浙大《数据结构》第九章：排序(上)

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注：本文使用的网课资源为中国大学MOOC

https://www.icourse163.org/course/ZJU-93001

简单排序

前提

void X_Sort( ElementType A[], int N )

• 大多数情况下，为简单起见，讨论从小到大的整数排序
• N是正整数
• 只讨论基于比较的排序(>=<有意义)
• 只讨论内部排序(即不考虑类似于数据分布于不同的服务器中)
• 稳定性：任意两个相等的数据，排序前后的相对位置不发生改变

冒泡排序

基本思想：

• 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个
• 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数；
• 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；
• 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。

时间复杂度：

• 最好情况，顺序T=O(N)
• 最坏情况，逆序T=O(N^2)

稳定性：是

void Bubble_Sort( ElementType A[], int N )
{
    int P,i,flag;
    for (P=N-1; P>=0; P--)
    {
        flag = 0;
        for (i=0; i<P; i++)
        {
            // 一趟冒泡
            if (A[i] > A[i+1])
            {
                Swap(A[i], A[i+1]);
                flag = 0; // 标识发生了交换
            }
        }
        if (flag==0) // 如果第一趟冒泡全程无交换
            break;
    }
}

插入排序

基本思想：

• 从第2张牌开始排序
• 取出未排序序列中的第一个元素
• 插到前面已经排好的序列中，比较并右移，使得插入后序列也是排好顺序的
• 按照此法对所有元素进行插入，直到整个序列排为有序的过程

时间复杂度：

• 最好情况，顺序T=O(N)
• 最坏情况，逆序T=O(N^2)

稳定性：是

void Insertion_Sort( ElementType A[], int N )
{ 
    int P, i;
    ElementType Tmp;
      
    for ( P=1; P<N; P++ ) 
    {
        Tmp = A[P]; // 取出未排序序列中的第一个元素
        for ( i=P; i>0 && A[i-1]>Tmp; i-- )
            A[i] = A[i-1]; // 依次与已排序序列中元素比较并右移
        A[i] = Tmp; // 放进合适的位置
    }
}

时间复杂度下界

• 对于下标i<j, 如果A[i] > A[j]，则称(i, j)是一对逆序对
• 问题：序列{34, 8, 64, 51, 32, 21}中有多少逆序对?

——(34,8) (34,32) (34,21) (64,51) (64,32) (64,21) (51,32) (51,21) (32,21)

• 交换2个相邻元素正好消去一个逆序对！
• 插入排序：T(N,I) = O(N+I)，N为序列长度，I为逆序对个数

——如果序列基本有序，则插入排序简单且高效

• 定理：任意N个不同元素组成的序列平均具有N(N-1)/4个逆序对
• 定理：任何仅以交换相邻两元素来排序的算法，其平均时间复杂度为\(\Omega(N^2)\)
• 这意味着：要提高算法效率，我们必须
  1. 每次消去不止一个逆序对
  2. 每次交换相隔较远的2个元素

希尔排序

举个例子

• 初始序列为{81,94,11,96,12,35,17,95,28,58,41,75,15}
• 首先按照5间隔取子序列排序，即首先取{81,35,41}进行排序，然后依次取{94,17,75}，{11,95,15}，{96,28}，{12,58}进行子序列排序，之后再将子序列合并成总的序列即{35,17,11,28,12,41,75,15,96,58,81,94,95}
• 同理对5间隔排序后得到的序列进行3间隔排序可以得到序列{28,12,11,35,15,41,58,17,94,75,81,96,95}
• 最后对3间隔的序列做1间隔排序

归纳为：

• 定义增量序列\(D_M > D_{M-1} > ... > D_1 = 1\)
• 对每个\(D_k\)进行\(D_k\)间隔排序（k=M,M-1,...,1）
• 注意：\(D_k\)间隔有序序列，在执行\(D_{k-1}\)间隔排序后，仍然是\(D_k\)间隔有序的。

原始希尔增量序列

原始希尔排序 ： \(D_M = \left \lfloor N/2 \right \rfloor, D_k = \left \lfloor D_{k+1}/2 \right \rfloor\)

void Shell_Sort( ElementType A[], int N )
{
    int D,P,i;
    ElementType Tmp;
    
    for ( D=N/2; D>0; D/=2 ) // 希尔增量序列
    {
        for ( P=D; P<N; P++) // 插入排序
        {
            Tmp = A[P];
            for ( i=P; i>=D && A[i-D]>Tmp; i-=D )
                A[i] = A[i-D];
            A[i] = Tmp;
        }
    }
}

