数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序

目录

一、交换排序基本思想

二、冒泡排序基本思想

三、冒泡排序算法实现思路

1、第一趟

2、第二趟

3、第三趟

4、第四趟

5、第五趟

四、冒泡排序算法源码

1、BubbleSortSentrySqQueue

五、冒泡排序算法效率

六、冒泡排序Linux环境编译测试

七、快速排序基本思想

八、快速排序算法实现思路

1、第一趟

2、第二趟

九、快速排序算法源码

1、QuickSortPartionSentrySqQueue

2、QuickSortRecurtionSentrySqQueue

十、快速排序算法效率

十一、快速排序Linux环境编译测试


排序的其他相关知识点和源码分享可以参考之前的博客:   

《数据结构与算法基础-学习-30-插入排序之直接插入排序、二分插入排序、希尔排序》

一、交换排序基本思想

两两比较,如果发生逆序则交换位置,直到所有数据记录都排好序为止。

二、冒泡排序基本思想

每趟不断地将数据记录两两比较,并按照升序或降序规则进行交换。

三、冒泡排序算法实现思路

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第1张图片

这里的哨兵起的是临时变量的作用,在交换元素时使用。

我们还是以升序为例。

1、第一趟

一共有7个元素,需要比较6次,因为没有8号位。

(1)1小于2,不要交换,继续

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第2张图片

(2)2小于8,不要交换,继续

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第3张图片

(3)8大于5,需要交换,继续

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第4张图片

(4)8大于4,需要交换,继续

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第5张图片(5)8大于6,需要交换,继续

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第6张图片

(6)8大于3,需要交换,6次比较完,已经把最大值8放到了最后一位,那下一趟比较时,就不需要比较8了。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第7张图片

2、第二趟

一共有6个元素需要比较,总共需要比较5次,因为7号位的8已经完成排序。

(1)1小于2,不要交换,继续

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第8张图片

(2)2小于5,不要交换,继续

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第9张图片

(3)5大于4,需要交换,继续

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第10张图片

(4)5小于6,不要需要交换,继续

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第11张图片

(5)6大于3,需要交换,5次比较完,已经把最大值6放到了最后一位,那下一趟比较时,就不需要比较6,8了。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第12张图片

3、第三趟

一共有5个元素需要比较,总共需要比较4次,因为6和8已经完成排序。

规律都知道了,我们这就快进一些,跳过了一些对比步骤。

1,2,3,4,5都是升序不需要移动。

(1)5大于3,需要交换,4次比较完,已经把最大值5放到了最后一位,那下一趟比较时,就不需要比较5,6,8了。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第13张图片

4、第四趟

一共有4个元素需要比较,总共需要比较4次,因为5,6和8已经完成排序。

规律都知道了,我们这就快进一些,跳过了一些对比步骤。

1,2,4都是升序不需要移动。

(1)4大于3,需要交换,3次比较完,已经把最大值4放到了最后一位,那下一趟比较时,就不需要比较4,5,6,8了。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第14张图片

5、第五趟

一共有4个元素需要比较,总共需要比较3次,因为4,5,6和8已经完成排序。

1,2,3,4就是升序的,没有交换元素,说明序列已经是有序的,排序完成。

四、冒泡排序算法源码

1、BubbleSortSentrySqQueue

Status BubbleSortSentrySqQueue(SqQueue* Queue)
{
    JudgeAllNullPointer(Queue);

    if (Queue->Flag != INT_TYPE_FLAG)
    {
        return FailFlag;
    }

    int*         Array    = (int*)(Queue->Data);
    int          SwapFlag = 0;
    QueueLenType i;
    QueueLenType j;

    for (i = 1; i < Queue->SqQueueLen - 1; i++)//长度n,比较(n - 1)趟。
    {
        SwapFlag = 0;
        for (j = 1; j < Queue->SqQueueLen - i; j++)//每趟,比较 (n - 第i趟) 次。找个测试数据更明显,好理解
        {
            if (Array[j] > Array[j + 1])
            {
                Array[0]     = Array[j + 1];
                Array[j + 1] = Array[j];
                Array[j]     = Array[0];
                SwapFlag     = 1;
            }
        }
        if (SwapFlag == 0)//如果某一趟不需要进行交换,说明所有元素都是有序的,退出循环。
        {
            break;
        }
    }
    
