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排序算法总结

时间:2018-03-03 19:29:22      阅读:176      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:位置   基数排序   png   forum   迭代   class   and   length   元素   

1、排序分类
 
比较排序:冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、堆排序、快速排序(时间复杂度O(nlogn)~O(n^2))
非比较排序:计数排序、基数排序、桶排序(时间复杂度O(n))
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2、冒泡排序
        
        方法:
  1. 比较相邻的元素,如果前一个比后一个大,就把它们两个调换位置。
  2. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。这步做完后,最后的元素会是最大的数。
  3. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。
  4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。
// 分类 -------------- 内部比较排序
// 数据结构 ---------- 数组
// 最差时间复杂度 ---- O(n^2)
// 最优时间复杂度 ---- 如果能在内部循环第一次运行时,使用一个旗标来表示有无需要交换的可能,可以把最优时间复杂度降低到O(n)
// 平均时间复杂度 ---- O(n^2)
// 所需辅助空间 ------ O(1)
// 稳定性 ------------ 稳定

// 冒泡排序
int bubble(int *a, int length){
    int i = 0, j = 0;
    for(i; i < length-1; i++){  // 每次循环都将最大的元素推到最后
        for(j = 0; j < length-1-i; j++)  // 尚未排序的部分
        {
            if (a[j+1]<a[j])  // 交换(不能改为>=,这样会变得不稳定)
            {
                int tmp = a[j+1];
                a[j+1] = a[j];
                a[j] = tmp;
            }
        }
    }
    return 0;
}
        注:将最大的总是排在最后,两个循环的取值容易出现问题
 
 
3、冒泡算法改进:鸡尾酒算法(定向冒泡排序)
        
        方法:
        区别于冒泡排序只是从低到高,鸡尾酒排序是先由底到高将最大数送到最后,再由高到低将最小数送到最前面,如此循环
// 分类 -------------- 内部比较排序
// 数据结构 ---------- 数组
// 最差时间复杂度 ---- O(n^2)
// 最优时间复杂度 ---- 如果序列在一开始已经大部分排序过的话,会接近O(n)
// 平均时间复杂度 ---- O(n^2)
// 所需辅助空间 ------ O(1)
// 稳定性 ------------ 稳定

// 鸡尾酒算法
int bubble_improve(int * a, int length){
    int left = 0, right = length -1;
    while(left<right){
        for(int i = left; i<right; i++){  // 先正序遍历
            if (a[i]>a[i+1])
            {
                int tmp = a[i+1];
                a[i+1] = a[i];
                a[i] = tmp;
            }
        }
            right--;
        for(int j = right; j>left; j-- ){  // 反序遍历
            if(a[j-1]>a[j]){
                int tmp = a[j-1];
                a[j-1] = a[j];
                a[j] = tmp;
            }
        }
            left++;   
     }
        return 0;
}
        注: 循环一个从正向一个从反向,一个加一个减,两头都要考虑;两个全局变量的增减是相反的
              在乱数序列的状态下,鸡尾酒排序与冒泡排序的效率都很差劲。
 
4、选择排序
        
        有一箱苹果,每次都在所有苹果中选出最大的一个,放在最后,接着又在剩下的苹果中选出最大的一个,放在当前的最后
 
        方法:
        1.初始时在序列中找到最小元素,放到序列的起始位置作为已排序序列;
        2.然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。
 
        与冒泡排序的区别:
        冒泡排序是依次交换两个相邻顺序不合法的元素位置;
        选择排序是遍历一次记住最小的元素的位置,最后仅需交换一次就可以放到合适的位置。
// 分类 -------------- 内部比较排序
// 数据结构 ---------- 数组
// 最差时间复杂度 ---- O(n^2)
// 最优时间复杂度 ---- O(n^2)
// 平均时间复杂度 ---- O(n^2)
// 所需辅助空间 ------ O(1)
// 稳定性 ------------ 不稳定

void Swap(int A[], int i, int j)
{
    int temp = A[i];
    A[i] = A[j];
    A[j] = temp;
}

// 选择排序(这里是每次选出最小的放在最前端)
int select(int* a, int length){
    int min = 0;
    for(int i=0; i<length - 1; i++){  //已排
        min =i;
        for(int j = i + 1; j<length; j++){ //未排
            if(a[j]<a[min]){
                min = j;
            }
        }
        if(i!=min){
            swap(a, i,min);
        }
    }
    return 0;
}
     
