@zhutoulwz
2015-10-08T14:52:08.000000Z
字数 3987
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排序算法
数据结构
排序算法是最基本最常用的算法,不同的排序算法在不同的场景或应用中会有不同的表现,我们需要对各种排序算法熟练才能将它们应用到实际当中,才能更好地发挥它们的优势。今天,来总结下各种排序算法。
下面这个表格总结了各种排序算法的复杂度与稳定性:
排序算法 | 平均时间复杂度 | 最坏复杂度 | 空间复杂度 | 稳定性 |
---|---|---|---|---|
冒泡排序 | 稳定 | |||
选择排序 | 不稳定 | |||
直接插入排序 | 稳定 | |||
快速排序 | 不稳定 | |||
归并排序 | 稳定 | |||
堆排序 | 不稳定 | |||
希尔排序 | 不稳定 | |||
基数排序 | 稳定 | |||
二叉树排序 | 稳定 | |||
计数排序 | 稳定 |
冒泡排序可谓是最经典的排序算法了,它是基于比较的排序算法,时间复杂度为O(n^2),其优点是实现简单,n较小时性能较好。
算法原理
相邻的数据进行两两比较,小数放在前面,大数放在后面,这样一趟下来,最小的数就被排在了第一位,第二趟也是如此,如此类推,直到所有的数据排序完成
c++代码实现
void bubble_sort(int arr[], int len)
{
for (int i = 0; i < len - 1; i++)
{
for (int j = len - 1; j >= i; j--)
{
if (arr[j] < arr[j - 1])
{
int temp = arr[j];
arr[j] = arr[j - 1];
arr[j - 1] = temp;
}
}
}
}
c++代码实现
void select_sort(int arr[], int len)
{
for (int i = 0; i < len; i++)
{
int index = i;
for (int j = i + 1; j < len; j++)
{
if (arr[j] < arr[index])
index = j;
}
if (index != i)
{
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[index];
arr[index] = temp;
}
}
}
c++代码实现
void insert_sort(int arr[], int len)
{
for (int i = 1; i < len; i ++)
{
int j = i - 1;
int k = arr[i];
while (j > -1 && k < arr[j] )
{
arr[j + 1] = arr[j];
j --;
}
arr[j + 1] = k;
}
}
c++代码实现
void quick_sort(int arr[], int left, int right)
{
if (left < right)
{
int i = left, j = right, target = arr[left];
while (i < j)
{
while (i < j && arr[j] > target)
j--;
if (i < j)
arr[i++] = arr[j];
while (i < j && arr[i] < target)
i++;
if (i < j)
arr[j] = arr[i];
}
arr[i] = target;
quick_sort(arr, left, i - 1);
quick_sort(arr, i + 1, right);
}
}
算法原理
归并排序具体工作原理如下(假设序列共有n个元素):
归并排序是稳定的排序算法,其时间复杂度为
c++代码实现
void merge(int arr[], int temp_arr[], int start_index, int mid_index, int end_index)
{
int i = start_index, j = mid_index + 1;
int k = 0;
while (i < mid_index + 1 && j < end_index + 1)
{
if (arr[i] > arr[j])
temp_arr[k++] = arr[j++];
else
temp_arr[k++] = arr[i++];
}
while (i < mid_index + 1)
{
temp_arr[k++] = arr[i++];
}
while (j < end_index + 1)
temp_arr[k++] = arr[j++];
for (i = 0, j = start_index; j < end_index + 1; i ++, j ++)
arr[j] = temp_arr[i];
}
void merge_sort(int arr[], int temp_arr[], int start_index, int end_index)
{
if (start_index < end_index)
{
int mid_index = (start_index + end_index) / 2;
merge_sort(arr, temp_arr, start_index, mid_index);
merge_sort(arr, temp_arr, mid_index + 1, end_index);
merge(arr, temp_arr, start_index, mid_index, end_index);
}
}
二叉堆是完全二叉树或者近似完全二叉树,满足两个特性
当父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆。当父结点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值时为最小堆。一般二叉树简称为堆。
一般都是数组来存储堆,i
结点的父结点下标就为(i – 1) / 2
。它的左右子结点下标分别为2 * i + 1
和2 * i + 2
。如第0个结点左右子结点下标分别为1和2。存储结构如图所示:
算法原理(以最大堆为例)
c++代码实现
/**
* 将数组arr构建大根堆
* @param arr 待调整的数组
* @param i 待调整的数组元素的下标
* @param len 数组的长度
*/
void heap_adjust(int arr[], int i, int len)
{
int child;
int temp;
for (; 2 * i + 1 < len; i = child)
{
child = 2 * i + 1; // 子结点的位置 = 2 * 父结点的位置 + 1
// 得到子结点中键值较大的结点
if (child < len - 1 && arr[child + 1] > arr[child])
child ++;
// 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 (arr[i] < arr[child])
{
temp = arr[i];
arr[i] = arr[child];
arr[child] = temp;
}
else
break;
}
}
/**
* 堆排序算法
*/
void heap_sort(int arr[], int len)
{
int i;
// 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 = len / 2 - 1; i >= 0; i--)
{
heap_adjust(arr, i, len);
}
for (i = len - 1; i > 0; i--)
{
// 将第1个元素与当前最后一个元素交换,保证当前的最后一个位置的元素都是现在的这个序列中最大的
int temp = arr[0];
arr[0] = arr[i];
arr[i] = temp;
// 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
heap_adjust(arr, 0, i);
}
}
未完待续