排序的现实意义每个人都知道,今日突然对各种排序算法产生了兴趣,于是谈下我所接触到的一些排序算法:
选择,插入,冒泡,快排,堆排,归并,基数,计数,bogo。
代码除个别都由本人所写,若有 bug 请您指正。
个人建议,一定要看看计数排序,别的快排和归并排想法也很好。选择和插入很基本,也是最容易理解的,最逆天的就是 bogo 了,一定要看哦!!
注:将input函数和output函数还有主函数写在了冒泡里,以后就直接写排序函数的代码了,其他部分的代码的输入输出函数、主函数和冒泡排序基本一致。
1.冒泡排序
描述:依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面。这样每次都能将最大的数放在最后,多次迭代,一个有序的序列就出来了~~
其实冒泡排序就是选择排序,而且还比选择多比较了很多次。
实现:
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> int a[10000]; int n;/* 共有 n 个需要排序的数 */ void input(){ int i; scanf("%d", &n); for(i = 0;i < n;++i){ scanf("%d", &a[i]); } return ; } void output(){ /* 将排序好的结果输出,以验证 */ int i; for(i = 0;i < n; ++i){ fprintf(stdout,"%d ",a[i]); } printf("\n"); return ; } void bubble_sort(){ int i, j; for(i = 0;i < n;++i){/* 执行n此迭代 */ for(j = 0;j < n-i-1; ++j){/* 比较相邻两个数,判断是否互换 */ if(a[j] > a[j+1]){ int temp = a[j]; a[j] = a[j+1]; a[j+1] = temp; } } } } int main(){ input(); bubble_sort(); output(); exit(0); }
时间复杂度为n方,基本不需要额外空间。
2. 插入排序:
描述:想法非常简单,就像抓牌一样,来一张牌,把它放在前面 <= 它、后面 > 它的地方。当所有牌都抓完之后,自然就是一手有序的牌了。
实现:
/* 插入排序 */ void insertion_sort(){ int i; for(i = 0;i < n; ++i){ int temp; scanf("%d", &temp); a[i] = temp; int j; /* 每次输入一个数字,都进行比较 */ for(j = 0; j < i; ++j){ if(temp < a[j]){/* 找到前面 <= 它,后面 > 它的位置 */ int k = i; /* 因为是数组,所以需要每位后移,个人猜想用链表实现,会优化许多 */ for(;k > j; --k){ a[k] = a[k-1]; } a[j] = temp; break; } } } return ; }
时间复杂度,毫无疑问的 n 方的。
空间上基本上都是没有什么大的消耗了。
用链表实现的话,在最优情况时间复杂度可以达到O(n)的,不过我写的太弱了。
3. 选择排序
描述:每一趟从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,顺序放在已排好的数列的最后,直到全部待排序的数据元素排完。
实现:
#define MAX 0xfffffff void selection_sort(){ int aim[10000]; int i; int min = MAX;/* 每次选出的最小值 */ for(i = 0;i < n;++i){ int j; int temp;/* 记录最小值的下标,以便修改其值*/ for(j = 0;j < n;++j){ /* 选出数组中的最小值 */ if(a[j] < min){ min = a[j]; temp = j; } } a[temp] = MAX; aim[i] = min; min = MAX; } /* 将排序好的结果输出,以验证 */ for(i = 0;i < n; ++i){ fprintf(stdout,"%d ",aim[i]); } printf("\n"); return ; }
时间复杂度 n方,空间需要多开一个数组,来存放目标数据。
4. 快速排序
描述:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的数据要小,然后再按此方法对这两部分分别递归进行快速排序,然后使整个数组变成有序序列。
实现:
/* 此代码来自《代码之美》,个人以为,确实是非常美 */ void quick_sort(int l, int u){/* l是较低的下标,u是较高的下标 */ int i, m; if(l >= u) return; swap(l, randint(l, u));/* swap(i,j)是交换a[i],a[j],i,j不变 */ m = l;/* 从与第一个值比较,小的放左边,大的放右边 */ for(i = l+1; i <= u; ++i) if(a[i] < a[l]) swap(++m, i); swap(l, m);/* 将第一个值放在它该在的地方 */ quick_sort(l, m-1);/* 递归 */ quick_sort(m+1, u); }
时间复杂度:期望时间 O(n log n) , 最坏情况O(n2) ; 对于大的、乱数列表一般公认是最快的已知排序
之所以会是log n,是由于二分了。。。
5. 堆排序
描述:堆排序就像是选择排序一样,每次都是选出最大或最小的值。不过选出最大或最小的值的方法不是线性的去找出来,而是用一种特殊的数据结构——堆,来管理算法执行中的信息。
堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。小于的就是小顶堆,大的就是大顶堆。于是就要建堆,调整出一个顶堆,然后把顶点的值取出来,再调整,再取,直到所有的元素都被取出来,一个有序的序列就出来了。
调整就是为了满足堆的性质。我们假定左右两颗子树都是大顶堆。但这时,顶点的值可能小于其孩子,于是就违反了大顶堆的性质,所以就和孩子中大的那个换一下位置,然后再递归判断两个子树的,然后再递归。最后就调整出一个大顶堆啦~~
实现:
