C++实现八个常用的排序算法：插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序等

本文实现了八个常用的排序算法：插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序 、快速排序、归并排序、堆排序和LST基数排序

首先是算法实现文件Sort.h，代码如下：

/* 
* 实现了八个常用的排序算法：插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序 
* 以及快速排序、归并排序、堆排序和LST基数排序 
* @author gkh178 
*/ 
#include  
 
template 
void swap_value(T &a, T &b) 
{ 
  T temp = a; 
  a = b; 
  b = temp; 
} 
 
//插入排序：时间复杂度o(n^2) 
template 
void insert_sort(T a[], int n) 
{ 
  for (int i = 1; i < n; ++i) 
  { 
    T temp = a[i]; 
    int j = i - 1; 
    while (j >= 0 && a[j] > temp) 
    { 
      a[j + 1] = a[j]; 
      --j; 
    } 
    a[j + 1] = temp; 
  } 
} 
 
//冒泡排序：时间复杂度o(n^2)  
template 
void bubble_sort(T a[], int n) 
{ 
  for (int i = n - 1; i > 0; --i) 
  { 
    for (int j = 0; j < i; ++j) 
    { 
      if (a[j] > a[j + 1]) 
      { 
        swap_value(a[j], a[j + 1]); 
      } 
    } 
  } 
} 
 
//选择排序：时间复杂度o(n^2) 
template 
void select_sort(T a[], int n) 
{ 
  for (int i = 0; i < n - 1; ++i) 
  { 
    T min = a[i]; 
    int index = i; 
    for (int j = i + 1; j < n; ++j) 
    { 
      if (a[j] < min) 
      { 
        min = a[j]; 
        index = j; 
      } 
    } 
    a[index] = a[i]; 
    a[i] = min; 
  } 
} 
 
//希尔排序：时间复杂度介于o(n^2)和o(nlgn)之间  
template 
void shell_sort(T a[], int n) 
{ 
  for (int gap = n / 2; gap >= 1; gap /= 2) 
  { 
    for (int i = gap; i < n; ++i) 
    { 
      T temp = a[i]; 
      int j = i - gap; 
      while (j >= 0 && a[j] > temp) 
      { 
        a[j + gap] = a[j]; 
        j -= gap; 
      } 
      a[j + gap] = temp; 
    } 
  } 
} 
 
//快速排序：时间复杂度o(nlgn)  
template 
void quick_sort(T a[], int n) 
{ 
  _quick_sort(a, 0, n - 1); 
} 
template 
void _quick_sort(T a[], int left, int right) 
{ 
  if (left < right) 
  { 
    int q = _partition(a, left, right); 
    _quick_sort(a, left, q - 1); 
    _quick_sort(a, q + 1, right); 
  } 
} 
template 
int _partition(T a[], int left, int right) 
{ 
  T pivot = a[left]; 
  while (left < right) 
  { 
    while (left < right && a[right] >= pivot) 
    { 
      --right; 
    } 
    a[left] = a[right]; 
    while (left < right && a[left] <= pivot) 
    { 
      ++left; 
    } 
    a[right] = a[left]; 
  } 
  a[left] = pivot; 
  return left; 
} 
 
//归并排序：时间复杂度o(nlgn)  
template 
void merge_sort(T a[], int n) 
{ 
  _merge_sort(a, 0, n - 1); 
} 
template 
void _merge_sort(T a[], int left, int right) 
{ 
  if (left < right) 
  { 
    int mid = left + (right - left) / 2; 
    _merge_sort(a, left, mid); 
    _merge_sort(a, mid + 1, right); 
    _merge(a, left, mid, right); 
  } 
} 
template 
void _merge(T a[], int left, int mid, int right) 
{ 
  int length = right - left + 1; 
  T *newA = new T[length]; 
  for (int i = 0, j = left; i <= length - 1; ++i, ++j) 
  { 
    *(newA + i) = a[j]; 
  } 
  int i = 0; 
  int j = mid - left + 1; 
  int k = left; 
  for (; i <= mid - left && j <= length - 1; ++k) 
  { 
    if (*(newA + i) < *(newA + j)) 
    { 
      a[k] = *(newA + i); 
      ++i; 
    } 
    else 
    { 
      a[k] = *(newA + j); 
      ++j; 
    } 
  } 
  while (i <= mid - left) 
  { 
    a[k++] = *(newA + i); 
    ++i; 
  } 
  while (j <= right - left) 
  { 
    a[k++] = *(newA + j); 
    ++j; 
  } 
  delete newA; 
} 
 
