初学数据结构---排序
一、排序简介
1. 基础知识
1.1 排序：将一个数据元素任意序列重新排列成一个按关键字有序的序列的过程。
1.2评价标准：算法执行所需要的时间---时间复杂度，执行 算法所需要的附加空间---空间复杂度。
1.3稳定：关键字相等的记录排序前后相对位置不变。
2. 简单介绍
2.1 插入排序：从无序队列中依次取出若干个记录与有序子序列的记录比较，将其插入正确位置，增加有序序列长度。
2.2 交换排序：对序列中元素进行比较，当被比较的元素逆序时进行交换。
2.3 选择排序：从记录的无序子序列中选择关键字最大或最小的记录，并将其加入到有序子序列的一端。
2.4 归并排序：通过归并两个或两个以上的记录有序子序列，逐步增加记录有序序列的长度。
二、排序详谈
1.插入排序：
1.1 直接插入排序：
例如:给定n=8，数组R中的8个元素的排序码为(8,3,2,1,7,4,6,5),则直接选择排序的过程如下所示：
初始状态 [ 8 3 2 1 7 4 6 5 ] 8 -- >1
第一次 [ 1 3 2 8 7 4 6 5 ] 3 -- >2
第二次 [ 1 2 3 8 7 4 6 5 ] 3 -- >3
第三次 [ 1 2 3 8 7 4 6 5 ] 8 -- >4
第四次 [ 1 2 3 4 7 8 6 5 ] 7 -- >5
第五次 [ 1 2 3 4 5 8 6 7 ] 8 -- >6
第六次 [ 1 2 3 4 5 6 8 7 ] 8 -- >7
第七次 [ 1 2 3 4 5 6 7 8 ] 排序完成.
时间复杂度O(n2)
空间复杂度（只有一个哨兵项）
稳定的排序。
1.2 希尔排序：
先取一个小于n的整数d1作为第一个增量，把文件的全部记录分组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。先在各组内进行直接插入排序；然后，取第二个增量d2
比较相隔较远距离（称为增量）的数，使得数移动时能跨过多个元素，则进行一次比[2] 较就可能消除多个元素交换。D.L.shell于1959年在以他名字命名的排序算法中实现了这一思想。算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序，然后再用一个较小的增量对它进行，在每组中再进行排序。当增量减到1时，整个要排序的数被分成一组，排序完成。
一般的初次取序列的一半为增量，以后每次减半，直到增量为1。
给定实例的shell排序的排序过程
假设待排序文件有10个记录，其关键字分别是：
49，38，65，97，76，13，27，49，55，04。
增量序列的取值依次为：
5，2，1[3]
缩小增量
希尔排序属于插入类排序,是将整个有序序列分割成若干小的子序列分别进行插入排序。
排序过程：先取一个正整数d1
04 13 27 38 49 49 55 65 76 97
Shell排序
Shell排序的算法实现:
1． 不设监视哨的算法描述
void ShellPass(SeqList R，int d)
{//希尔排序中的一趟排序，d为当前增量
for(i=d+1;i<=n；i++) //将R[d+1．．n]分别插入各组当前的有序区
if(R[ i ].key
do {//查找R的插入位置
R[j+d]=R[j]； //后移记录
j=j-d； //查找前一记录
}while(j>0&&R[0].key
} //endif
时间复杂度：(n(lbn2)).n^1.3;
空间复杂度：辅助空间。
稳定性：不稳定
2. 交换排序
2.1 冒泡排序。
2.2 快速排序：
设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一趟快速排序。值得注意的是，快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。
一趟快速排序的算法是：
1）设置两个变量i、j，排序开始的时候：i=0，j=N-1；
2）以第一个数组元素作为关键数据，赋值给key，即key=A[0]；
3）从j开始向前搜索，即由后开始向前搜索(j--)，找到第一个小于key的值A[j]，将A[j]和A[i]互换；
4）从i开始向后搜索，即由前开始向后搜索(i++)，找到第一个大于key的A[i]，将A[i]和A[j]互换；
5）重复第3、4步，直到i=j； (3,4步中，没找到符合条件的值，即3中A[j]不小于key,4中A[i]不大于key的时候改变j、i的值，使得j=j-1，i=i+1，直至找到为止。找到符合条件的值，进行交换的时候i， j指针位置不变。另外，i==j这一过程一定正好是i+或j-完成的时候，此时令循环结束）。
