【追求卓越08】算法--排序算法

引导

今天开始介绍我们在工作中经常遇到的算法--排序。排序算法有很多，我们主要介绍以下几种：

• 冒泡排序

• 插入排序

• 选择排序

• 归并排序

• 快速排序

• 计数排序

• 基数排序

• 桶排序

我们需要了解每一种算法的定义以及实现方式，并且掌握如何评价一个排序算法。今天我们来学习冒泡排序，插入排序，选择排序。

如何评价排序算法

评价算法的优劣主要从以下几个方面考虑：

1. 最好情况，最坏情况，平均情况时间复杂度
2. 时间复杂度的系数，低阶，常系数都需要考虑进去
3. 是否是原地排序？
4. 算法是否稳定？

第一点毋庸置疑，是我们主要的依判方式；

第二点,我们常常在计算复杂度时会忽略低阶和常系数。这是因为当数据量很大，n趋向于无穷时。但是在实际工作中，我们的数据量不会这么大。所以这些低阶和常数就需要考虑进去了。

第三点：原地排序就是对空间复杂度的一种描述，当排序算法的空间复杂度为O(1)时，我们就称为原地排序

第四点：算法的稳定指的时排序之后是否会将值相同的数据对象改变位置。比如
1，3（1），5，7，9，3（2）,这组数据进行排序之后，3(2)还会在3(1)之后吗？

        算法的稳定性主要是用于对一组数据进行多次排序时进行参考。比如你要将一组数据按照时间和值大小按照时间从先到后，值从小到大进行排序。一般是按照时间排序，在对值进行排序。但是如果在进行值排序时，使用的是不稳定的算法，那么就会出现问题。（值相等，但时间可能有错误）

冒泡排序

冒泡排序原理：

1. 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。
2. 对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。
3. 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。
4. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

int bubblesort(int a[],int len) {     int i,j=0;     int temp = 0;     for(i = 0; i < len ; i++)     {         for(j = 0 ; j < len - i - 1  ; j++)         {             if(a[j] > a[j+1])             {                  temp = a[j];                  a[j] = a[j+1];                  a[j+1] = temp;             }         }     }     return 0; }

以上是一般的冒泡排序代码，但是可以稍微优化一下：

int bubblesort(int a[],int len) {     int i,j=0;     int temp = 0;     int flag = 0;     for(i = 0; i < len ; i++)     {         flag = 0;         for(j = 0 ; j < len - i - 1  ; j++)         {             if(a[j] > a[j+1])             {                  flag = 1;                  temp = a[j];                  a[j] = a[j+1];                  a[j+1] = temp;             }         }         if(flag == 1)             break;     }     return 0; }

        该优化过的代码，加了一个判断标志，当某一次冒泡没有进行数据交互，说明剩下的都是排好序了。故可以直接退出。

分析：

时间复杂度：通过代码实现我们可以知道，冒泡排序的复杂度为O((1+n)*n/2)。

空间复杂度：由于只有一个temp的额外变量，故空间复杂度为O(1),为原地排序。

稳定性:我们在判断时，只要确保a[j]>a[j+1]为判断条件即可保证稳定性。

总结：冒泡排序是原地排序，并且稳定，复杂度为O((1+n)*n/2)的算法。

插入排序

        插入排序原理比较难描述，类似于我们斗地主理牌的过程，原先是乱序的，左边第一个作为依据，依次在乱序中找第一个放到有序中。

int insertsort(int a[],int len) {     // 插入排序，a表示数组，n表示数组大小     if (len <= 1) return;     int i = 0;     for (i = 1; i < len; ++i) {         int value = a[i];         int j = i - 1;         // 查找插入的位置         for (; j >= 0; --j) {             if (a[j] > value) {                 a[j+1] = a[j];  // 数据移动             } else {                 break;             }         }         a[j+1] = value; // 插入数据     } }

分析：

复杂度：通过代码可知，插入排序的复杂度比较难以计算，但可以确定的是O(n^2)。

空间复杂度：O(1),故是原地排序

稳定性：判断条件是a[j] > value，即可保证稳定性

总结：插入排序是原地排序，具有稳定性的算法。

选择排序

选择排序原理：

1. 设置最值位置标记，逐轮扫描未排序部分元素最值。
2. 每一轮扫描过程中，以未排序部分首部元素为基准(将位置标记设置为未排序首元素下标)与后续元素进行比较。
3. 遇到更小(或更大)的元素则将位置标记修改为其下标，直至扫描完成，将标记位置的元素与未排序部分首元素交换位置。
4. 至多进行n-1轮扫描，序列完全有序。

