iOS 排序算法总结、二分法查找

 

iOS 排序算法总结、二分法查找


本文均是自己终结,查考网址:http://student.zjzk.cn/course_ware/data_structure/web/paixu/paixu8.5.1.1.htm

还有一个:二分插入排序  平均时间O(n2)   稳定

 1、插入排序

在要排序的一组数中,假设前面(n-1) [n>=2] 个数已经是排好顺序的,现在要把第n个数插到前面的有序数中,使得这n个数也是排好顺序的。如此反复循环,直到全部排好顺序。

直接插入排序是稳定的。算法时间复杂度O(n2)--[n的平方]

 

main()

{

int  a[10],j,i,m;

for(j=1;j<10;j++)

   {

m=a[j];

      for(i=j-1;i>=0;i--)

{

if(a[i]<m)

break;

         else

a[i+1]=a[i];

}

a[i+1]=m;

}

}

 

加注释的版本:

void lnsertSort(SeqList R)
   { //对顺序表R中的记录R[1..n]按递增序进行插入排序
    int i,j;
    for(i=2;i<=n;i++) //依次插入R[2],…,R[n]
      if(R[i].key<R[i-1].key){//若R[i].key大于等于有序区中所有的keys,则R[i]
                             //应在原有位置上
        R[0]=R[i];j=i-1; //R[0]是哨兵,且是R[i]的副本
        do{ //从右向左在有序区R[1..i-1]中查找R[i]的插入位置
         R[j+1]=R[j]; //将关键字大于R[i].key的记录后移
         j-- ;
         }while(R[0].key<R[j].key); //当R[i].key≥R[j].key时终止
        R[j+1]=R[0]; //R[i]插入到正确的位置上
       }//endif
   }//InsertSort

 

 

2、希尔排序

D.L.shell于1959年在以他名字命名的排序算法中实现了这一思想。算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组,每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序,然后再用一个较小的增量对它进行,在每组中再进行排序。当增量减到1时,整个要排序的数被分成一组,排序完成。

下面的函数是一个希尔排序算法的一个实现,初次取序列的一半为增量,

以后每次减半,直到增量为1。

希尔排序是不稳定的。

 

void shell_sort(int *x, int n)

{

inth, j, k, t;

for(h=n/2; h>0; h=h/2) /*控制增量*/

{

       for(j=h; j<n; j++) /*这个实际上就是上面的直接插入排序*/

       {

          t =*(x+j);

          for(k=j-h; (k>=0 && t<*(x+k)); k-=h)

          {

   if(*(x+k)<t)

  break;

            else

            *(x+k+h) = *(x+k);

          }

         *(x+k+h) = t;

       }

}

}

 

 

3、冒泡排序

在要排序的一组数中,对当前还未排好序的范围内的全部数,自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较小的往上冒。即:每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时,就将它们互换。

冒泡排序是稳定的。算法时间复杂度O(n2)--[n的平方]

 

main()

{

inta[10],i,j,k;

for(i=0;i<9;i++)

for(j=0;j<10-i;j++)

 if(a[j]>a[j+1])

 {

k=a[j];

a[j]=a[j+1];

a[j+1]=k;

 }

}

 

 

4、快速排序

快速排序是对冒泡排序的一种本质改进。它的基本思想是通过一趟扫描后,使得排序序列的长度能大幅度地减少。在冒泡排序中,一次扫描只能确保最大数值的数移到正确位置,而待排序序列的长度可能只减少1。快速排序通过一趟扫描,就能确保以某个数为基准点的左边各数都比它小,右边各数都比它大。然后又用同样的方法处理它左右两边的数,直到基准点的左右只有一个元素为止。

显然快速排序可以用递归实现,当然也可以用栈化解递归实现。

快速排序是不稳定的。最理想情况算法时间复杂度O(nlog2n),最坏O(n2)

main()

{

inta[10],i;

quick_sort(a,0,9);

}

quick_sort(int L[],int first,int end)

{

intsplit;

if(end>first)