假设用户输入了如下数组：
下标
0
1
2
3
4
5
数据
6
2
7
3
8
9
创建变量i=0（指向第一个数据）, j=5(指向最后一个数据), k=6(赋值为第一个数据的值)。
我们要把所有比k小的数移动到k的左面，所以我们可以开始寻找比6小的数，从j开始，从右往左找，不断递减变量j的值，我们找到第一个下标3的数据比6小，于是把数据3移到下标0的位置，把下标0的数据6移到下标3，完成第一次比较：
下标
0
1
2
3
4
5
数据
3
2
7
6
8
9
i=0 j=3 k=6
接着，开始第二次比较，这次要变成找比k大的了，而且要从前往后找了。递加变量i，发现下标2的数据是第一个比k大的，于是用下标2的数据7和j指向的下标3的数据的6做交换，数据状态变成下表：
下标
0
1
2
3
4
5
数据
3
2
6
7
8
9
i=2 j=3 k=6
称上面两次比较为一个循环。
接着，再递减变量j，不断重复进行上面的循环比较。
在本例中，我们进行一次循环，就发现i和j“碰头”了：他们都指向了下标2。于是，第一遍比较结束。得到结果如下，凡是k(=6)左边的数都比它小，凡是k右边的数都比它大：
下标
0
1
2
3
4
5
数据
3
2
6
7
8
9
如果i和j没有碰头的话，就递加i找大的，还没有，就再递减j找小的，如此反复，不断循环。注意判断和寻找是同时进行的。
然后，对k两边的数据，再分组分别进行上述的过程，直到不能再分组为止。
稳定：不稳定算法
3. 选择排序
3.1 简单选择排序
简单排序处理流程
(1)从待排序序列中，找到关键字最小的元素；
(2)如果最小元素不是待排序序列的第一个元素，将其和第一个元素互换；
(3)从余下的 N - 1 个元素中，找出关键字最小的元素，重复(1)、(2)步，直到排序结束。
空间复杂度O(1),
稳定度：不稳定。
3.2 堆排序
定义
n个关键字序列Kl，K2，…，Kn称为（Heap），当且仅当该序列满足如下性质（简称为堆性质）：
(1)ki<=k(2i）且ki<=k(2i+1)(1≤i≤ n/2），当然，这是小根堆，大根堆则换成>=号。//k(i）相当于二叉树的非叶子结点，K(2i）则是左子节点，k(2i+1）是右子节点
若将此序列所存储的向量R[1..n]看做是一棵完全二叉树的存储结构，则堆实质上是满足如下性质的完全二叉树：
树中任一非叶子结点的关键字均不大于（或不小于）其左右孩子（若存在）结点的关键字。
【例】关键字序列（10，15，56，25，30，70）和（70，56，30，25，15，10）分别满足堆性质（1）和（2），故它们均是堆，其对应的完全二叉树分别如小根堆示例和大根堆示例所示。
大根堆和小根堆：根结点（亦称为堆顶）的关键字是堆里所有结点关键字中最小者的堆称为小根堆，又称最小堆。根结点（亦称为堆顶）的关键字是堆里所有结点关键字中最大者，称为大根堆，又称最大堆。注意：①堆中任一子树亦是堆。②以上讨论的堆实际上是二叉堆（Binary Heap），类似地可定义k叉堆。
高度
堆可以被看成是一棵树，结点在堆中的高度可以被定义为从本结点到叶子结点的最长简单下降路径上边的数目；定义堆的高度为树根的高度。我们将看到，堆结构上的一些基本操作的运行时间至多是与树的高度成正比，为O（lgn）。
4. 归并排序
5.基数排序
三、代码分析
1.插入排序：
1.1直接插入排序：
#include
struct node
{
int key;
};
typedef struct node DataType;
int Ins_Sort(DataType Ar[],int n);
int main(void)
{
int n,i;
DataType array[20];
printf("Input the length of the array <<20>:");
scanf("%d",&n);
for(i=0; i=0))
{
Ar[j+1]=Ar[j];
j--;
}
Ar[j+1]=temp; //完成插入
}
}
#include
#include
#define MAXNUM 10
void main()
{
void shellSort(int array[],int n,int t);//t为排序趟数
int array[MAXNUM],i;
for(i=0;i=i%dk)&&array[j]>temp;j-=dk)//比较与记录后移同时进行
array[j+dk]=array[j];