更多增量序列

• Hibbard增量序列

  1. \(D_k = 2^k-1\)——相邻元素互质
  2. 最坏情况：\(T=\Theta(N^{3/2})\)
  3. 猜想：\(T_{avg}=O(N^{5/4})\)

• Sedgewick增量序列

  1. {1，5，19, 41, 109，...}——9x4^i - 9x2^i + 1或4^i - 3x2^i + 1
  2. 猜想：\(T_{avg} = O(N^{7/6}), T_{worst} = O(N^{4/3})\)

/* 希尔排序 - 用Sedgewick增量序列 */
void ShellSort( ElementType A[], int N )
{ 
    int Si, D, P, i;
    ElementType Tmp;
    /* 这里只列出一小部分增量 */
    int Sedgewick[] = {929, 505, 209, 109, 41, 19, 5, 1, 0};
      
    for ( Si=0; Sedgewick[Si]>=N; Si++ ) 
        ; /* 初始的增量Sedgewick[Si]不能超过待排序列长度 */
 
    for ( D=Sedgewick[Si]; D>0; D=Sedgewick[++Si] )
        for ( P=D; P<N; P++ ) /* 插入排序*/
        { 
            Tmp = A[P];
            for ( i=P; i>=D && A[i-D]>Tmp; i-=D )
                A[i] = A[i-D];
            A[i] = Tmp;
        }
}   

堆排序

选择排序

思路：

• 先从A[i]到A[N–1]中直接扫描找最小元，记录其位置
• 将A[i]与处于最小元位置的元素进行交换

void Selection_Sort( ElementType A[], int N )
{
    int i, MinPosition;
    for ( i=0; i<N; i++ )
    {
        // 从A[i]到A[N–1]中找最小元，并将其位置赋给MinPosition
        MinPosition = ScanForMin( A, i, N-1 );
        // 将未排序部分的最小元换到有序部分的最后位置
        Swap( A[i], A[MinPosition])
    }
}

堆排序

思路：与选择排序类似，但是改变最小元的扫描策略，利用堆结构扫描

算法1

思路：

• 首先将数组调整为最小堆
• 利用一个临时数组存储依次弹出的根结点
• 将临时数组直接赋值给原数组

因此：

• 算法1的最终时间复杂度为T(N) = O(NlogN);
• 但是需要额外的O(N)空间，并且复制元素需要时间

void Heap_Sort( ElementType A[], int N )
{
    BuildHeap(A); // 将数组A调整为堆，复杂度为O(N)
    for ( i=0; i<N; i++ )
        TmpA[i] = DeleteMin(A);  // 依次弹出根结点，此时 O(logN)
    for ( i=0; i<N; i++ ) 
        A[i] = TmpA[i]; // 直接赋值，此时复杂度为O(N)
}

算法2：

思路：

• 先将数组调整为一个最大堆
• 将根结点与堆的最后一个元素进行交换
• 删除堆的倒数第一个元素，存至数组的末尾，重新对堆进行最大堆的调整
• 直到堆的元素为1

/* 交换 */
void Swap( ElementType *a, ElementType *b )
{
    ElementType t = *a; *a = *b; *b = t;
}

/* 将N个元素的数组中以A[p]为根的子堆调整为最大堆 */ 
void PercDown( ElementType A[], int p, int N )
{
    int Parent, Child;
    ElementType X;
 
    X = A[p]; /* 取出根结点存放的值 */
    for( Parent=p; (Parent*2+1)<N; Parent=Child ) 
    {
        Child = Parent * 2 + 1;
        if( (Child!=N-1) && (A[Child]<A[Child+1]) )
            Child++;  /* Child指向左右子结点的较大者 */
        if( X >= A[Child] ) 
            break; /* 找到了合适位置 */
        else  /* 下滤X */
            A[Parent] = A[Child];
    }
    A[Parent] = X;
}