    LogFormat(Debug,"Bubble Sort SqQueue OK.\n");

    return SuccessFlag;
}

五、冒泡排序算法效率

情况 时间复杂度 是否稳定
最好 O(n) 稳定
最坏 O(n^2)
平均 O(n^2)

最好的情况例如冒泡升序排序,数据是升序排列的,只需要比较n-1次即可,不需要移动元素。

最坏的情况例如冒泡升序排序,数据是降序排列的,

(1)需要比较次数为:

长度为n的序列,需要比较n-1次,每次少比一次,直到1为止,可以使用等差求和公式:

((n - 1) + 1) * (n - 1) / 2 = (n^2 - n)/ 2

(2)需要移动次数为:

每比较一次,需要交换一次,交换需要临时变量存放,一共需要三步,所以乘以3。

                Array[0]     = Array[j + 1];
                Array[j + 1] = Array[j];
                Array[j]     = Array[0];

(n^2 - n)/ 2 * 3。

六、冒泡排序Linux环境编译测试

[gbase@czg2 Sort]$ time ./TestSort 
2023-9-1--[ Debug ]--Init SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--SqQueue Data   :
Data           : [ 0 ,10 ,9 ,8 ,7 ,6 ,5 ,4 ,3 ,2 ,1 ]
FrontIndex     : 0
RearIndex      : 0
SqQueueLen     : 11
SqQueueMaxLen  : 11
Flag           : INT_TYPE_FLAG
2023-9-1--[ Debug ]--Bubble Sort SqQueue OK.
2023-9-1--[ Info  ]--Sort Function Elapsed Time   : 0 s
2023-9-1--[ Info  ]--SqQueue Data   :
Data           : [ 1 ,1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,6 ,7 ,8 ,9 ,10 ]
FrontIndex     : 0
RearIndex      : 0
SqQueueLen     : 11
SqQueueMaxLen  : 11
Flag           : INT_TYPE_FLAG
2023-9-1--[ Debug ]--Destroy SqQueue OK

real    0m0.002s
user    0m0.000s
sys     0m0.002s

七、快速排序基本思想

快速排序是改进的交换排序。

1、任取一个元素为中心(一般是第一个元素)。

2、所有比它小的元素一律前放,比它大的元素一律后放,形成左右两个子表。

3、对各子表重新选择中心元素并依照上述规则调整。

4、直到每个子表的元素只剩下一个。

八、快速排序算法实现思路

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第15张图片

这里的哨兵位也是起到存放临时变量的作用的。

1、第一趟

1号位的3作为中间点,存放在哨兵位0中,那Low位置的元素就是空的了。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第16张图片

哨兵位的3和High的1进行比较,3大于1,将High的1填写到Low上,那样High的位置就空出来了。我们开始从Low找。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第17张图片

哨兵位的3和Low的1进行比较,3大于1,在3的左边,不需要移动,Low向右移动。

哨兵位的3和Low的2进行比较,3大于2,在3的左边,不需要移动,Low向右移动。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第18张图片

哨兵位的3和Low的8进行比较,8大于3,在3的右边,需要移动把Low的8移动到High的位置,Low的位置空了,开始High位置和哨兵进行比较,是不是发现了什么,左边有空位了,就去右边找,找,右边空了,就去左边找,很有规律性。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第19张图片

哨兵位的3和High的8进行比较,8大于3,在3的右边,不需要移动,High向左移动。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第20张图片

哨兵位的3和High的6进行比较,6大于3,在3的右边,不需要移动,High向左移动。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第21张图片

哨兵位的3和High的4进行比较,4大于3,在3的右边,不需要移动,High向左移动。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第22张图片

Low和High重合,说明Low左边的都比3小,右边的都比3大,把3填到Low的位置。

Low左边已经排好序了,我们开始排序右边的这些元素。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第23张图片

