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排序简介

时间:2017-10-13 00:44:11      阅读:38      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:处理   归并   作用   依据   算法分析   --   while   sub   其他   

排序简介

  排序是数据处理中经常使用的一种重要运算,在计算机及其应用系统中,花费在排序上的时间在系统运行时间中占有很大比重;      并且排序本身对推动算法分析的发展也起很大作用。

 

目前已有上百种排序方法,但尚未有一个最理想的尽如人意的方法,本章介绍常用的如下排序方法,并对它们进行分析和比较。

1、插入排序(直接插入排序、折半插入排序、希尔排序);

2、交换排序(起泡排序、快速排序);

3、选择排序(直接选择排序、堆排序);

4、归并排序;

5、基数排序;

 

我们所练习的排序主要是内部排序,所谓内部排序,就是整个排序过程都在内存进行的排序,称为     内部排序;

反之,若排序过程中要进行数据的内、外存交换,                                                               则称之为  外部排序。

 

内排序适用于记录个数不是很多的小文件,而外排序则适用于记录个数太多,不能一次性放人内存的大文件。

   对排序算法的分析可以从以下几个方面进行:排序算法的稳定性、平均时间、最坏情况、辅助存储空间。

   从稳定性来说,稳定的排序算法有:         直接插入排序、  冒泡排序、   归并排序,    其它排序算法都是不稳定的。

 

                               平均时间           最好情况             最坏情况         辅助空间

   直接插入排序            O(n*n)            O(n)                 O(n*n)            O(1)

   希尔排序排序            O(n1+£)          O(n)                O(n*n)            O(1)   

                        £是介于0和1之间的常数

   冒泡排序                  O(n*n)            O(n)                 O(n*n)              O(1)   

   快速排序                  O(nlogn)          O(nlogn)          O(n*n)            O(nlogn)

   直接选择排序             O(n*n)            O(n*n)            O(n*n)             O(1)

   堆排序                     O(nlogn)          O(nlogn)          O(nlogn)         O(1)

   归并排序                  O(nlogn)          O(nlogn)          O(nlogn)        O(1)

                  

各种排序方法比较      

简单排序中 直接插入最好(稳定、易于实现),

快速排序最快,

当文件为正序时,   直接插入 和  冒泡均最佳

    (1)若n较小(如n≤50),可采用直接插入或直接选择排序。

当记录规模较小时,直接插入排序较好;否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人,应选直接选择排序为宜。

    (2)若文件初始状态基本有序(指正序),则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜;

    (3)若n较大,则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法:快速排序、堆排序或归并排序。

快速排序  是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短;

堆排序  所需的辅助空间少于快速排序,并且不会出现快速排序可能出现的最坏情况。这两种排序都是                    不稳定的

若要求排序稳定,则可选用归并排序。

 

但本章介绍的从单个记录起进行两两归并的排序算法并不值得提倡,通常可以将它和直接插入排序结合在一起使用。

先利用直接插入排序,,求得较长的有序子文件,然后再两两归并之。              因为直接插入排序是稳定的,所以改进后的归并排序仍是稳定的。

 

排序(sort)或分类
     所谓排序,就是要整理文件中的记录,使之按关键字递增(或递减)次序排列起来。其确切定义如下:   

输入:n个记录R1,R2,…,Rn,其相应的关键字分别为K1,K2,…,Kn。   

输出:Ril,Ri2,…,Rin,使得Ki1≤Ki2≤…≤Kin。(或Ki1≥Ki2≥…≥Kin)。

 

1.被排序对象--文件   被排序的对象--文件由一组记录组成。   

记录则由若干个数据项(或域)组成。其中有一项可用来标识一个记录,称为关键字项。该数据项的值称为关键字(Key)。   

注意:      在不易产生混淆时,将关键字项简称为关键字。

 

2.排序运算的依据--关键字      用来作排序运算依据的关键字,可以是数字类型,也可以是字符类型。     

关键字的选取应根据问题的要求而定。

【例】在高考成绩统计中将每个考生作为一个记录。每条记录包含准考证号、姓名、各科的分数和总分数等项内容。

若要惟一地标识一个考生的记录,则必须用"准考证号"作为关键字。

若要按照考生的总分数排名次,则需用"总分数"作为关键字

 

排序的稳定性     

当待排序记录的关键字均不相同时,排序结果是惟一的,否则排序结果不唯一。      

在待排序的文件中,若存在多个关键字相同的记录,经过排序后这些具有相同关键字的记录之间的相对次序保持不变,该排序方法是稳定的

若具有相同关键字的记录之间的相对次序发生变化,则称这种排序方法是不稳定的。   

 

注意:      排序算法的稳定性是针对所有输入实例而言的。即在所有可能的输入实例中,只要有一个实例使得算法不满足稳定性要求,则该排序算法就是不稳定的

稳定意思是说原本键值一样的元素排序后相对位置不变

  学习的时候,可能编的程序里面要排序的元素都是简单类型,实际上真正使用的时候,可能是对一个复杂类型的数组排序,而排序的键实际上只是这个元素中的一个属性,
对于一个简单类型,数字值就是其全部意义,即使交换了也看不出什么不同。。。但是对于复杂的类型,交换的话可能就会使原本不应该交换的元素交换了。。 比如,一个“学生”数组,按照年龄排序,“学生”这个对象不仅含有“年龄”,还有其他很多属性,稳定的排序会保证比较时,如果两个学生年龄相同,一定不交换。