{

split=quick(first,end,L);//进行一次希尔排序,返回值为本次排序基准值的下标值

      quick_sort(L,first,split-1);//上面的排序完成后再对基准点左右的数组进行同样的排序操作

      quick_sort(L,split+1,end);

   }

}

quick(int first,int end,int L[])

{

intleft=first,right=end;

intkey=L[first];

while(left<right)

{

while((left<right)&&(L[right]>=key))

right--;

if(left<right)

L[left++]=L[right];

while((left<right)&&(L[left]<=key))

left++;

if(left<right)

L[right--]=L[left];

}

L[left]=key;

returnleft;

}

 

 

5、选择排序

在要排序的一组数中,选出最小的一个数与第一个位置的数交换;然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换,如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。

选择排序是不稳定的。算法复杂度O(n2)--[n的平方]

 

main()

{

intt,k,i,j,a[10];

for(i=0;i<9;i++)

   {

k=i;

     for(j=i+1;j<10;j++)

if(a[k]>a[j])

k=j;

      t=a[i];

a[i]=a[k];

a[k]=t;

   }

}

 

 

6、堆排序

堆排序是一种树形选择排序,是对直接选择排序的有效改进。堆的定义如下:具有n个元素的序列(h1,h2,...,hn),当且仅当满足(hi>=h2i,hi>=2i+1)或(hi<=h2i,hi<=2i+1)(i=1,2,...,n/2)

时称之为堆。在这里只讨论满足前者条件的堆。

由堆的定义可以看出,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项。完全二叉树可以

很直观地表示堆的结构。堆顶为根,其它为左子树、右子树。初始时把要排序的数的序列看作是一棵顺序存储的二叉树,调整它们的存储顺序,使之成为一个堆,这时堆的根节点的数最大。然后将根节点与堆的最后一个节点交换。然后对前面(n-1)个数重新调整使之成为堆。依此类推,直到只有两个节点的堆,并对它们作交换,最后得到有n个节点的有序序列。

从算法描述来看,堆排序需要两个过程,一是建立堆,二是堆顶与堆的最后一个元素

交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数,二是反复调用渗透函数

实现排序的函数。有最大堆和最少堆之分。

堆排序是不稳定的。算法时间复杂度O(nlog2n)。

 

功能:渗透建堆

void sift(int *x, int n, int s)

{

intt, k, j;

t= *(x+s); /*暂存开始元素*/

k= s;   /*开始元素下标*/

j= 2*k + 1; /*右子树元素下标*/

while(j<n)

{

/*判断是否满足堆的条件:满足就继续下一轮比较,否则调整。*/

        if (j<n-1 && *(x+j) <*(x+j+1))

   {

          j++;

        }

        if (t<*(x+j)) /*调整*/

        {

           *(x+k) = *(x+j);

           k = j; /*调整后,开始元素也随之调整*/

           j= 2*k + 1;

        }

        else /*没有需要调整了,已经是个堆了,退出循环。*/

        {

            break;

        }

}

*(x+k)= t; /*开始元素放到它正确位置*/

}

 

功能:堆排序

void heap_sort(int *x, int n)

{

inti, k, t;

int*p;

for(i=n/2-1; i>=0; i--)

{

      sift(x,n,i); /*初始建堆*/

}

for(k=n-1; k>=1; k--)

{

      t =*(x+0); /*堆顶放到最后*/

      *(x+0) = *(x+k);

      *(x+k) = t;

      sift(x,k,0); /*剩下的数再建堆*/

}

}

 

7. 归并排序(MergeSort)

利用"归并"技术来进行排序。归并是指将若干个已排序的子文件合并成一个有序的文件。
   1、算法基本思路
     设两个有序的子文件(相当于输入堆)放在同一向量中相邻的位置上:R[low..m],R[m+1..high],先将它们合并到一个局部的暂存向量R1(相当于输出堆)中,待合并完成后将R1复制回R[low..high]中。

