C语言基本数据结构之五(折半插入,堆排序,冒泡排序,快速排序,并归排序)

上一篇大概写了序列的查找算法,这次就聊聊序列的几种重要的排序(大神自动飘过~~~)

一、算法分析

1.1 直接插入排序

基本思想:将文件中的记录分为有序区、无序区,不断地从无序区中顺序提取记录,按关键字的大小插入到有序区中的适当位置,直到无序区为空。

直接插入排序的性能指标: 最小的比较次数: 约为 n, 最多的比较次数: 约为 n^2/2, 最小的移动次数: 约为 n, 最多的移动次数: 约为 n^2/2, 时间复杂度: O(n^2), 算法是稳定的。
C语言基本数据结构之五(折半插入,堆排序,冒泡排序,快速排序,并归排序)_第1张图片

1.2 折半排序

对半插入排序在寻找插入位置时,不是逐个比较而是利用折半查找的原理寻找插入位置。待排序元素越多,改进效果越明显。

对分插入排序的性能指标: 比较次数明显减少, 移动次数: 约 n^2/2, 时间复杂度: O(n^2), 空间复杂度:O(1), 算法是不稳定的。

1.3 选择排序

首先从1-n个元素中选出关键字最小的记录交换到第一个位置上;然后再从第2个到第n个元素中选出次小的记录交换到第二个位置上,依次类推。

平均时间复杂度为O(n^2), 空间复杂度:O(1) , 算法是不稳定的,适用于待排序元素较少的情况。

1.4 堆排序

堆是具有特定条件的顺序存储的完全二叉树,其特定条件是:任何一个非叶子结点的关键字大于等于(或小于等于)子女的关键字的值。

堆排序的算法思想:
首先设法把原始序列构造成一个堆,使得n个元素的最大值处于序列的第一个位置;然后交换序列第一个元素(最大值元素)与最后一个元素。再把序列的前n-1个元素组成的子序列构
成一个新堆,得到第二大元素,把序列的第一个元素与第n-1个元素交换。此后再把序列的前n-2个元素构成一个新堆,如此操作,最终整个序列成为有序序列。 

平均时间复杂度为:O(nlog2n) ,空间复杂度:O(1) ,算法是不稳定的

大家如果对二叉树不是很熟悉,可以看看上篇文章 二叉树的基本性质

1.4.1由无序建初始堆的过程( 25,56,49,78,11,65,41,36 ),如下图:

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1.4.2 筛选算法(构造堆)

设关键字集合为{k0, k1,…, kn-1},以kj为根的子树均满足堆的定义(j=i+1,i+2,…, ),筛选算法结束后以ki为根的子树也满足堆的定义。 n个记录存放在数组t[]中,代码如下:
void SIFT(table t[],int len ,int k){
	table t1;
	int i,j;
	i = k;
	j = 2 * i;
	t1 = t[i];/*t1 是 t[i]的左节点*/
	while(j < len){
		if((j < (len -1)) && (t[j].key < t[j+1].key ))
			j++;  
		if(t1.key < t[j].key)  // child 指向Ri的左、右子女中排序码较大的结点
		{
			t[i] = t[j];
			i = j;
			j = 2 * i;/*进入下一层继续调整*/
		}
		else
			break;
	}
	t[i] = t1;// 将记录Ri放入正确位置

}

1.4.3堆排序算法

先将无序序列构造为堆,然后将堆顶与最后一记录交换,将最后记录删除后,重新构造堆,反复进行,直到堆空为止,代码如下:

void heapSort(table t[],int len){  
    int i;  
    table t1;  
    /*建立初始堆*/  
    for(i = len/2 -1;i >= 0; i--){  
        SIFT(t,len,i);  
    }  
    /* 进行n-1趟堆排序*/  
    for(i = len -1;i>0;i--){  
        /* 堆顶和最后一个互换 */  
        t1 = t[0];  
        t[0] = t[i];  
        t[i] = t1;  
        SIFT(t,i,0);// 从R0到Ri-1重建堆  
    }  
}  

 
      
 
     

1.5 冒泡排序

冒泡排序,若按升序进行,则小的浮起,大的沉底;
第一趟:第1个与第2个记录比较,逆序则交换;第2个与第3个记录比较,逆序则交换;直到对最后两个记录比较、交换完成;一趟排序完成,会有一个极值存储到最终位置。

第二趟:缩小待排序区,对省余的n-1个记录进行同,样的操作,关键字次大(小)的记录交换到,第n-1个位置上;依次类推,则完成排序。
对于初始为正序的文件,比较次数为 n-1,移动次数为 0,时间复杂度为 O(n);
对于初始为逆序的文件,比较次数为 O(n^2),移动次数为 O(n^2),平均时间复杂度为 O(n^2);
适合于数据较少的情况,排序n个记录的文件最多需要n-1趟冒泡排序。算法稳定。