void adjust(int ind, int len){ /* 置i为要筛选的节点 */ int i = ind; /* c中保存i节点的左孩子 */ /* +1的目的就是为了解决节点从0开始而他的左孩子一直为0的问题 */ int c = i * 2 + 1; while(c < len){/* 未筛选到叶子节点 */ /* 如果要筛选的节点既有左孩子又有右孩子并且左孩子值小于右孩子 */ /* 从二者中选出较大的并记录 */ if(c + 1 < len && a[c] < a[c + 1]) c++; /* 如果要筛选的节点中的值大于左右孩子的较大者则退出 */ if(a[i] > a[c]) break; else{ /* 交换 */ int temp = a[c]; a[c] = a[i]; a[i] = temp; /* 重置要筛选的节点和要筛选的左孩子 */ i = c; c = 2 * i + 1; } } return; } void heap_sort(int n){ /* 初始化建堆, i从最后一个非叶子节点开始 */ for(int i = n / 2; i >= 0; i--) adjust(i, n); for(int j = 0; j < n; j++){ /* 交换 */ int t = a[0]; a[0] = a[n - j - 1]; a[n - j - 1] = t; /* 筛选编号为0 */ adjust(0, n - j - 1); } }
时间复杂度nlog(n)。
6. 归并排序
描述:有两个有序序列,把它们合并成一个,很简单是吧。只要把比较两个序列第一个数的大小,然后取小的放到新的序列里,原来的序列中删除这个数,再比,直到一个序列的所有元素都空了,把另一个序列剩余的全都放过去。一个新的有序序列就成了~~,归并排序基于的就是这个原理,用分治法的思想,递归的排序出来。
实现:
void merge(int first, int mid, int last){/* 两个有序数组分别是a[first...mid]和a[mid+1...last] */ int temp[last - first + 1];/* 新的有序数组 */ int i, j, k=0; for(i = first, j = mid + 1; i <= mid && j <=last ;){ if(a[i] < a[j]){ temp[k++] = a[i++]; }else{ temp[k++] = a[j++]; } if(i == mid + 1){ while(j <= last) temp[k++] = a[j++]; break; }else if(j == last + 1){ while(i <=mid) temp[k++] = a[i++]; break; } } for(i = 0; i < k; i++)/* 把排好序的数组,放回这些数据该在的地方 */ a[first + i] = temp[i]; } void merge_sort(int first, int last){ if(first < last){ int mid = (first + last) / 2; /*传说中的分治法*/ merge_sort(first, mid); merge_sort(mid + 1, last); merge(first, mid, last);/* 合并 */ } }
时间复杂度 O(n log n),需要 O(n)的额外空间。
7. 基数排序
描述:原理是将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串(比如名字或日期)和特定格式的浮点数,所以基数排序也不是只能使用于整数。我理解的还是不够深。。。
实现:
/* 此代码来此维基百科,我没能写出来。。。 */ #include <iostream> using namespace std; const int base=10; struct wx { int num; wx *next; wx() { next=NULL; } }; wx *headn,*curn,*box[base],*curbox[base]; void basesort(int t) { int i,k=1,r,bn; for(i=1;i<=t;i++) { k*=base; } r=k*base; for(i=0;i<base;i++) { curbox[i]=box[i]; } for(curn=headn->next;curn!=NULL;curn=curn->next) { bn=(curn->num%r)/k; curbox[bn]->next=curn; curbox[bn]=curbox[bn]->next; } curn=headn; for(i=0;i<base;i++) { if(curbox[i]!=box[i]) { curn->next=box[i]->next; curn=curbox[i]; } } curn->next=NULL; } void printwx() { for(curn=headn->next;curn!=NULL;curn=curn->next) { cout<<curn->num<<' '; } cout<<endl; } int main() { int i,n,z=0,maxn=0; curn=headn=new wx; cin>>n; for(i=0;i<base;i++) { curbox[i]=box[i]=new wx; } for(i=1;i<=n;i++) { curn=curn->next=new wx; cin>>curn->num; maxn=max(maxn,curn->num); } while(maxn/base>0) { maxn/=base; z++; } for(i=0;i<=z;i++) { basesort(i); } printwx(); return 0; }
时间复杂度是 O(k*n)的,k是数字位数。
8. 计数排序
描述:这是我最喜欢的排序算法了,典型的用空间换时间的。一看代码就知道了。
实现:
void counting_sort(){ int i; int b[100001];/* 只能排序100000以下的数字 */ memset(b, 0 ,sizeof(b));/* 临时存储区 */ int max = -1; /* 记录需要排序的最大数 */ int min = 0xffffffff;/* 记录需要排序的最小数 */ for(i = 0; i < n; ++i){ b[a[i]]++;/* 核心的就这一句 */ max = a[i] > max ? a[i] : max; min = a[i] < min ? a[i] : min; } int k = 0; for(i = min ; i <= max; ++i){/* 按顺序将排序的数还原出来 */ while(b[i]--) a[k++]=i; } }
在k以内的数,时间复杂库为O(n),O(n)有木有啊,还容易实现,我最喜欢了,就是太需要空间了。
9. bogo 排序
描述:这个排序是真的超神了,想象一下,把一副扑克向天上一扔,掉桌子上后收拾收拾,看看是不是顺序的,不是的话再扔。。。。
实现:真心不会。。。。
时间复杂度维基百科上说是其平均时间复杂度是 O(n × n!),在最坏情况所需时间是无限。
据说在量子计算机里,这个算法是O(1)的,表示不明原理。
附上维基百科上排序的链接:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%8E%92%E5%BA%8F
还有很多我没有听说过,根本不会的。。。继续努力吧
声明:
本文为 iddmx 对自己所学的排序算法的整理和实现。
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