其实，我认为选择排序和插入排序类似，它比较的操作是在无序中，在无序中找到最值。插入排序是在有序中比较，将新值放到合适的地方。

int selectsort(int a[],int len) {     if (len <= 1)         return 0;     int i = 0;     int j = 0;     int index = 0;     int temp = 0;     for(i = 0 ; i < len ;i ++)     {         for(j = i ,index = i; j < len; j ++ )         {             if(a[index] > a[j])                 index = j;         }         temp = a[i];         a[i] = a[index];         a[index] = temp;     }     return 0; }

分析：
空间复杂度：为O(1),原地排序
时间复杂度：为O(n^2)。
稳定性：不稳定。因为找到最小值之后，需要于无序中的首元素交换，这里会出现不稳定现象。例如：

比如 5，8，5，2，9 这样一组数据，使用选择排序算法来排序的话，第一次找到最小元素 2，与第一个 5 交换位置，那第一个 5 和中间的 5 顺序就变了，所以就不稳定了。

总结：选择排序是原地排序，复杂度为O(n^2),不稳定的算法

归并排序

归并操作的工作原理如下：

如果要排序一个数组，我们先把数组从中间分成前后两部分，然后对前后两部分分别排序，再将排好序的两部分合并在一起，这样整个数组就都有序了。

其中的问题就是如何获取两个排好序的部分：当数组长度变为1，是不是就已经相当于排好序了（实际上不需要再排序），这个时候再将长度为1的数组合并到一起，就变成了长度为2的有序数组。

int merge(int a[],int left , int mid, int right) {     int * arr = (int *)malloc(sizeof(int)* (right-left+1));     memset(arr,0,sizeof(int)*(right-left+1));     int i = left;     int j = mid+1;     int m = 0;     while(i <= mid && j <= right)     {         if(a[i]< a[j])         {             arr[m++] = a[i++];         }         else         {             arr[m++] = a[j++];         }     }     if(i>mid)     {         for(;  j <= right ; j++)             arr[m++] = a[j];     }     else     {         for(; i <= mid ; i++)             arr[m++] = a[i];     }     for(i = 0 ; i <= right - left; i++)         a[left+i] = arr[i];     return 0; } int mergesort_separate(int a[], int start, int end) {     if(start >= end)         return 0;     int i =(int) ((start+end)/2);     mergesort_separate(a,start,i);     mergesort_separate(a,i+1,end);     merge(a,start,i,end); } int mergesort(int a[],int len) {     mergesort_separate(a,0,len-1); }

其中merge()函数是核心。需要好好品味。

分析：

从归并算法的实现中，我们依旧从稳定性，是否是原地排序？，时间复杂度来分析。

稳定性：我们知道merge()函数包括主要的数据搬移工作，只要保证这里稳定即可。是可以满足的。所以归并排序是稳定算法。

原地排序：在merge()函数中，我们需要将两个有序数组合并，需要用到额外的临时数组，故空间复杂度是O(n),故归并排序不是原地排序

时间复杂度：我们知道归并排序的时间复杂度是O(nlogn)，但是至于怎么推导出来的，肯定很多人都处于茫然状态。这里我就稍微推导一下，看不懂没有关系。

假设数据量为n，归并排序的复杂度为T(n),由于归并排序的思路是将大问题分解为小问题， 再将小问题的结果合并。 故T(n) = T(n/2)+T(n/2)+n;其中n表示将结果合并消耗的时间。 T(n) = 2 *T(n/2)+n = 4* T(n/4)+4n = 8 T(n/8)+8n *T(n) = 2^kT(n/2^k)+2^k* n 当 n/2^k=1时，T(n) = 2^k+2^k*n，将k带入得：T(n) = logn+n*logn=n*logn。

故归并排序的时间复杂度为O(n*logn);

快速排序

快速排序原理：

如果要排序数组中下标从 p 到 r 之间的一组数据，我们选择 p 到 r 之间的任意一个数据作为 pivot（分区点）。我们遍历 p 到 r 之间的数据，将小于 pivot 的放到左边，将大于 pivot 的放到右边，将 pivot 放到中间。

