C语言数据结构与算法之排序总结(一)
一、前言
学习目标:
排序和查找密不可分,将待处理的数据按关键值大小有序排列后,查找更加快速准确
理解各种排序算法的定义和特点,并能将代码灵活运用
掌握各种排序方法时间复杂度与空间复杂度
理解排序稳定和不稳定的概念
重点和难点: 希尔、快速、堆、归并排序这几种快速排序
二、基本概念
1.排序
定义:将一个无序的数据元素任意序列,重新排列成有序的过程
代码:
typedef struct{ int key; //假设关键字为int型 OtherType other_data; } RecordType;
2.排序方法的稳定性
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
5 | 4 | 10 | 11 | 22 | 8 | 10 | 76 | 1 | 2 |
解读:如上个表格这样的一个无序数组,想要将它按照从小到大排序。上图下标2和6对应的数字都是10,排序后假如红色的10任然在黑色的10前面,那这种排序方法就是稳定的,否则排序方法不稳定。
3.内部和外部排序
- 内部排序:整个排序过程在内存中
- 外部排序:需要排序的数过大,需要借助外部设备
三、插入类排序
插入类:在一个有序序列插入一个新的记录,使之仍然有序
1.直接插入排序
动态演示:
算法讲解:
- 上面的动态图可以很好的表达直接插入的过程,只是动态图有点长
- 首先将0作为监视哨,用一个指针从前往后找后面的数字比前面数字小的,找到了放到0
- 指针开始向前移动,如果指向的值比监视哨里的值大,数字向后移
- 如果指向的值比监视哨里的值小,那把监视哨里的值存入这个元素之后
- 以此类推
代码:
void InsSort(RecordType r[], int length) /* 对记录数组r做直接插入排序,length为数组中待排序记录的数目*/ { int i,j; for (i=2; i<=length; i++) { r[0]=r[i]; /*将待插入记录存放到监视哨r[0]中*/ j=i-1; while (r[0].key< r[j].key ) /* 寻找插入位置 */ { r[j+1]= r[j]; j=j-1; } r[j+1]=r[0]; /*将待插入记录插入到已排序的序列中*/ } } /* InsSort */
特点:
稳定排序
时间复杂度O(n*n), 空间复杂度O(1)
2.折半插入排序
算法讲解:
- 动态图没找到,只能用上面这张图片了
- 折半插入和折半查找思想差不多,对于一个有序的数组,将一个数字插入之后任然有序
- k=要插入的值 low=1, high=length , mid=(low+high)+1 mid对应的值比k大, high=low-1,否则 low=mid+1,
- 当low >high ,low后面就是k插入的位置
代码:
void BinSort (RecordType r[], int length) /*对记录数组r进行折半插入排序,length为数组的长度*/ { int i,j; RecordType x; int low,high,mid; for (i=2; i<=length ; ++i ) { x= r[i]; low=1; high=i-1; while (low<=high ) /* 确定插入位置*/ { mid=(low+high) / 2; if ( x.key< r[mid].key) high=mid-1; else low=mid+1; } for ( j=i-1 ; j>= low; --j ) r[j+1]= r[j]; /* 记录依次向后移动 */ r[low]=x; /* 插入记录 */ } }/*BinSort*/
特点:
稳定排序
时间复杂度O(n*n), 空间复杂度O(1)
3.希尔排序
动态演示:
算法讲解:
- 对于希尔排序来说取增量 d (d一般为奇数,并且逐次递减)
- 上图第一次排序d等于5,将第一个作为起始点,下标+5取下一个值,一直到最后,将去到的值从小到达排序,然后将第二个作为起始点,3 4 5依次作为起始点排序
- 第二次是d等于3
- 第三次是d等于1
代码:
void ShellInsert(RecordType r[], int length, int delta) /*对记录数组r做一趟希尔插入排序,length为数组的长度,delta 为增量*/ { int i,j; for(i=1+delta;i<= length; i++) /* 1+delta为第一个子序列的第二个元素的下标 */ if(r[i].key < r[i-delta].key) { r[0]= r[i]; /* 备份r[i] (不做监视哨) */ for(j=i-delta; j>0 &&r[0].key < r[j].key; j-=delta) r[j+delta]= r[j]; r[j+delta]= r[0]; } }/*ShellInsert*/
特点:
不稳定排序方法
增量序列的d取值无除1之外的公因子,最后一个增量值必须为1
时间复杂度O(nlogn) 空间复杂度O(1)
四、交换类排序
1.冒泡排序
动态演示:
算法讲解:
- 设立两个指针,i,j
- 每一次排序都会把最大的一个数放到后面,依次类推,假设执行2次以后,那么最后2个数就不需要比较了
- 执行n-1次排序,结果完成
代码:
void BubbleSort(RecordType r[], int length ) /*对记录数组r做冒泡排序,length为数组的长度*/ { int n,i,j; nt change; RecordType x; n=length; change=TRUE; for ( i=1 ; i<= n-1 && change ;++i ) { change=FALSE; for ( j=1 ; j<= n-i ; ++j) if (r[j].key > r[j+1].key ) { x= r[j]; r[j]= r[j+1]; r[j+1]= x; change=TRUE; } } } /* BubbleSort
特点:
稳定排序
时间复杂度O(n*n), 空间复杂度O(1)
2.快速排序
动态演示:
算法讲解:
- 快速排序讲起来稍微有点复杂,其实就是划分区域
- 建立两个指针low high 分别指向第一个和第二个元素,把第一个元素的值赋给x变量
- high向前移动,假如high指向的值小于x,则high指向的值与x互换
- low向后移动,假如low指向的值大于x,则low指向的值与x互换
- 重复3 4两步,知道high==low,第一次结束
- 将low指向第二个元素,把第二个元素的值赋给x变量
- 重复操作,知道元素有序
代码:
1.递归算法:
void QKSort(RecordType r[],int low, int high ) /*对记录数组r[low..high]用快速排序算法进行排序*/ { int pos; if(low<high) { pos=QKPass(r, low, high); /*调用一趟快速排序,将枢轴元素为界划分两个子表*/ QKSort(r, low, pos-1); /*对左部子表快速排序*/ QKSort(r, pos+1, high); /*对右部子表快速排序*/ } }
2.非递归算法:
int QKPass(RecordType r[],int left,int right) /*对记录数组r 中的r[left]至r[right]部分进行一趟排序,并得到基准的位置,使得排序后的结果满足其之后(前)的记录的关键字均不小于(大于)于基准记录*/ { RecordType x; int low,high; x= r[left]; /* 选择基准记录*/ low=left; high=right; while ( low<high ) { while (low< high && r[high].key>=x.key ) /* high从右到左找小于x.key的记录 */ high--; if ( low <high ) {r[low]= r[high]; low++;} /* 找到小于x.key的记录,则进行交换*/ while (low<high && r[low].key<x.key ) /* low从左到右找大于x.key的记录 */ low++; if ( low<high ){ r[high]= r[low]; high--; } /* 找到大于x.key的记录,则交换*/ } r[low]=x; /*将基准记录保存到low=high的位置*/ return low; /*返回基准记录的位置*/ } /* QKPass */
特点:
不稳定排序,但内部排序中公认效率最好的一种
时间复杂度O(nlogn) 空间复杂度O(logn)
五、总结比较
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