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直接插入排序
过程：
1. 数据可分看成两个部分，前面的数据是有序的
2. 从后面的数据取出一个元素，插到前面有序数据的合适位置
从右端开始查找，到找到比此元素大的时候，则此元素向后移动，以空出多余的空间来插入此元素。
3. 查找至最后。
例：
3 2 4 5 8 1
2 3 4 5 8 1
1 2 3 4 5 8
def insert_sort(lists):
count = len(lists)
for i in range(1, count):
tmp = lists[i]
j = i - 1
while j >= 0 and lists[j]>tmp:
lists[j+1] = lists[j]
j -= 1
lists[j+1] = tmp
return lists
void direct_insert_sort(int *ar, int count);
void direct_insert_sort(int *ar, int count){
int tmp;
int i;
int j;
for (i=1; i < count; i++){
tmp = ar[i];
j = i-1;
while(j>=0 && (ar[j] > tmp) ){
ar[j+1] = ar[j];
j--;
}
ar[j+1] = tmp;
}
}
希尔排序
过程：
1.将所有的数据分组为N/2；这样每组就有2个数据,利用直接插入排序。
2.将所有的数据分组为N/2*2; 每组就有4个数据,利用直接插入排序。
3.step大于等于1，最后再一次直接插入排序
评价：
1. 时间复杂度：n^1.25 或者 nlog2(n)
2. 非稳定
3. 插入排序对于“局部有序”有较好的表现
def shell_sort(lists): count = len(lists) step = count/2 while step>0: for i in range(step, count, step): tmp = lists[i] j = i - step while j >= 0 and lists[j] > tmp: lists[j+step] = lists[j] j -= step lists[j+step] = tmp step/=2 return lists
void inner_direct_insert_sort(int *ar, int count, int step);
void shell_sort(int *ar, int count);
void shell_sort(int *ar, int count){
int step;
for (step=count/2; step > 0; step/=2)
inner_direct_insert_sort(ar, count, step);
}
// 调用插入排序，但是这里需要改变步长。
void inner_direct_insert_sort(int *ar, int count, int step){
int tmp;
int i;
int j;
for (i=step; i < count; i+=step){
tmp = ar[i];
j = i-step;
while(j>=0 && (ar[j] > tmp) ){
ar[j+step] = ar[j];
j-=step;
}
ar[j+step] = tmp;
}
}
冒泡排序：
哈哈最简单了
1. 从头开始，依次和自己后面的元素进行比较，交换
时间复杂度也很高O（N）
def bubble_sort(lists): count = len(lists) for i in range(0, count): for j in range(i+1, count) if lists[i] > lists[j]: lists[i], lists[j] = lists[j], lists[i] return lists
void bubble_sort(int *ar, int count);
void bubble_sort(int *ar, int count){
int i;
int j;
int tmp;
for(i=0; i<count; i++){
for (j=i+1; j<count; j++){
if(ar[i] > ar[j]){
tmp = ar[i];
ar[i] = ar[j];
ar[j] = tmp;
}
}
}
}
快速排序
过程：
1、基本的步骤
首先确定参考元素，参考元素左边是比参考元素小的元素，参考元素右边是比参考元素大的元素；
即参考元素把数据分成两部分
先设参考
2、递归调用基本的步骤
评价：
时间复杂度：O(N*log2N)
稳定性：非稳定
如果第一个参考元素比后面的有多个元素大，则排序之后逆序
如果第一个参考元素比后面的有多个元素小，则排序之后顺序
最差情况：完全逆序、完全顺序
def quick_sort(lists, left, right):
if left >= right:
return lists
tmp = lists[left]
start = left
end = right
while left < right:
while left < right and lists[right] > tmp:
right -= 1
lists[left] = lists[right]
left += 1
while left < right and lists[left] < tmp:
left += 1
lists[right] = lists[left]
right -= 1
lists[left] = tmp
quick_sort(lists, start, left-1)
quick_sort(lists, left+1, end)
return lists
l = [3,1,2,4,5,45,43,634534,5,4,4,324,5,2,4,32,4,5,422,52,42,42,421]
print quick_sort(l,0,len(l)-1)
int base_action(int *ar, int start_index, int end_index);
void inner_quick_sort(int *ar, int start_index, int end_index);
void quick_sort(int *ar, int count);
void quick_sort(int *ar, int count){
inner_quick_sort(ar, 0, count-1);
}
void inner_quick_sort(int *ar, int start_index, int end_index){
int mid_index;
if(start_index < end_index){
mid_index = base_action(ar, start_index, end_index);
inner_quick_sort(ar, start_index, mid_index-1);
inner_quick_sort(ar, mid_index+1, end_index);
}
}
int base_action(int *ar, int start_index, int end_index){
int tmp;
tmp = ar[start_index];
while(start_index < end_index){