经过这一步骤之后，数组 p 到 r 之间的数据就被分成了三个部分，前面 p 到 q-1 之间都是小于 pivot 的，中间是 pivot，后面的 q+1 到 r 之间是大于 pivot 的

int sort(int a[],int start, int end) {     int target = a[end];     int i = start;     int j = start;     int temp = 0;     for(j = start ; j < end ; j++)     {         if(a[j] < target)         {             temp = a[i];             a[i] = a[j];             a[j] = temp;             i++;         }     }     temp = a[i];     a[i]=target;     a[end] = temp;     return i; } int quicksort(int a[], int start, int end) {     if(start >= end)         return 0;     int mid = sort(a,start,end);     quicksort(a,start,mid-1);     quicksort(a,mid+1,end); }

分析

稳定性：在快速排序中，需要对数组进行搬移，比如：6，8，7，6,3，5，4,会发生不稳定。所以快速排序是不稳定。

原地排序：由于交换数据时，只需要一个临时变量，空间复杂度为O(1),故快速排序是原地排序。

时间复杂度：同归并排序同理，快速排序的事件复杂度也是O(n*logn)。

注意：快速排序 在大部分情况下的时间复杂度都可以做到 O(nlogn)，只有在极端情况下，才会退化到 O(n^2)。

问题：O(n) 时间复杂度内求无序数组中的第 K 大元素？

思路：一般情况下，我们需要先进行排序，再通过下标直接访问。虽然数组的访问复杂度是O(1),但是排序较为耗时，即使使用归并排序和快速排序也是O(n*logn)。

       既然该题出现在这里，很容易想到会用到归并排序和快速排序。比较一下两者实现的原理，发现快速排序比较适合这道题。当我们sort()返回的mid等于K-1。是不是就表示a[mid],就是第K大的元素（mid左边由K-1个数，都比mid小。虽然不是有序，但没有影响）。当mid+1

int sort(int a[],int start, int end) {     int target = a[end];     int i = start;     int j = start;     int temp = 0;     for(j = start ; j < end ; j++)     {         if(a[j] < target)         {             temp = a[i];             a[i] = a[j];             a[j] = temp;             i++;         }     }     temp = a[i];     a[i]=target;     a[end] = temp;     return i; } int findKnum(int a[], int start ,int end,int K) {     int mid = sort(a,start,end);     int result = 0;     if(mid+1 == K )     {         result=  a[mid];     }     else if(mid+1 < K)     {       result = findKnum(a,mid+1,end,K);     }     else     {       result = findKnum(a,start,mid-1,K);     }    return result; } int main() {         int a[10]={1,3,5,7,4,9,10,8,6,2};         printf("%d\n",findKnum(a,0,9,6));         return 0; }

分析：为什么该解法的复杂度是O(n)呢？

假设复杂度为T(n),我们已知sort的复杂度是O(n),当我们第一次没有找到正确元素是，我们只需在n/2个数据中进行查找。同理接下来的复杂度是n/4,n/8...直至数组长度为1，及找到对应数据（最坏情况）。这很明显是等比数列。T(n)=2n-1=O(n)。

桶排序

桶排序原理：核心思想是将要排序的数据分到几个有序的桶里，每个桶里的数据再单独进行排序。桶内排完序之后，再把每个桶里的数据按照顺序依次取出，组成的序列就是有序的了。

复杂度为什么是O(n)?

如果要排序的数据有 n 个，我们把它们均匀地划分到 m 个桶内，每个桶里就有 k=n/m 个元素。每个桶内部使用快速排序，时间复杂度为 O(k * logk)。m 个桶排序的时间复杂度就是 O(m * k * logk)，因为 k=n/m，所以整个桶排序的时间复杂度就是 O(n*log(n/m))。当桶的个数 m 接近数据个数 n 时，log(n/m) 就是一个非常小的常量，这个时候桶排序的时间复杂度接近 O(n)。

