temp1[i] <= temp2[j])
{
array[k] = temp1[i];
i++;
}
else
{
array[k] = temp2[j];
j++;
}
}
}
// 归并排序
void MergeSort(int array[], int start, int end)
{
if (start < end)
{
int i;
i = (end + start) / 2;
// 对前半部分进行排序
MergeSort(array, start, i);
// 对后半部分进行排序
MergeSort(array, i + 1, end);
// 合并前后两部分
Merge(array, start, i, end);
}
}
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总结了一些常见的排序算法,面试必备啊!
名称
|
复杂度 |
说明 |
备注 |
冒泡排序
Bubble Sort
|
O(N*N)
|
将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”,较小的元素比较轻,从而要往上浮
|
|
插入排序
Insertion sort
|
O(N*N)
|
逐一取出元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描,放到适当的位置
|
起初,已经排序的元素序列为空
|
选择排序
|
O(N*N)
|
首先在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,然后放到排序序列末尾。以此递归。
|
|
快速排序
Quick Sort
|
O(n *log2(n))
|
先选择中间值,然后把比它小的放在左边,大的放在右边(具体的实现是从两边找,找到一对后交换)。然后对两边分别使用这个过程(递归)。
|
|
堆排序Heap
Sort
|
O(n *log2(n))
|
利用堆(heaps)这种数据结构来构造的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树结构,并同时满足堆属性:即子节点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。
|
近似完全二叉树
|
希尔排序
SHELL
|
O(n1+£)
0<£<1
|
选择一个步长(Step)
,然后按间隔为步长的单元进行排序.递归,步长逐渐变小,直至为1.
|
|
箱排序
Bin Sort
|
O(n)
|
设置若干个箱子,把关键字等于k的记录全都装入到第k个箱子里(分配),然后按序号依次将各非空的箱子首尾连接起来(收集)。
|
分配排序的一种:通过"分配"和"收集"过程来实现排序。
|
桶排序
Bucket Sort
|
O(n)
|
桶排序的思想是把[0,1)划分为n个大小相同的子区间,每一子区间是一个桶。
|
参考
http://c.chinaitlab.com/special/cpxsf/index.html
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