每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完 。
array[i]--array[n-1]
中选择关键码最大(小)的数据元素array[i]--array[n-2]
(array[i+1]--array[n-1]
)集合中,重复上述步骤,直到集合剩余 1
个元素这里我们的代码可以稍作优化,在每次选数的时候一次性选出最大和最小的
数,然后依次与数组最后一个和第一个数进行交换。
void Swap(int* p1, int* p2)
{
int temp = *p1;
*p1 = *p2;
*p2 = temp;
}
// 选择排序
// 时间复杂度:O(N^2)
// 最好的情况下:O(N^2)
void SelectSort(int* a, int n)
{
int begin = 0;
int end = n - 1;
while (begin < end)
{
int mini = begin, maxi = begin;
for (int i = 1; i <= end; i++)
{
if (a[i] < a[mini])
{
mini = i;
}
if (a[i] > a[maxi])
{
maxi = i;
}
}
Swap(&a[begin], &a[mini]);
if (maxi == begin)
{
maxi = mini;
}
Swap(&a[end], &a[maxi]);
++begin;
--end;
}
}
O(N^2)
O(1)
堆排序传送门:二叉树堆的应用实例分析:堆排序 | TOP-K问题
虽然上面已经讲解过堆排序,但在此我们最好还是继续回顾一下堆排序的算法思想。
堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆积的性质:即子结点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点。堆排序可以说是一种利用堆的概念来排序的选择排序。分为两种方法:
以下代码以升序排序为例,降序排序类似。
注意:建堆时,使用向下调整法要从倒数第一个非叶子节点(即最后一个叶子节点的父节点)开始。
// 向下调整
void AdjustDown(int* a, int size, int parent)
{
int child = parent * 2 + 1;
while (child < size)
{
// 假设左孩子小,如果假设错了,更新一下
if (child + 1 < size && a[child + 1] > a[child])
{
++child;
}
if (a[child] > a[parent])
{
Swap(&a[child], &a[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
// 堆排序 --- 升序
void HeapSort(int* a, int n)
{
// O(N)
// 建大堆
for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)
{
AdjustDown(a, n,i);
}
// O(N*logN)
int end = n - 1;
while (end > 0)
{
Swap(&a[0], &a[end]);
AdjustDown(a, end, 0);
--end;
}
}
O(N*logN)
O(1)