/* 堆排序 */
void HeapSort( ElementType A[], int N ) 
{ 
    int i;
       
    for ( i=N/2-1; i>=0; i-- )/* 建立最大堆 */
        PercDown( A, i, N );
      
    for ( i=N-1; i>0; i-- ) 
    {
        /* 删除最大堆顶 */
        Swap( &A[0], &A[i] );
        PercDown( A, 0, i );
    }
}

• 定理：堆排序处理N个不同元素的随机排列的平均比较次数是2N logN - O(N log(logN ))
• 虽然堆排序给出最佳平均时间复杂度，但是实际效果不如用Sedgewick增量序列的希尔排序

归并排序

核心思想：有序子列的归并

将子序列A,B的元素依次比较，合并成C序列

/* L = 左边起始位置, R = 右边起始位置, RightEnd = 右边终点位置 */
void Merge( ElementType A[], ElementType TmpA[], int L, int R, int RightEnd )
{
    int LeftEnd, Tmp, NumElements;
    
    LeftEnd = R - 1; // 左边终点位置。假设左右两列挨着 
    Tmp = L; // 存放结果的数组的初始位置
    NumElements = RightEnd - L + 1;
    while ( L<=LeftEnd && R<=RightEnd )
    {
        if ( A[L] <= A[R] )
            TmpA[Tmp++] = A[L++];
        else
            TmpA[Tmp++] = A[R++];
    }
    while( L <= LeftEnd ) // 直接复制左边剩下的
        TmpA[Tmp++] = A[L++];
    while( R <= RightEnd ) // 直接复制右边剩下的 
        TmpA[Tmp++] = A[R++];
    for( i = 0; i < NumElements; i++, RightEnd -- )
    A[RightEnd] = TmpA[RightEnd];
}

递归版分而治之

void MSort( ElementType A[], ElementType TmpA[], int L, int RightEnd )
{ 
    int Center;
    if ( L < RightEnd ) 
    {
        Center = ( L + RightEnd ) / 2;
        MSort( A, TmpA, L, Center );
        MSort( A, TmpA, Center+1, RightEnd );
        Merge( A, TmpA, L, Center+1, RightEnd );
    }
}

可以推得：T(N) = T(N/2)+T(N/2)+O(N) --> T(N)=O(N logN )

统一函数接口

void Merge_sort( ElementType A[], int N )
{
    ElementType *TmpA;
    TmpA = (ElementType *)malloc(N*sizeof( ElementType ))
    if ( TmpA != NULL )
    {
        MSort(A, TmpS, 0, N-1);
        free( TmpA );
    }
    else
        Error("空间不足");
}

非递归版归并排序

思路：

• 首先对长度为N的序列相邻的两个元素进行排列，
• 然后合并成N/2个子序列，对相邻的子序列进行合并排序
• 依次类推，直至合并成为长度为N的序列
• 由图可知，需要额外的O(N)内存空间进行临时值得存储

/* 归并排序 - 循环实现 */

/* 两两归并相邻有序子列 */
/* length = 当前有序子列的长度*/
void Merge_pass( ElementType A[], ElementType TmpA[], int N, int length )
{ 
    int i, j;
       
    for ( i=0; i <= N-2*length; i += 2*length ) // 首先只考虑偶数子列的情况
        Merge( A, TmpA, i, i+length, i+2*length-1 ); // 与递归版本中的Merge函数一致
    if ( i+length < N ) /* 归并最后2个子列*/
        Merge( A, TmpA, i, i+length, N-1);
    else /* 最后只剩1个子列*/
    {
        for ( j = i; j < N; j++ ) 
            TmpA[j] = A[j];
    }
        
}
 
void Merge_Sort( ElementType A[], int N )
{ 
    int length; 
    ElementType *TmpA;
      
    length = 1; /* 初始化子序列长度*/
    TmpA = malloc( N * sizeof( ElementType ) );
    if ( TmpA != NULL ) 
    {
        while( length < N )
        {
            Merge_pass( A, TmpA, N, length );
            length *= 2;
            Merge_pass( TmpA, A, N, length ); // 保证最后的排序结果存储在数组A中
            length *= 2;
        }
        free( TmpA );
    }
    else 
        printf( "空间不足" );
}

结论：

• 在内排序中一般不使用归并排序，因为要使用内存
• 在外排序中归并排序比较有用

浙大《数据结构》第九章：排序(上)

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原文地址：https://www.cnblogs.com/Superorange/p/12831402.html