注意：

1. 上述的情况是桶排序最好的情况，即每个桶中的数据均匀。最坏情况，所有数据都集中再一个桶中的话，那么复杂度就会退化到O(nlogn)
2. 我觉得桶排序的思想并不困难，关键在于元素值域的划分，也就是值到桶之间的映射规则。(确定规则之后，就可以确定桶的数量f(max) - f(min)+1)。
3. 实际上桶排序是用空间换时间来提高处理速度的。

#include #include #include int sort(int a[],int start, int end) {     int target = a[end];     int i = start;     int j = start;     int temp = 0;     for(j = start ; j < end ; j++)     {         if(a[j] < target)         {             temp = a[i];             a[i] = a[j];             a[j] = temp;             i++;         }     }     temp = a[i];     a[i]=target;     a[end] = temp;     return i; } int quicksort(int a[], int start, int end) {     if(start >= end)         return 0;     int mid = sort(a,start,end);     quicksort(a,start,mid-1);     quicksort(a,mid+1,end); } int insertnum(int a[],int len,int num) {     int i = 0;     while(i     {         if(a[i]==0)         {             a[i] = num;             break;         }         i++;     }     return 0; } int main() {         int a[20]={1,3,5,7,4,9,10,8,6,2,12,13,15,14,17,16,19,18,20,11};         //这个二位数组是我们根据数据源分析出来的         int buket[5][5] = {0};         int i = 0;         for(i = 0 ; i < 20 ; i++)         {             insertnum(buket[a[i]/5],5,a[i]);         }         for(i = 0 ; i < 5 ;i ++)             quicksort(buket[i],0,4);         int j = 0;         for(i = 0 ; i < 5 ; i ++)         {             for(j = 0 ; j < 5 ; j ++)                 buket[i][j] == 0 ? :printf("%d\n",buket[i][j]);         }         return 0; }

分析

        由于数据源较为简单和均匀，所以我选择间隔为5作为映射函数。将数据放到[0,4]5个桶中，再将每个桶中的数据进行排序，再一次将五个桶中的数据依次输出。

        桶排序只要映射函数合理，那么其复杂度是O(n),这一点我们已经介绍过了。

        桶排序需要额外的内存用于桶，空间复杂度是O(n+m),其中m是桶的个数。

        桶排序在将数据隐射到桶的过程是稳定的。但是在排序的过程中如果你选择的是快速排序，就不是稳定的了，如上面的例子。若选择归并排序，就是稳定排序。

计数排序

计数排序和桶排序的原理类似，更像是特例：

        当要排序的 n 个数据，所处的范围并不大的时候，比如最大值是 k，我们就可以把数据划分成k个桶。每个桶内的数据值都是相同的，省掉了桶内排序的时间。

int findmaxmin(int a[],int len, int*max ,int *min) {     if(len == 0)         return 0;     int i = 0;     *max = a[0];     *min = a[0];     for(i = 0; i < len ; i++)     {         if(a[i] > *max)             *max = a[i];         else if(a[i] < *min)             *min = a[i];     }     return 0; } int countsort(int a[],int len) {     int max,min = 0;     findmaxmin(a,len,&max,&min);     int *count = (int *) malloc((max-min+1)*sizeof(int));     memset(count,0,(max-min+1)*sizeof(int));     int i = 0 ;     for(i = 0 ; i < len ; i++)          count[a[i]-min]++; / *count* /     for(i = 1 ; i < max-min+1 ; i++)         count[i] += count[i-1];     int *target = (int * **) malloc(len** sizeof(int)); *    memset(target,0,len* sizeof(int));     for(i = 0 ; i < len ; i++)     {         target[--count[a[i] - min]] = a[i];     }     memcpy(a,target,sizeof(int)*len);     free(count);     free(target); } int main() {         int a[20]={10,12,11,13,13,15,14,12,11,14,15,15,14,13,12,11,13,12,10,10};         countsort(a,20);         int i = 0;         for(i = 0 ; i < 20 ; i ++)         {             printf("%d\n",a[i]);         }         return 0; }

分析

        计数排序的时间复杂度为O(n),在算法的过程中涉及到了4个循环.第一个是在数据源中找到最大最小值；第二次循环是遍历数据源，统计数据出现的次数；第三次遍历确认数据的位置；第四次遍历，是进行排序。