1.6 快速排序

算法描述:附设两个指针low和high,初值分别指向第一个记录和最后一个记录,设关键字为 key,首先从high所指位置起向前搜索,找到第一个小于基准值的记录与基准记录交换,然后从low所指位置起向后搜索,找到第一个大于基准值的记录与基准记录交换,重复这两步直至low=high为止。
快速排序的算法分析:比较次数: O(nlog2n) ,平均时间复杂度:O(nlog2n) ,空间复杂度:O(log2n) ,算法是不稳定的,快速排序有可能出现最坏情况,这时快速排序算法的时间复杂度为O(n2),且递归深度为n,即所需栈空间为O(n)。

1.7 归并排序

按每次归并的子文件数量可以分为二路归并,三路归并等等~~~这里就着重聊聊二路归并~~~
基本思想:把具有n个记录的表看成是n个有序的子表,每个子表的长度为1,然后两两归并,得到[n/2]个长度为2或为1的有序子表;再两两归并,如此重复,直到得到一个长度为n的有序表为止。
归并算法分析:平均时间复杂度:O(nlog2n) ,空间复杂度:O(n) ,算法是稳定的。
C语言基本数据结构之五(折半插入,堆排序,冒泡排序,快速排序,并归排序)_第7张图片

1.7.1两组归并算法

首先是两组归并算法。设t1[low]到t1[mid]和t1[mid+1]到t1[high]是存储在同一个数组中且相邻的两个有序的子文件,现在将这两个子文件合并为一个有序的文件,并存储在t2[low]到t2[high]中。
void Merge(table t1[],table t2[],int low ,int mid, int hight){
int i,j,k;
i = low;
j = mid + 1;
k = low;
while(( i <= mid) && (j <= hight)){
if(t1[i].key < t1[j].key){
t2[k++] = t1[i++];
}
else
t2[k++] = t1[j++];
}
/*将剩余的数组复制到新的数组中*/
while(i <=mid)
t2[k++] = t1[i++];
while(j <= hight)
t2[k++] = t1[j++];
}

1.7.2一趟归并算法

设各子文件长度为len(最后一个子文件长度可能小于len),则归并前t1[0]到t1[n-1]中共有[n/len]个有序的子文件∶t1[0]到t1[len-1],t1[len]到t1[2*len-1],......,,t1[(-1)*length]到t1[n-1],调用归并操作将相邻的一对子文件归并。

void MergePass(table t1[],table t2[],int n, int len){
int i,j;
i = 0;
while((i + 2*len - 1) < n){
Merge(t1,t2,i,(i+len - 1),(i + 2*len -1));/*并归两个长度为len的子文件到t2中*/
i += 2*len;
}
if(( i + len -1 ) < (n-1))/*剩下两个子文件,其中一个长度小于len*/ 
Merge(t1,t2,i,i+len - 1,n-1);
else
for(j = i;j < n ;j++)/*将最后一个子文件复制到t2数组中*/
t2[j] = t1[j];
}

1.7.3 二路归并算法

二路归并排序就是多次调用“一趟归并”过程,每趟归并后有序子文件的长度length扩大一倍。
void MergeSort(table t[],int len){
table record[MAX];
int lenght = 1;/*子文件长度*/
while(lenght < MAX){
MergePass(t,record,len,lenght);
lenght *=2;
MergePass(record,t,len,lenght);
lenght *=2;
}
}

二、代码分析


分析完算法,下面直接上干粮~~~
#include
#define MAX 10//数组长度
typedef struct table table;

struct table{
	int key;
	int other;
};
table t[MAX];

/*直接插入,len 为数组长度*/
void insert(table t[],int len){
	int i,j;
	/*i 的前面是已排序,i的后面还未排序*/
	table flag;
	for(i = 1 ;i < len;i++){		/*每次将i后面的第一个插入到i的前面已排序列*/
		if(t[i].key < t[i-1].key){
			flag = t[i];
			j = i-1;
			while( (flag.key < t[j].key) && (j >= 0)){/*按升序排列*/
				t[j+1] = t[j];
				j--;
			}
			t[j+1] = flag;
		}
	}
}
/*折半插入,len为数组长度*/
void BinsertSort(table t[],int len){
	int i,j,low,hight,mid;
	table t1;
	for(i = 1;i < len;i++){
		t1 = t[i];/*i 为要排序的点*/
		low = 0;
		hight = i-1;
		while(low <= hight){
			mid = (low + hight)/2;
			if(t1.key < t[mid].key)
				hight = (mid -1);
			else
				low = mid + 1;
		}
		for(j = i-1;j >=low;j--)
			t[j + 1] = t[j];
		t[low] = t1;
	}
}
/*选择排序,len是数组长度*/
void selectSort(table t[],int len){
	int i,j,k;
	table t1;
	for(i = 0;i < len; i++ ){
		k = i;/*k 是i轮最小的数*/
		for(j = i+1;j< len;j++){
			if(t[j].key < t[k].key)
				k = j;
		}
		/*将最小的换到i处*/
		if(k!=i){
			t1 = t[k];
			t[k] = t[i];
			t[i] = t1;
		}
	}
}
/*构造堆,len是数组长度,k是树根*/
void SIFT(table t[],int len ,int k){
	table t1;
	int i,j;
	i = k;
	j = 2 * i;
	t1 = t[i];/*t1 是 t[i]的左节点*/
	while(j < len){
		if((j < (len -1)) && (t[j].key < t[j+1].key ))
			j++;  
		if(t1.key < t[j].key)  // child 指向Ri的左、右子女中排序码较大的结点
		{
			t[i] = t[j];
			i = j;
			j = 2 * i;/*进入下一层继续调整*/
		}
		else
			break;
	}
	t[i] = t1;// 将记录Ri放入正确位置