        注:已经排序的序列和尚未排序的序列要区分开,循环条件也要区别开
                 选择排序是不稳定的排序算法,不稳定发生在最小元素与A[i]交换的时刻。
 
5、插入排序
        
        类似于抓扑克,手里每抓一个牌,就找到他该在的位置,大于他的牌往后挪出一个空位置,插入即可。
 
        方法:
        对于未排序数据(右手抓到的牌),在已排序序列(左手已经排好序的手牌)中从后向前扫描,找到相应位置并插入。
// 分类 ------------- 内部比较排序
// 数据结构 ---------- 数组
// 最差时间复杂度 ---- 最坏情况为输入序列是降序排列的,此时时间复杂度O(n^2)
// 最优时间复杂度 ---- 最好情况为输入序列是升序排列的,此时时间复杂度O(n)
// 平均时间复杂度 ---- O(n^2)
// 所需辅助空间 ------ O(1)
// 稳定性 ------------ 稳定

// 插入排序
int insert(int a[], int n){
    for(int i = 0; i < n; i++){
        int get = a[i];  // 手里抓的牌
        int j = i-1;  // 要和已经抓的牌比大小
        while (j >= 0 && a[j] > get)  // 比抓到的牌大的,都向后挪一个位置
        {
            a[j+1] = a[j];
            j--;
        }
        a[j+1] = get;  // 将抓到的牌放在该放的位置上啦
    }
    return 0;
}
     注:模拟左右手抓牌的方式,左边有序,右边抓新牌,左手要空出一个合适的位置右手的牌直接插入即可
               如果需要排序的数据量很小,比如量级小于千,那么插入排序还是一个不错的选择。
 
 
6、插入排序的改进--二分插入排序
 
        方法:
        先跟序列最中间的那个元素比较,如果比最中间的这个元素小,则插入位置在它的左边,否则在它的右边。以当前最中间位置为分割点,如果在左边,则当前最中间位置是待搜索子序列的终点,如果在右边,右边邻接的元素将是待搜索子序列的起点。按照这种原则,继续寻找下一个中间位置,并继续这种过程,直到找到合适的插入位置为止。
 
// 分类 -------------- 内部比较排序
// 数据结构 ---------- 数组
// 最差时间复杂度 ---- O(n^2)
// 最优时间复杂度 ---- O(nlogn)
// 平均时间复杂度 ---- O(n^2)
// 所需辅助空间 ------ O(1)
// 稳定性 ------------ 稳定

// 二分插入排序
void binary_insert(int a[], int n){
   
    int i = 1;
    while(i<n){
        int get = a[i];
        int head =0, tail = i-1;
        while (head<=tail)
        {
            int mid = (head + tail)/2;  // 和中间那个数比较,使用二分法缩短比较的时间
            if(get < a[mid]){
               tail = mid - 1;
            }else{
                head = mid + 1;  // 比中间的数字大,就直接从中间后面的序列开始找
            }
        }
        for(int j = i-1; j >= head; j--){
            a[j+1] = a[j];
        }
        a[head] =get;  // 将抓到的牌放在该放的位置上啦
        i++;
    }
}
        注:每次二分查找都值针对已排序部分,注意循环条件。右手抓的牌要先用一个变量保存,因为之后会被替代掉。
             所当以元素初始序列已经接近升序时,直接插入排序比二分插入排序比较次数少。
 
 
7、插入排序高效改进--希尔排序
 
        方法:
         先将整个待排元素序列切割成若干个子序列(由相隔某个“增量”的元素组成的)分别进行直接插入排序,然后依次缩减增量再进行排序,待整个序列中的元素基本有序(增量足够小)时,再对全体元素进行一次直接插入排序。
 
// 分类 -------------- 内部比较排序
// 数据结构 ---------- 数组
// 最差时间复杂度 ---- 根据步长序列的不同而不同。已知最好的为O(n(logn)^2)
// 最优时间复杂度 ---- O(n)
// 平均时间复杂度 ---- 根据步长序列的不同而不同。
// 所需辅助空间 ------ O(1)
// 稳定性 ------------ 不稳定