if(j!=i-dk)
array[j+dk]=temp;//插入
}
}
//计算Hibbard增量
int dkHibbard(int t,int k)
{
return int(pow(2,t-k+1)-1);
}
//希尔排序
void shellSort(int array[],int n,int t)
{
void shellInsert(int array[],int n,int dk);
int i;
for(i=1;i<=t;i++)
shellInsert(array,n,dkHibbard(t,i));
}
//此写法便于理解，实际应用时应将上述三个函数写成一个函数。 2. 插入排序
2.2 快速排序
void sort(int *a, int left, int right)
{
if(left >= right)/*如果左边索引大于或者等于右边的索引就代表已经整理完成一个组了*/
{
return ;
}
int i = left;
int j = right;
int key = a[left];
while(i < j) /*控制在当组内寻找一遍*/
{
while(i < j && key <= a[j])
/*而寻找结束的条件就是，1，找到一个小于或者大于key的数（大于或小于取决于你想升
序还是降序）2，没有符合条件1的，并且i与j的大小没有反转*/
{
j--;/*向前寻找*/
}
a[i] = a[j];
/*找到一个这样的数后就把它赋给前面的被拿走的i的值（如果第一次循环且key是
a[left]，那么就是给key）*/
while(i < j && key >= a[i])
/*这是i在当组内向前寻找，同上，不过注意与key的大小关系停止循环和上面相反，
因为排序思想是把数往两边扔，所以左右两边的数大小与key的关系相反*/
{
i++;
}
a[j] = a[i];
}
a[i] = key;/*当在当组内找完一遍以后就把中间数key回归*/
sort(a, left, i - 1);/*最后用同样的方式对分出来的左边的小组进行同上的做法*/
sort(a, i + 1, right);/*用同样的方式对分出来的右边的小组进行同上的做法*/
/*当然最后可能会出现很多分左右，直到每一组的i = j 为止*/
}3 选择排序
3.1 简单选择排序
#include
main()
{
int a[10],i,j,k,t;
printf("input10numbers:\n");
for(i=0;i<10;i++)
scanf("%d",&a[i]);
printf("\n");
for(i=0;i<10;i++)
{
for(j=i+1;j<10;j++)
{
if(a[i]>a[j])
{
t=a[i];
a[i]=a[j];
a[j]=t;
}
}
}
printf("thesortednumbers:\n");
for(i=0;i<10;i++)
printf("%-3d",a[i]);
}
#include
//array是待调整的堆数组，i是待调整的数组元素的位置，nlength是数组的长度
//本函数功能是：根据数组array构建大根堆
void HeapAdjust(int array[],int i,int nLength)
{
int nChild;
int nTemp;
for(;2*i+1array[nChild])++nChild;
//如果较大的子结点大于父结点那么把较大的子结点往上移动，替换它的父结点
if(array[i]=0;--i)
HeapAdjust(array,i,length);
//从最后一个元素开始对序列进行调整，不断的缩小调整的范围直到第一个元素
for(i=length-1;i>0;--i)
{
//把第一个元素和当前的最后一个元素交换，
//保证当前的最后一个位置的元素都是在现在的这个序列之中最大的
array[i]=array[0]^array[i];
array[0]=array[0]^array[i];
array[i]=array[0]^array[i];
//不断缩小调整heap的范围，每一次调整完毕保证第一个元素是当前序列的最大值
HeapAdjust(array,0,i);
}
}
int main()
{
int i;
int num[]={9,8,7,6,5,4,3,2,1,0};
HeapSort(num,sizeof(num)/sizeof(int));
for(i=0;i 四、使用条件及比较