判断方法

  对于不稳定的排序算法,只要举出一个实例,即可说明它的不稳定性;
而对于稳定的排序算法,必须对算法进行分析从而得到稳定的特性。
需要注意的是,排序算法是否为稳定的是由具体算法决定的,不稳定的算法在某种条件下可以变为稳定的算法,
而稳定的算法在某种条件下也可以变为不稳定的算法。
 
  例如,对于如下起泡排序算法,原本是稳定的排序算法,如果将记录交换的条件改成r[j]>=r[j+1],则两个相等的记录就会交换位置,从而变成不稳定的算法。
 
  void BubbleSort(int r[ ], int n){
 
  exchange=n; //第一趟起泡排序的范围是r[1]到r[n]
 
  while (exchange) //仅当上一趟排序有记录交换才进行本趟排序
 
  {
 
  bound=exchange; exchange=0;
 
  for (j=1; j if (r[j]>r[j+1]) {
 
  r[j]←→r[j+1];
 
  exchange=j; //记录每一次发生记录交换的位置
 
 }
 
 }
 
 }
 
  再如,快速排序原本是不稳定的排序方法,但若待排序记录中只有一组具有相同关键码的记录,而选择的轴值恰好是这组相同关键码中的一个,此时的快速排序就是稳定的



不同条件下,排序方法的选择
(1)若n较小(如n≤50),可采用直接插入或直接选择排序。      当记录规模较小时,直接插入排序较好;否则因为直接选择移动的记录数少于直接插人,应选直接选择排序为宜
(2)若文件初始状态基本有序(指正序),则应选用直接插人、冒泡或随机的快速排序为宜;
(3)若n较大,则应采用时间复杂度为O(nlgn)的排序方法:快速排序、堆排序或归并排序。    
 
 快速排序是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短;    
 堆排序所需的辅助空间少于快速排序,并且不会出现快速排序可能出现的最坏情况。这两种排序都是不稳定的。    
 
 若要求排序稳定,则可选用归并排序。但本章介绍的从单个记录起进行两两归并的 
排序算法并不值得提倡,通常可以将它和直接插入排序结合在一起使用。
先利用直接插入排序求得较长的有序子文件,然后再两两归并之。
因为直接插入排序是稳定的,所以改进后的归并排序仍是稳定的。
 
4)在基于比较的排序方法中,每次比较两个关键字的大小之后,仅仅出现两种可能的转移,因此可以用一棵二叉树来描述比较判定过程。      
当文件的n个关键字随机分布时,任何借助于"比较"的排序算法,至少需要O(nlgn)的时间。
   
 箱排序和基数排序只需一步就会引起m种可能的转移,即把一个记录装入m个箱子之一,因此在一般情况下,箱排序和基数排序可能在O(n)时间内完成对n个记录的排序。
 
但是,箱排序和基数排序只适用于像字符串和整数这类有明显结构特征的关键字,而当关键字的取值范围属于某个无穷集合(例如实数型关键字)时,无法使用箱排序和基数排序,这时只有借助于"比较"的方法来排序。      
 
若n很大,记录的关键字位数较少且可以分解时,采用基数排序较好。
虽然桶排序对关键字的结构无要求,但它也只有在关键字是随机分布时才能使平均时间达到线性阶,否则为平方阶。
同时要注意,箱、桶、基数这三种分配排序均假定了关键字若为数字时,则其值均是非负的,否则将其映射到箱(桶)号时,又要增加相应的时间。
 
 
(5)有的语言(如Fortran,Cobol或Basic等)没有提供指针及递归,导致实现归并、快速(它们用递归实现较简单)和基数(使用了指针)等排序算法变得复杂。此时可考虑用其它排序。
 
(6)本章给出的排序算法,输人数据均是存储在一个向量中。当记录的规模较大时,为避免耗费大量的时间去移动记录,可以用链表作为存储结构。
 
譬如插入排序、归并排序、基数排序都易于在链表上实现,使之减少记录的移动次数。
 
 
但有的排序方法,如快速排序和堆排序,在链表上却难于实现,在这种情况下,可以提取关键字建立索引表,然后对索引表进行排序。
然而更为简单的方法是:引人一个整型向量t作为辅助表,排序前令t[i]=i(0≤i<n),
 
若排序算法中要求交换R[i]和R[j],则只需交换t[i]和t[j]即可;排序结束后,向量t就指示了记录之间的顺序关系: R[t[0]].key≤R[t[1]].key≤…≤R[t[n-1]].key
若要求最终结果是: R[0].key≤R[1].key≤…≤R[n-1].key 则可以在排序结束后,
 
再按辅助表所规定的次序重排各记录,完成这种重排的时间是O(n)。

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