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八大排序算法总结

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插入排序
1.直接插入排序

原理:将数组分为无序区和有序区两个区,然后不断将无序区的第一个元素按大小顺序插入到有序区中去,最终将所有无序区元素都移动到有序区完成排序。

要点:设立哨兵,作为临时存储和判断数组边界之用。

实现:

Java代码 复制代码
  1. Void InsertSort(Node L[],int length)   
  2.   
  3. {   
  4.   
  5. Int i,j;//分别为有序区和无序区指针   
  6.   
  7. for(i=1;i<length;i++)//逐步扩大有序区   
  8.   
  9. {   
  10.   
  11. j=i+1;   
  12.   
  13. if(L[j]<L[i])   
  14.   
  15. {   
  16.   
  17. L[0]=L[j];//存储待排序元素   
  18.   
  19. While(L[0]<L[i])//查找在有序区中的插入位置,同时移动元素   
  20.   
  21. {   
  22.   
  23. L[i+1]=L[i];//移动   
  24.   
  25. i--;//查找   
  26.   
  27. }   
  28.   
  29. L[i+1]=L[0];//将元素插入   
  30.   
  31. }   
  32.   
  33. i=j-1;//还原有序区指针   
  34.   
  35. }   
  36.   
  37. }  
Void InsertSort(Node L[],int length)

{

Int i,j;//分别为有序区和无序区指针

for(i=1;i<length;i++)//逐步扩大有序区

{

j=i+1;

if(L[j]<L[i])

{

L[0]=L[j];//存储待排序元素

While(L[0]<L[i])//查找在有序区中的插入位置,同时移动元素

{

L[i+1]=L[i];//移动

i--;//查找

}

L[i+1]=L[0];//将元素插入

}

i=j-1;//还原有序区指针

}

}

 

 

2.希尔排序

原理:又称增量缩小排序。先将序列按增量划分为元素个数相同的若干组,使用直接插入排序法进行排序,然后不断缩小增量直至为1,最后使用直接插入排序完成排序。

要点:增量的选择以及排序最终以1为增量进行排序结束。

实现:

Java代码 复制代码
  1. Void shellSort(Node L[],int d)   
  2.   
  3. {   
  4.   
  5. While(d>=1)//直到增量缩小为1   
  6.   
  7. {   
  8.   
  9. Shell(L,d);   
  10.   
  11. d=d/2;//缩小增量   
  12.   
  13. }   
  14.   
  15. }   
  16.   
  17. Void Shell(Node L[],int d)   
  18.   
  19. {   
  20.   
  21. Int i,j;   
  22.   
  23. For(i=d+1;i<length;i++)   
  24.   
  25. {   
  26.   
  27. if(L[i]<L[i-d])   
  28.   
  29. {   
  30.   
  31. L[0]=L[i];   
  32.   
  33. j=i-d;   
  34.   
  35. While(j>0&&L[j]>L[0])   
  36.   
  37. {   
  38.   
  39. L[j+d]=L[j];//移动   
  40.   
  41. j=j-d;//查找   
  42.   
  43. }   
  44.   
  45. L[j+d]=L[0];   
  46.   
  47. }   
  48.   
  49. }   
  50.   
  51. }  
Void shellSort(Node L[],int d)

{

While(d>=1)//直到增量缩小为1

{

Shell(L,d);

d=d/2;//缩小增量

}

}

Void Shell(Node L[],int d)

{

Int i,j;

For(i=d+1;i<length;i++)

{

if(L[i]<L[i-d])

{

L[0]=L[i];

j=i-d;

While(j>0&&L[j]>L[0])

{

L[j+d]=L[j];//移动

j=j-d;//查找

}

L[j+d]=L[0];

}

}

}

 

交换排序

1.冒泡排序

原理:将序列划分为无序和有序区,不断通过交换较大元素至无序区尾完成排序。

要点:设计交换判断条件,提前结束以排好序的序列循环。

实现:

Java代码 复制代码
  1. Void BubbleSort(Node L[])   
  2.   
  3. {   
  4.   
  5. Int i ,j;   
  6.   
  7. Bool ischanged;//设计跳出条件   
  8.   
  9. For(j=n;j<0;j--)   
  10.   
  11. {   
  12.   
  13. ischanged =false;   
  14.   
  15. For(i=0;i<j;i++)   
  16.   
  17. {   
  18.   
  19. If(L[i]>L[i+1])//如果发现较重元素就向后移动   
  20.   
  21. {   
  22.   
  23. Int temp=L[i];   
  24.   
  25. L[i]=L[i+1];   
  26.   
  27. L[i+1]=temp;   
  28.   
  29. Ischanged =true;   
  30.   
  31. }   
  32.   
  33. }   
  34.   
  35. If(!ischanged)//若没有移动则说明序列已经有序,直接跳出   
  36.   
  37. Break;   
  38.   
  39. }   
  40.   
  41. }  
Void BubbleSort(Node L[])

{

Int i ,j;

Bool ischanged;//设计跳出条件

For(j=n;j<0;j--)

{

ischanged =false;

For(i=0;i<j;i++)

{

If(L[i]>L[i+1])//如果发现较重元素就向后移动

{

Int temp=L[i];

L[i]=L[i+1];

L[i+1]=temp;

Ischanged =true;

}

}

If(!ischanged)//若没有移动则说明序列已经有序,直接跳出

Break;

