实现:
//插入排序
void InsertSort(int* a,int n) {
for (int i = 0; i < n - 1;i++) {
int end = i;
int tmp = a[end + 1];
while (end >= 0) {
if (tmp < a[end]) {
a[end + 1] = a[end];
--end;
}
else {
break;
}
}
a[end + 1] = tmp;
}
}
直接插入排序的特性总结:
元素集合越接近有序,直接插入排序算法的时间效率越高
时间复杂度:O(N^2)
空间复杂度:O(1),它是一种稳定的排序算法
稳定性:稳定
希尔排序法又称缩小增量法。希尔排序法的基本思想是:先选定一个整数gap,把待排序文件中所有记录按gap分成若干个组,所有距离为gap的记录分在同一组内,并对每一组内的记录进行排序。然后缩小gap的值,重复上述分组和排序的工作。当到达gap=1时,所有记录在统一组内排好序(当gap=1时其实就是直接插入排序)。
注:希尔排序就是先对待排数组进行一次预排序,将数组变的尽量接近有序,再使用直接插入排序进行最终排序
实现:
//希尔排序
void ShellSort(int* a,int n) {
int gap = n;
while (gap > 1) {
gap = gap / 3 + 1;
for (int i = 0; i < n - gap; i++) {
int end = i;
int tmp = a[end + gap];
while (end >= 0) {
if (a[end] > tmp) {
a[end + gap] = a[end];
end -= gap;
}
else {
break;
}
}
a[end + gap] = tmp;
}
}
}
希尔排序的特性总结:
希尔排序是对直接插入排序的优化。
当gap > 1时都是预排序,目的是让数组更接近于有序。当gap == 1时,数组已经接近有序的了,这样就会很快。这样整体而言,可以达到优化的效果。我们实现后可以进行性能测试的对比。
希尔排序的时间复杂度不好计算,因为gap的取值方法很多,导致很难去计算,因此在好些树中给出的 希尔排序的时间复杂度都不固定
稳定性:不稳定
直接选择排序:
//选择排序
void SelectSort(int* a,int n) {
int min = 0;
int max = n - 1;
while (min <= max) {
int min1 = min;
int max1 = max;
for (int i = min; i <= max;i++) {
if (a[min1] > a[i]) {
min1 = i;
}
if (a[max1] < a[i]) {
max1 = i;
}
}
Swap(&a[min],&a[min1]);
if (max1 == min) {
Swap(&a[max],&a[min1]);
}
Swap(&a[max],&a[max1]);
min++;
max--;
}
}
直接选择排序的特性总结:
直接选择排序思考非常好理解,但是效率不是很好。实际中很少使用
时间复杂度:O(N^2)
空间复杂度:O(1)
稳定性:不稳定
左边大于右边交换一趟排下来最大的在右边
实现:
void Swap(int* a,int* b) {
int tmp = *a;
*a = *b;
*b = tmp;
}
//冒泡排序
void BubbleSort(int* a,int n) {
for (int i = n; i > 0;i--) {
for (int j = 0; j < i - 1; j++) {
if (a[j] > a[j + 1]) {
Swap(&a[j],&a[j +1 ]);
}
}
}
}
冒泡排序的特性总结:
冒泡排序是一种非常容易理解的排序
时间复杂度:O(N^2)
空间复杂度:O(1)
稳定性:稳定
堆排序(Heapsort)是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,它是选择排序的一种。它是通过堆来进行选择数据。
先使用数据进行建堆,在升序排列中,建立一个大堆,建好后最大的数据在最上面,然后将最上面的数据a[0],与最后位置的数据a[n-1]进行调换,这样a[n-1]位置的数据就是最大的了,最大数据就在了最后面;在对剩下的位置的数据进行调整,再调整为一个大堆,再将a[0](现在是第二大的数据)与a[n-2]的数据进行调换,这样第二大的数据就砸倒数第二个位置上;后面以次类推,直到堆中仅剩一个数据,排序完成。
需要注意的是排升序要建大堆,排降序建小堆。
对于堆不了解的可以去看我的树与二叉树这一篇文章
实现:
void HeapSort(int* a, int n) {
//向下调整建小堆
for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0;i--) {
AdjustDown(a,n,i);
}
int end = n - 1;
while (end > 0) {
Swap(&a[0],&a[end]);
AdjustDown(a,end,0);
end--;
}
}
堆排序的特性总结:
堆排序使用堆来选数,效率就高了很多。
时间复杂度:O(N*logN)
空间复杂度:O(1)
稳定性:不稳定
快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法,
其基本思想为:任取待排序元素序列中的某元素作为基准值,按照该排序码将待排序集合分割成两子序列,左子序列中所有元素均小于基准值,右子序列中所有元素均大于基准值,然后最左右子序列重复该过程,直到所有元素都排列在相应位置上为止。
// 假设按照升序对array数组中[left, right)区间中的元素进行排序
void QuickSort(int array[], int left, int right)
{
if(right - left <= 1)
return;
// 按照基准值对array数组的 [left, right)区间中的元素进行划分
int div = partion(array, left, right);
// 划分成功后以div为边界形成了左右两部分 [left, div) 和 [div+1, right)
// 递归排[left, div)
QuickSort(array, left, div);
// 递归排[div+1, right)
QuickSort(array, div+1, right);
}