//堆排序：时间复杂度o(nlgn)  
template 
void heap_sort(T a[], int n) 
{ 
  built_max_heap(a, n);//建立初始大根堆  
  //交换首尾元素，并对交换后排除尾元素的数组进行一次上调整  
  for (int i = n - 1; i >= 1; --i) 
  { 
    swap_value(a[0], a[i]); 
    up_adjust(a, i); 
  } 
} 
//建立一个长度为n的大根堆  
template 
void built_max_heap(T a[], int n) 
{ 
  up_adjust(a, n); 
} 
//对长度为n的数组进行一次上调整  
template 
void up_adjust(T a[], int n) 
{ 
  //对每个带有子女节点的元素遍历处理，从后到根节点位置  
  for (int i = n / 2; i >= 1; --i) 
  { 
    adjust_node(a, n, i); 
  } 
} 
//调整序号为i的节点的值  
template 
void adjust_node(T a[], int n, int i) 
{ 
  //节点有左右孩子  
  if (2 * i + 1 <= n) 
  { 
    //右孩子的值大于节点的值，交换它们  
    if (a[2 * i] > a[i - 1]) 
    { 
      swap_value(a[2 * i], a[i - 1]); 
    } 
    //左孩子的值大于节点的值，交换它们  
    if (a[2 * i - 1] > a[i - 1]) 
    { 
      swap_value(a[2 * i - 1], a[i - 1]); 
    } 
    //对节点的左右孩子的根节点进行调整  
    adjust_node(a, n, 2 * i); 
    adjust_node(a, n, 2 * i + 1); 
  } 
  //节点只有左孩子，为最后一个有左右孩子的节点  
  else if (2 * i == n) 
  { 
    //左孩子的值大于节点的值，交换它们  
    if (a[2 * i - 1] > a[i - 1]) 
    { 
      swap_value(a[2 * i - 1], a[i - 1]); 
    } 
  } 
} 
 
//基数排序的时间复杂度为o(distance(n+radix)),distance为位数，n为数组个数，radix为基数  
//本方法是用LST方法进行基数排序，MST方法不包含在内  
//其中参数radix为基数，一般为10；distance表示待排序的数组的数字最长的位数；n为数组的长度  
template 
void lst_radix_sort(T a[], int n, int radix, int distance) 
{ 
  T* newA = new T[n];//用于暂存数组  
  int* count = new int[radix];//用于计数排序，保存的是当前位的值为0 到 radix-1的元素出现的的个数  
  int divide = 1; 
  //从倒数第一位处理到第一位  
  for (int i = 0; i < distance; ++i) 
  { 
    //待排数组拷贝到newA数组中 
    for (int j = 0; j < n; ++j) 
    { 
      *(newA + j) = a[j]; 
    } 
    //将计数数组置0  
    for (int j = 0; j < radix; ++j) 
    { 
      *(count + j) = 0; 
    } 
    for (int j = 0; j < n; ++j) 
    { 
      int radixKey = (*(newA + j) / divide) % radix; //得到数组元素的当前处理位的值  
      (*(count + radixKey))++; 
    } 
    //此时count[]中每个元素保存的是radixKey位出现的次数  
    //计算每个radixKey在数组中的结束位置，位置序号范围为1-n  
    for (int j = 1; j < radix; ++j) 
    { 
      *(count + j) = *(count + j) + *(count + j - 1); 
    } 
    //运用计数排序的原理实现一次排序，排序后的数组输出到a[]  
    for (int j = n - 1; j >= 0; --j) 
    { 
      int radixKey = (*(newA + j) / divide) % radix; 
      a[*(count + radixKey) - 1] = newA[j]; 
      --(*(count + radixKey)); 
    } 
    divide = divide * radix; 
  } 
} 

然后是测试文件main.cpp，代码如下：

#include "Sort.h" 
using namespace std; 
 
template 
void printArray(T a[], int n) 
{ 
  for (int i = 0; i < n; ++i) 
  { 
    cout << a[i] << " "; 
  } 
  cout << endl; 
} 
 
int main() 
{ 
  for (int i = 1; i <= 8; ++i) 
  { 
    int arr[] = { 45, 38, 26, 77, 128, 38, 25, 444, 61, 153, 9999, 1012, 43, 128 }; 
    switch (i) 
    { 
    case 1: 
      insert_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
      break; 
    case 2: 
      bubble_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
      break; 
    case 3: 
      select_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
      break; 
    case 4: 
      shell_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
      break; 
    case 5: 
      quick_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
      break; 
    case 6: 
      merge_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
      break; 
    case 7: 
      heap_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
      break; 
    case 8: 
      lst_radix_sort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]), 10, 4); 
      break; 
    default: 
      break; 
    } 
    printArray(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0])); 
  } 
  return 0; 
} 

最后是运行结果图，如下：

以上就是C++实现八个常用的排序算法的全部代码，希望大家对C++排序算法有更进一步的了解。