}

}

 

 

2.快速排序

原理:不断寻找一个序列的中点,然后对中点左右的序列递归的进行排序,直至全部序列排序完成,使用了分治的思想。

要点:递归、分治

实现:

 


选择排序

1.直接选择排序

原理:将序列划分为无序和有序区,寻找无序区中的最小值和无序区的首元素交换,有序区扩大一个,循环最终完成全部排序。

要点:

实现:

Java代码 复制代码
  1. Void SelectSort(Node L[])   
  2.   
  3. {   
  4.   
  5. Int i,j,k;//分别为有序区,无序区,无序区最小元素指针   
  6.   
  7. For(i=0;i<length;i++)   
  8.   
  9. {   
  10.   
  11. k=i;   
  12.   
  13. For(j=i+1;j<length;j++)   
  14.   
  15. {   
  16.   
  17. If(L[j]<L[k])   
  18.   
  19. k=j;   
  20.   
  21. }   
  22.   
  23. If(k!=i)//若发现最小元素,则移动到有序区   
  24.   
  25. {   
  26.   
  27. Int temp=L[k];   
  28.   
  29. L[k]=L[i];   
  30.   
  31. L[i]=L[temp];   
  32.   
  33. }   
  34. }   
  35. }  
Void SelectSort(Node L[])

{

Int i,j,k;//分别为有序区,无序区,无序区最小元素指针

For(i=0;i<length;i++)

{

k=i;

For(j=i+1;j<length;j++)

{

If(L[j]<L[k])

k=j;

}

If(k!=i)//若发现最小元素,则移动到有序区

{

Int temp=L[k];

L[k]=L[i];

L[i]=L[temp];

}
}
}

 

2.堆排序

原理:利用大根堆或小根堆思想,首先建立堆,然后将堆首与堆尾交换,堆尾之后为有序区。

要点:建堆、交换、调整堆

实现:

Java代码 复制代码
  1. Void HeapSort(Node L[])   
  2.   
  3. {   
  4.   
  5. BuildingHeap(L);//建堆(大根堆)   
  6.   
  7. For(int i=n;i>0;i--)//交换   
  8.   
  9. {   
  10.   
  11. Int temp=L[i];   
  12.   
  13. L[i]=L[0];   
  14.   
  15. L[0]=temp;   
  16.   
  17. Heapify(L,0,i);//调整堆   
  18.   
  19. }   
  20.   
  21. }   
  22.   
  23.     
  24.   
  25.   
  26. Void BuildingHeap(Node L[])   
  27.   
  28. { For(i=length/2 -1;i>0;i--)   
  29.   
  30. Heapify(L,i,length);   
  31.   
  32. }  
Void HeapSort(Node L[])

{

BuildingHeap(L);//建堆(大根堆)

For(int i=n;i>0;i--)//交换

{

Int temp=L[i];

L[i]=L[0];

L[0]=temp;

Heapify(L,0,i);//调整堆

}

}

 


Void BuildingHeap(Node L[])

{ For(i=length/2 -1;i>0;i--)

Heapify(L,i,length);

}

 

归并排序

原理:将原序列划分为有序的两个序列,然后利用归并算法进行合并,合并之后即为有序序列。

要点:归并、分治

实现:

Java代码 复制代码
  1. Void MergeSort(Node L[],int m,int n)   
  2.   
  3. {   
  4.   
  5. Int k;   
  6.   
  7. If(m<n)   
  8.   
  9. {   
  10.   
  11. K=(m+n)/2;   
  12.   
  13. MergeSort(L,m,k);   
  14.   
  15. MergeSort(L,k+1,n);   
  16.   
  17. Merge(L,m,k,n);   
  18.   
  19. }   
  20. }  
Void MergeSort(Node L[],int m,int n)

{

Int k;

If(m<n)

{

K=(m+n)/2;

MergeSort(L,m,k);

MergeSort(L,k+1,n);

Merge(L,m,k,n);

}
}

 

 

 


基数排序

原理:将数字按位数划分出n个关键字,每次针对一个关键字进行排序,然后针对排序后的序列进行下一个关键字的排序,循环至所有关键字都使用过则排序完成。

要点:对关键字的选取,元素分配收集。

实现:

Java代码 复制代码
  1. Void RadixSort(Node L[],length,maxradix)   
  2.   
  3. {   
  4.   
  5. Int m,n,k,lsp;   
  6.   
  7. k=1;m=1;   
  8.   
  9. Int temp[10][length-1];   
  10.   
  11. Empty(temp); //清空临时空间   
  12.   
  13. While(k<maxradix) //遍历所有关键字   
  14.   
  15. {   
  16.   
  17. For(int i=0;i<length;i++) //分配过程   
  18.   
  19. {    
  20.   
  21. If(L[i]<m)   
  22.   
  23. Temp[0][n]=L[i];   
  24.   
  25. Else   
  26.   
  27. Lsp=(L[i]/m)%10//确定关键字   
  28.   
  29. Temp[lsp][n]=L[i];   
  30.   
  31. n++;   
  32.   
  33. }   
  34.   
  35. CollectElement(L,Temp); //收集   
  36.   
  37. n=0;   
  38.   
  39. m=m*10;   
  40.   
  41. k++;   
  42.   
  43. }   
  44.   
  45. }  
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