上述为快速排序递归实现的主框架,发现与二叉树前序遍历规则非常像,同学们在写递归框架时可想想二叉 树前序遍历规则即可快速写出来,后序只需分析如何按照基准值来对区间中数据进行划分的方式即可。
实现:
//快排
void QuickSort(int* a,int begin,int end) {
if (begin >= end) {
return;
}
int mid = GetMid(a, begin, end);
Swap(&a[begin], &a[mid]);
int left = begin, right = end;
int key = begin;
while (left < right) {
//右边找小值
while (left < right && a[right] >= a[left]) {
right--;
}
//左边找大值
while (left < right && a[left] <= a[key]) {
left++;
}
//如果数组有序,找不到位置,那么此时就会左右相等,不进行交换
Swap(&a[left], &a[right]);
}
Swap(&a[left],&a[key]);
key = left;
QuickSort(a,begin,key-1);
QuickSort(a,key+1,end);
}
改进版:
void Swap(int* a,int* b) {
int tmp = *a;
*a = *b;
*b = tmp;
}
int GetMid(int* a, int begin, int end) {
int mid = (end - begin) / 2;
if (a[begin] < a[mid])
{
if (a[mid] < a[end])
return mid;
else if (a[begin] > a[end])
return begin;
else
return end;
}
else
{
if (a[mid] > a[end])
return mid;
else if (a[begin] < a[end])
return begin;
else
return end;
}
}
int PartSort1(int* a, int begin, int end)
{
int mid = GetMid(a, begin, end);
Swap(&a[mid], &a[begin]);
int left = begin, right = end;
int keyi = begin;
if (end - begin + 1 < 10) {
InsertSort(a+begin,end - begin + 1);
}
while (left < right)
{
// 右边找小
while (left < right && a[right] >= a[keyi])
{
--right;
}
// 左边找大
while (left < right && a[left] <= a[keyi])
{
++left;
}
Swap(&a[left], &a[right]);
}
Swap(&a[left], &a[keyi]);
return left;
}
挖坑法:
void Swap(int* a,int* b) {
int tmp = *a;
*a = *b;
*b = tmp;
}
int GetMid(int* a, int begin, int end) {
int mid = (end - begin) / 2;
if (a[begin] < a[mid])
{
if (a[mid] < a[end])
return mid;
else if (a[begin] > a[end])
return begin;
else
return end;
}
else
{
if (a[mid] > a[end])
return mid;
else if (a[begin] < a[end])
return begin;
else
return end;
}
}
//挖坑法块排
int PartSort2(int* a,int begin,int end) {
int mid = GetMid(a, begin, end);
Swap(&a[begin], &a[mid]);
int key = a[begin];
int hole = begin;
while (begin < end) {
//右边找小值
while (begin < end && a[end] >= key) {
end--;
}
a[hole] = a[end];
hole = end;
//左边找大值
while (begin < end && a[begin] <= key) {
begin++;
}
a[hole] = a[begin];
hole = begin;
}
a[hole] = key;
return hole;
}
前后指针法:
void Swap(int* a,int* b) {
int tmp = *a;
*a = *b;
*b = tmp;
}
int GetMid(int* a, int begin, int end) {
int mid = (end - begin) / 2;
if (a[begin] < a[mid])
{
if (a[mid] < a[end])
return mid;
else if (a[begin] > a[end])
return begin;
else
return end;
}
else
{
if (a[mid] > a[end])
return mid;
else if (a[begin] < a[end])
return begin;
else
return end;
}
}
//前后指针
int PartSort3(int* a, int begin, int end) {
int mid = GetMid(a, begin, end);
Swap(&a[begin], &a[mid]);
int pre = begin, cur = begin + 1;
int key = begin;
while (cur <= end) {
//cur找小值
if (a[cur] <= a[key] && ++pre != cur) {
Swap(&a[pre], &a[cur]);
}
cur++;
}
Swap(&a[pre], &a[key]);
return pre;
}
快速排序的特性总结:
快速排序整体的综合性能和使用场景都是比较好的,所以才敢叫快速排序
时间复杂度:O(N*logN)
空间复杂度:O(logN)
稳定性:不稳定