// 希尔排序(重点:确定步长)
void shell(int a[], int n){
    int k = 2;
    int step = n/k;  // 步长为一半
    while(step >= 1){
        for(int i = step; i < n; i++){  // 插入排序每次走1,希尔排序每次走step
            int get = a[i];
            int j = i - step;
            while(j>=0 && get<a[j]){
                a[j+step] = a[j];
                j -= step;
            }
            a[j+step] = get;
        }
        step /= k;
    }
}
        注:重点在于步长,与直接插入排序的区别就只是,直接插入每次移动一个,希尔排序是逐步长移动,用step代替逐增的1即可.
              希尔排序是不稳定的排序算法,虽然一次插入排序是稳定的,不会改变相同元素的相对顺序,但在不同的插入排序过程中,相同的   元素可能在各自的插入排序中移动,最后其稳定性就会被打乱。
 
 
8、归并排序
 
        方法:
        归并排序的实现分为递归实现与非递归(迭代)实现
        递归实现的归并排序是算法设计中分治策略的典型应用,我们将一个大问题分割成小问题分别解决,然后用所有小问题的答案来解决整个大问题。
        非递归(迭代)实现的归并排序首先进行是两两归并,然后四四归并,然后是八八归并,直到归并了整个数组。
  1. 申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列
  2. 设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置
  3. 比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置
  4. 重复步骤3直到某一指针到达序列尾
  5. 将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾
// 分类 -------------- 内部比较排序
// 数据结构 ---------- 数组
// 最差时间复杂度 ---- O(nlogn)
// 最优时间复杂度 ---- O(nlogn)
// 平均时间复杂度 ---- O(nlogn)
// 所需辅助空间 ------ O(n)
// 稳定性 ------------ 稳定

// 归并排序
void merge(int a[], int left, int mid, int right){
    int length = right - left + 1;
    int *tmp = new int[length];  // 新建辅助数组
    int i = left, j = mid + 1;  // 两边的起始位置
    int position = 0;  // 当前所在位置
    while(i<=mid && j<=right){  // 将两个数组中比较小的放入tmp
        tmp[position++] = a[i]<=a[j] ? a[i++] : a[j++];
    }
    while (i<=mid)  // 此时游标的数字已将全部在tmp中了,只需将左边全部放入
    {
        tmp[position++] = a[i++];
    }
    while(j<=right){
        tmp[position++] = a[j++];
    }
    for(int k = 0; k < length; k++){
        a[left++] = tmp[k];  // 要注意将辅助数组中的内容填入当前数组哦
    }
}
// 归并递归(自顶而下) void mergeSortRecursion(int a[], int left, int right){ if(left == right) return ; // 递归结束的条件要加,否则栈溢出 int mid = (left + right)/2; mergeSortRecursion(a, left, mid); mergeSortRecursion(a, mid+1, right); merge(a, left, mid, right); }
// 归并迭代(自底向上) void mergeSortIteration(int a[], int n){ int left, mid, right; for (int i = 1; i < n; i *= 2) // 先两个两个归并,再四个四个归并 { left = 0; while(left + i < n){ mid = left + i -1; right = mid + i < n ? mid +i : n-1; merge(a, left, mid, right); left = right + 1; } } }
 
        注:最重要的是归并这个函数,new一个数组来存放临时排序结果,再将其赋值给原数组
            递归中一定要注意结束条件,其余实现左右自我调用即可
            迭代就是先两两排序,再四四排序,如此循环,要注意判断之后是否有字数组,将数组索引适当前移即可
 
 
9、堆排序
 
        方法:
        1、节点下滤:将当前节点和左右孩子比较,若小于左右孩子,则将左右孩子中较大者上滤,自己下滤 到空位,再进行下一次节点下滤
        2、建堆:通过从最后一个有孩子的节点开始遍历,节点下滤 构成最大子堆,节点减1,依次网上遍历,直至构成最大堆
        3、算法:将堆首元素与堆尾元素交换,堆的规模减1,再从堆顶元素开始节点下滤 构成一个新的最大堆,再重复堆首位交换,规模减1,下滤为最大堆的过程。
// 分类 -------------- 内部比较排序
// 数据结构 ---------- 数组
// 最差时间复杂度 ---- O(nlogn)
// 最优时间复杂度 ---- O(nlogn)
// 平均时间复杂度 ---- O(nlogn)
// 所需辅助空间 ------ O(1)
// 稳定性 ------------ 不稳定