}
/*堆排序算法*/
void heapSort(table t[],int len){
	int i;
	table t1;
	/*建立初始堆*/
	for(i = len/2 -1;i >= 0; i--){
		SIFT(t,len,i);
	}
	/* 进行n-1趟堆排序*/
	for(i = len -1;i>0;i--){
		/* 堆顶和最后一个互换 */
		t1 = t[0];
		t[0] = t[i];
		t[i] = t1;
		SIFT(t,i,0);// 从R0到Ri-1重建堆
	}
}
/*冒泡排序*/
void bubSort(table t[],int len){
	int i,j = 1,flag = 1;
	table t1;
	while((j < len ) && (flag > 0)){
		flag =0;/*记录第j次比较中有多少个错位的,若没有则停止排序*/
		for(i = 0;i < len -j;i++){
			if(t[i].key > t[i +1].key){
					flag++;
					t1 = t[i];
					t[i] = t[i +1];
					t[i + 1] = t1;
			}
		}
		j++;
	}
}
/*快速排序*/
void quickSort(table t[],int low,int hight){
	int i,j;
	i = low;
	j = hight;
	if(i >= j) 
		return;
	table t1;
	t1 = t[i];
	/*将小于t1的都放在前面,大于t1的都在后面*/
	while(i != j){
		/*从高处向低处扫*/
		while((t1.key <= t[j].key) && (j>i))
			j--;
		if(i i)){
			i++;
		}
		if(i < j)
			t[j] = t[i];
	}
	t[i] = t1;
	quickSort(t,low,i-1);
	quickSort(t,i+1,hight);
}
/*两组并归算法,将t1 并归到 t2数组中*/
void Merge(table t1[],table t2[],int low ,int mid, int hight){
	int i,j,k;
	i = low;
	j = mid + 1;
	k = low;
	while(( i <= mid) && (j <= hight)){
		if(t1[i].key < t1[j].key){
			t2[k++] = t1[i++];
		}
		else
			t2[k++] = t1[j++];
	}
	/*将剩余的数组复制到新的数组中*/
	while(i <=mid)
		t2[k++] = t1[i++];
	while(j <= hight)
		t2[k++] = t1[j++];
}
/*一趟并归,n 为数组长度,len为子文件长度,将t1 并归到 t2数组中*/
void MergePass(table t1[],table t2[],int n, int len){
	int i,j;
	i = 0;
	while((i + 2*len - 1) < n){
		Merge(t1,t2,i,(i+len - 1),(i + 2*len -1));/*并归两个长度为len的子文件到t2中*/
		i += 2*len;
	}
	if(( i + len -1 ) < (n-1))/*剩下两个子文件,其中一个长度小于len*/ 
		Merge(t1,t2,i,i+len - 1,n-1);
	else
		for(j = i;j < n ;j++)/*将最后一个子文件复制到t2数组中*/
			t2[j] = t1[j];
}
/*二路并归算法*/
void MergeSort(table t[],int len){
	table record[MAX];
	int lenght = 1;/*子文件长度*/
	while(lenght < MAX){
		MergePass(t,record,len,lenght);
		lenght *=2;
		MergePass(record,t,len,lenght);
		lenght *=2;
	}
}
void init(table t[],int len){
	int n[10] = {15,25,10,2,100,58,46,12,45,45};
	int i;
	for(i = 0;i < MAX;i++){
		t[i].key = n[i];
	}
	printf("\n\n\n原数组: \n\n");
	for(i = 0 ;i < MAX;i++){
		printf("[ %d ] ",t[i].key);
	}
}
void show(table t[]){
	int i;
	printf("\n");
	for(i = 0 ;i < MAX;i++){
		printf("[ %d ] ",t[i].key);
	}
}
void main(){
	init(t,MAX);
	printf("\n直接插入排序:\n");
	insert(t,MAX);
	show(t);

	init(t,MAX);
	printf("\n折半插入排序:\n");
	BinsertSort(t,MAX);
	show(t);

	init(t,MAX);
	printf("\n 选择插入:\n");
	selectSort(t,MAX);
	show(t);

	init(t,MAX);
	printf("\n 堆排序:\n");
	heapSort(t,MAX);
	show(t);

	
	init(t,MAX);
	printf("\n冒泡排序:\n");
	bubSort(t,MAX);
	show(t);

	
	init(t,MAX);
	printf("\n快速排序:\n");
	quickSort(t,0,(MAX-1));
	show(t);

	init(t,MAX);
	printf("\n二路并归排序:\n");
	MergeSort(t,MAX);
	show(t);
}








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