2、第二趟

还是以第一个Low的位置为中心点,这样Low的位置就空出来了,哨兵和HIgh为的5进行比较,发现比8小,HIgh左移。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第24张图片

哨兵位的5和High的6进行比较,6大于5,在5的右边,不需要移动,High向左移动。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第25张图片

哨兵位的5和High的4进行比较,5大于4,在5的左边,Low填上4,那High的位置就空出来了,我们开始移动Low。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第26张图片

哨兵位的5和Low的4进行比较,5大于4,在3的左边,不需要移动,Low向右移动。

发现Low和High重合,将哨兵填写到Low上,这一段有序了,整个序列就完成了排序。

数据结构与算法基础-学习-31-交换排序之冒泡排序、快速排序_第27张图片

九、快速排序算法源码

1、QuickSortPartionSentrySqQueue

将Low到High之间元素根据Low为中间值进行分区,返回中间值的最终索引位置。

//返回中间点索引。
QueueLenType QuickSortPartionSentrySqQueue(SqQueue* Queue, QueueLenType Low, QueueLenType High)
{
    JudgeAllNullPointer(Queue);
    
    int* Array = (int*)(Queue->Data);
    Array[0]   = Array[Low];

    while (Low < High)
    {
        while (Low < High && Array[0] <= Array[High])//大于等于中间点的值放右边。
        {
            High--;
        }
        Array[Low] = Array[High];
        while (Low < High && Array[0] > Array[Low])//小于中间点的值放左边。
        {
            Low++;
        }
        Array[High] = Array[Low];
    }
    Array[Low] = Array[0];

    return Low;
}

2、QuickSortRecurtionSentrySqQueue

void QuickSortRecurtionSentrySqQueue(SqQueue* Queue, QueueLenType Low, QueueLenType High)
{
    JudgeAllNullPointer(Queue);

    if (Low >= High)//退出条件,High必须要大于low。
    {
        return;
    }
    QueueLenType PivotIndex = QuickSortPartionSentrySqQueue(Queue, Low, High);

    QuickSortRecurtionSentrySqQueue(Queue, Low, PivotIndex - 1);
    QuickSortRecurtionSentrySqQueue(Queue, PivotIndex + 1, High);
}

十、快速排序算法效率

情况 时间复杂度 是否稳定
最好 O(n * log2^n) 不稳定
最坏 O(n^2)
平均 O(n * log2^n)

1、快速排序不是原地排序,因为递归方法使用了系统栈,不用递归,需要用用户栈实现。

2、快速排序不适用于对原本有序或基本有序的记录序列进行排序。

3、划分元素的选取是影响时间性能的关键。

4、输入数据次序越乱,所选划分值随机性越好,排序速度越快,快速排序不是自然排序方法。

5、升序快速排序算法使用在倒序排序序列上,会触发最坏的情况,使算法退化为冒泡排序。

十一、快速排序Linux环境编译测试

[gbase@czg2 Sort]$ time ./TestSort 
2023-9-1--[ Debug ]--Init SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--Enter SqQueue OK
2023-9-1--[ Debug ]--SqQueue Data   :
Data           : [ 0 ,10 ,9 ,8 ,7 ,6 ,5 ,4 ,3 ,2 ,1 ]
FrontIndex     : 0
RearIndex      : 0
SqQueueLen     : 11
SqQueueMaxLen  : 11
Flag           : INT_TYPE_FLAG
2023-9-1--[ Debug ]--Quick Sort Sentry SqQueue OK.
2023-9-1--[ Info  ]--Sort Function Elapsed Time   : 0 s
2023-9-1--[ Info  ]--SqQueue Data   :
Data           : [ 4 ,0 ,1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,6 ,7 ,8 ,9 ]
FrontIndex     : 0
RearIndex      : 0
SqQueueLen     : 11
SqQueueMaxLen  : 11
Flag           : INT_TYPE_FLAG
2023-9-1--[ Debug ]--Destroy SqQueue OK

real    0m0.002s
user    0m0.000s
sys     0m0.002s

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