// 归并排序
void merge(int a[], int left, int mid, int right){
    int length = right - left + 1;
    int *tmp = new int[length];  // 新建辅助数组
    int i = left, j = mid + 1;  // 两边的起始位置
    int position = 0;  // 当前所在位置
    while(i<=mid && j<=right){  // 将两个数组中比较小的放入tmp
        tmp[position++] = a[i]<=a[j] ? a[i++] : a[j++];
    }
    while (i<=mid)  // 此时游标的数字已将全部在tmp中了,只需将左边全部放入
    {
        tmp[position++] = a[i++];
    }
    while(j<=right){
        tmp[position++] = a[j++];
    }
    for(int k = 0; k < length; k++){
        a[left++] = tmp[k];  // 要注意将辅助数组中的内容填入当前数组哦
    }
}

// 归并递归(自顶而下)
void mergeSortRecursion(int a[], int left, int right){
    if(left == right)
        return ;  // 递归结束的条件要加,否则栈溢出
    int mid = (left + right)/2;
    mergeSortRecursion(a, left, mid);
    mergeSortRecursion(a, mid+1, right);
    merge(a, left, mid, right);
}

// 归并迭代(自底向上)
void mergeSortIteration(int a[], int n){
    int left, mid, right;
    for (int i = 1; i < n; i *= 2)  // 先两个两个归并,再四个四个归并
    {
        left = 0;
        while(left + i < n){
            mid = left + i -1;
            right  = mid + i < n ? mid +i : n-1;
            merge(a, left, mid, right);
            left = right + 1;
        }
    }
}
 
        注:算法的关键就是节点下滤和递归
            一定要注意size是比最大下标多1,下标从0开始的
            
 
10、快速排序
 
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         哨兵i,j都向中间移动,以最左边的数为基准数,因此哨兵j先向左移动,j碰到比基准小的数的话就停止,并将当前的值赋给i所在的地方。此时i开始向右移动,碰到比基准大的值就停止,将他换到j的位置,换成j移动,如此循环直至两个哨兵相遇,将该位置的值设置成标准。至此标准左边的值都比标准小,右边的值都大,这就完成了一轮的快排。
 
        方法:
        1、从序列中挑出一个元素,作为基准,
        2、将比基准小的元素放在基准前面,比基准大的元素放在基准后面。减小分区的规模,递归进行操作,直至分区的大小为0或1。
// 分类 ------------ 内部比较排序
// 数据结构 --------- 数组
// 最差时间复杂度 ---- 每次选取的基准都是最大(或最小)的元素,导致每次只划分出了一个分区,需要进行n-1次划分才能结束递归,时间复杂度为O(n^2)
// 最优时间复杂度 ---- 每次选取的基准都是中位数,这样每次都均匀的划分出两个分区,只需要logn次划分就能结束递归,时间复杂度为O(nlogn)
// 平均时间复杂度 ---- O(nlogn)
// 所需辅助空间 ------ 主要是递归造成的栈空间的使用(用来保存left和right等局部变量),取决于递归树的深度,一般为O(logn),最差为O(n)
// 稳定性 ---------- 不稳定

// 快排
int partition(int a[], int left, int right){
    int standard = a[left];
    while(left < right){
        while((left < right) && standard <= a[right]){  // 以左边为基准,所以右边的哨兵先移动
            right--;
        }
        a[left] = a[right];  // 如果右边的数比标准还小,移到标准左边
        while ((left < right) && standard >= a[left]){  // 左边的哨兵向右移动,碰到比标准小的就向左移一位
            left++; 
        }
        a[right] = a[left];  // 如果左边的数比标准还大,将该数移到标准右边
    }
    a[left] = standard;  // 最后将标准放在中间
    return left;
}
void quick_sort(int a[], int left, int right){
    if(left >= right) return;   // 退出条件很重要
    int middle = partition(a, left, right);
    quick_sort(a, 0, middle);  // 递归
    quick_sort(a, middle+1, right);
}
注:关于递归,一定要先写退出条件。先画图,理解原理了实现起来就比较简单。
 
个人博客地址:https://huahua462.github.io/

排序算法总结

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原文地址:https://www.cnblogs.com/huahua12/p/8497208.html

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