计数排序的空间复杂度是O(n+max-min)。故不是原地排序。

        计数排序在进行排序时在第四个循环中进行的。若判断条件为for(i = len -1 ; i > 0 ; i-- )，排序就是稳定的。否则就不是稳定的。

        注意：计数排序只能用在数据范围不大的场景中，如果数据范围 k 比要排序的数据 n 大很多，就不适合用计数排序了。而且，计数排序只能给非负整数排序，如果要排序的数据是其他类型的，要将其在不改变相对大小的情况下，转化为非负整数。

基数排序

基数排序原理：其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。

        我觉得基数排序和计数排序类似，不过计数排序要求数据范围max和min的差距不要太大。但是当数据范围很大时，很明显计数排序和桶排序就不能在使用了。而基数排序就是从位的角度切入到计数排序。

#include #include #include int findmaxbit(int a[],int len) {     if(len == 0)         return 0;     int bit = 0;     int temp= bit;     int i = 0 ;     int num = 0;     for(i = 0 ; i < len ; i++)     {         num = a[i];         temp = 0;         while(num != 0 )         {             num/=10;             temp++;         }         if(temp > bit)            bit = temp;     }     return bit; } int basesort(int a[],int len) {     int max,min = 0;     int bit = findmaxbit(a,len);     int *temp = (int* )malloc(sizeof(int)*len);     int count[10] = {0};     int i = 0;     int j = 0;     int radix = 1;     for(j = 0 ; j < bit ; j++)     {         memset(count,0,sizeof(int)*10);         memset(temp,0,sizeof(int)*len);         for(i = 0 ; i < len ; i++)             count[((int) a[i]/radix) %10]++;         for(i = 1 ; i < 10 ; i++)              count[i]+= count[i-1];         for(i = len -1  ; i >= 0  ; i--)             temp[--count[((int) a[i]/radix) %10]]=a[i];         memcpy(a,temp,sizeof(int) len); *        radix* =10;     }     free(temp);     return 0; } int main() {         int a[10]={56,123,12315,5312366,1234783,245671,123421,568421,643261,93458};          basesort(a,10);         int i = 0;         for(i = 0 ; i < 10 ; i ++)         {             printf("%d\n",a[i]);         }         return 0; }

分析

基数排序的时间复杂度是O(n)。

基数排序的空间复杂度是O(n),相对于前两者，减少了一些，所以不是原地排序。

基数排序涉及到数据的搬移和计数排序相似，故基数排序也是稳定排序。

        注意：基数排序对要排序的数据是有要求的，需要可以分割出独立的“位”来比较，而且位之间有递进的关系，如果 a 数据的高位比 b 数据大，那剩下的低位就不用比较了。除此之外，每一位的数据范围不能太大，要可以用线性排序算法来排序，否则，基数排序的时间复杂度就无法做到 O(n) 了。

总结

        本章我们接触了冒泡排序，插入排序，选择排序，了解了其定义和代码实现

        也介绍了如何评价排序算法的依据。其中冒泡排序和插入排序是稳定的，选择排序是不稳定的。

冒泡排序和插入排序相比较而言，其中的交换数据操作较多：

冒泡：

C if(a[j] > a[j+1]) {      flag = 1;      temp = a[j];      a[j] = a[j+1];      a[j+1] = temp; }

插入：

C if (a[j] > value) {     a[j+1] = a[j];  // 数据移动 } else {     break; }

故综上所述，这三个算法的优先级：插入排序>冒泡排序>选择排序。

        归并排序和快速排序，两者的时间复杂度都是O(n*logn)。但是由于归并排序并不是原地排序，所以消耗内存较多。而快速排序是原地排序，解决了归并排序消耗内存较多的问题。快速排序是不稳定的算法，归并排序是稳定算法。

        归并排序在任何情况下，时间复杂度都是O(nlogn);快速排序虽然在最坏情况下的时间复杂度为O(n^2),但大部分情况下的复杂度都是O(nlogn)。

        桶排序，计数排序，基数排序。它们的空间复杂度都是O(n),因为它们不涉及到比较操作（每个元素之间比较），并且利用了额外的空间，得到了很高的效率。虽然这三种排序拥有很高的效率，但是它们的适用情景较少，对数据要求较为严苛。

桶排序：要求数据均匀分布，或者能够给予一个优秀的映射函数。

计数排序：要求数据源中最大值和最小值的范围较小。

基数排序：要求数据源是正正数，并且范围不能太大。