while(start_index < end_index && ar[end_index] > tmp){
end_index--;
}
if(start_index < end_index){
ar[start_index] = ar[end_index];
start_index++;
}
while(start_index < end_index && ar[start_index] < tmp){
start_index++;
}
if(start_index < end_index){
ar[end_index] = ar[start_index];
end_index--;
}
}
ar[start_index] = tmp;
return start_index;
}
直接选择排序
过程：
1. 先在所有的元素中选出最值，则当前的第一个元素交换，即放到有序的集合里面；
2. 再在后面剩余的元素中找出最值，放到之前的有序集合里面。注意，是放在有序集合的最右边；
2.1 选取下一个节点为参考元素，接着和剩余的元素作比较，选出最值的下标。
2.2 循环完成，就选择出了最值了。
2.3 检测最值的下标和之前的参考元素的下标是否相同，如果相同的话，说明中间并没有改变，
也就是说参考元素就是最值。
如果最值的下标和之前的参考元素的下标不同，则交换元素。
评价：
1. 时间复杂度：O( (1+n-1)n/2) ==>O(n*n)
2. 非稳定的
3. 完全升序，交换次数最少
4. 完全逆序，交换次数不是最多；
def select_sort(lists):
count = len(lists)
for i in range(0, count):
min_index = i
for j in range(i+1, count):
if lists[j] < lists[min_index]:
min_index = j
lists[i],lists[min_index] = lists[min_index], lists[i]
return lists
void direct_select_sort(int *ar, int count);
void direct_select_sort(int *ar, int count){
int tmp; //用于交换的中间值
int i; //下一个要比较的元素，即参考元素
int j; //除了已排好序的集合和下一个元素，剩下的所有元素的都和下一个元素比较
int minIndex; //最小的值的下标，将来放到已排好的元素中去
for (i=0; i < count-1; i++){
minIndex = i;
for (j = i+1; j<count; j++){
if(ar[j] < ar[minIndex] ){
minIndex = j;
}
}
if (minIndex != i){
tmp = ar[minIndex];
ar[minIndex] = ar[i];
ar[i] = tmp;
}
}
}
堆排序
过程：
1、将整个的数据，调整成大根堆。(大根堆：根节点大于左右节点，调整过程深度优先)
这里提下完全二叉树的性质
设总结点为count
叶子节点数量：(count+1)/2
非叶子节点数量: count - (count+1)/2 = (count-1)/2
最后一个非节点: (count-1)/2 - 1
2、将根节点和最后一个叶子节点交换。之后再次调整整棵数为大根堆
3、直到只有一个根节点
评价：
1. 非稳定
2. O(N·log2N)
3. 完全顺序：小跟堆，最差情况
4. 完全逆序：大根堆，比较次数不变。最优情况
def adjust_head(lists, root, count):
not_finished = True
while not_finished and root <= (count-1)/2:
max_index = root
left_child = 2*root + 1
right_child = 2*root + 2
if left_child < count and lists[left_child] > lists[max_index]:
max_index = left_child
if right_child < count and lists[right_child] > lists[max_index]:
max_index = right_child
if root != max_index:
lists[root], lists[max_index] = lists[max_index], lists[root]
else:
not_finished = False
root = max_index
def heap_sort(lists):
count = len(lists)
last_not_leaf_node = (count-1)/2
for root in range(last_not_leaf_node, -1, -1):
adjust_head(lists, root,count) #调整为大跟堆
while count > 1:
lists[count-1], lists[0] = lists[0], lists[count-1]
count -= 1
adjust_head(lists,root, count)
return lists
void adjustBigHeap(int *ar, int count, int root);
void heapSort(int *ar, int count);
void heapSort(int *ar, int count){
int root;
int tmp;
for(root = (count-1)/2-1; root > 0; root--){
adjustBigHeap(ar, count, root);
}
while(count > 1){
adjustBigHeap(ar, count, root);
tmp = ar[0];
ar[0] = ar[count-1];
ar[count-1] = tmp;
count--;
}
}
void adjustBigHeap(int *ar, int count, int root){
int maxIndex;
int tmp;
boolean finished = FALSE;
while(!finished && maxIndex < (count-1)/2){
maxIndex = 2*root+1 < count && ar[2*root+1] > ar[root] ? 2*root+1 : root;
maxIndex = 2*root+2 < count && ar[2*root+2] > ar[maxIndex] ? 2*root+2 : maxIndex;
if(maxIndex != root){
tmp = ar[root];
ar[root] = ar[maxIndex];
ar[maxIndex] = tmp;
}else{
finished = TRUE;
}
root = maxIndex;
}
}
等待更新。。。。。
排序算法（C语言+Python版）宝宝再也不怕面试官写排序算法了
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原文地址：http://www.cnblogs.com/wxl-dede/p/5325327.html