(1)合并过程
     合并过程中,设置i,j和p三个指针,其初值分别指向这三个记录区的起始位置。合并时依次比较R[i]和R[j]的关键字,取关键字较小的记录复制到R1[p]中,然后将被复制记录的指针i或j加1,以及指向复制位置的指针p加1。
     重复这一过程直至两个输入的子文件有一个已全部复制完毕(不妨称其为空),此时将另一非空的子文件中剩余记录依次复制到R1中即可。

(2)动态申请R1
     实现时,R1是动态申请的,因为申请的空间可能很大,故须加入申请空间是否成功的处理。

   2、归并算法
  void Merge(SeqList R,intlow,intm,inthigh)
    {//将两个有序的子文件R[low..m]和R[m+1..high]归并成一个有序的
     //子文件R[low..high]
     int i=low,j=m+1,p=0;//置初始值
     RecType *R1; //R1是局部向量,若p定义为此类型指针速度更快
     R1=(ReeType *)malloc((high-low+1)*sizeof(RecType));
     if(! R1) //申请空间失败
       Error("Insufficient memoryavailable!");
     while(i<=m&&j<=high) //两子文件非空时取其小者输出到R1[p]上
       R1[p++]=(R[i].key<=R[j].key)?R[i++]:R[j++];
     while(i<=m) //若第1个子文件非空,则复制剩余记录到R1中
       R1[p++]=R[i++];
     while(j<=high) //若第2个子文件非空,则复制剩余记录到R1中
       R1[p++]=R[j++];
     for(p=0,i=low;i<=high;p++,i++)
       R[i]=R1[p];//归并完成后将结果复制回R[low..high]
    } //Merge

 

8.二分法查找和二分法插入

首先申明,二分法查找只适用与已排序的数列,如果是混乱数列。。我也无能为力~

有一个数组 v 已经按升序排列了,数组v 有n=20 个元素。数组中有个元素x,如何知道x 位于该数组的第几位呢?

解决这个问题的一个普遍方法是二分法查找。下面是程序:

int binsearch(int x, int v[], int n) {    
   int low, high, mid;       
   low = 0;          
   high = n - 1;  
 while (low <= high) {                     
   mid = (low + high) / 2;                              
   if(x < v[mid])                                 
     high = mid - 1;                        
   else if (x > v[mid])                                      
     low = mid + 1;                         
   else                                              
     return mid;                              // 看看循环执行了多少次                               
 printf("mid = %d, low = %d, high = %d \n", mid, low, high); 
 }           
 return -1; //没有查找出来返回-1
}

思路很简单:首先将输入值 x 与数组 v 的中间元素比较,如果 x 小于中间的元素,则将 high 值设为 中间元素-1,同理,若 x 大于中间元素,则将中间元素 + 1作为 low,再在low 与 high之间进行查找

 

二分法插入排序 
算法思想简单描述:
在插入第i个元素时,对前面的0~i-1元素进行折半,先跟他们
中间的那个元素比,如果小,则对前半再进行折半,否则对后半
进行折半,直到left>right,然后再把第i个元素前1位与目标位置之间
的所有元素后移,再把第i个元素放在目标位置上。

二分法没有排序,只有查找。所以当找到要插入的位置时。移动必须从最后一个记录开始,向后移动一位,再移动倒数第2位,直到要插入的位置的记录移后一位。

二分插入排序是稳定的,平均时间O(n2)

     void binsort(ref int[]data1)

1、二分法查找插入位置
  如果R[i]<R[m]成立,那右指针就要向左移动中间指针一位,否则,左指针要向左移动中间指针一位。反复查找,直到左指针大于右指针时停止。
2、后移,有点迷惑,什么时候需要后移呢?有哪些记录需要移动呢?
  虽然我们很清楚的知道,我们需要后移那些排序码大于R[i]的记录,但难免会问自己这样几个问题。其实它相当于需要移动从i-1到左指针的记录。
3、插入
  由1中得到的左指针其实就是元素要插入的位置。

4、算法

        {

           int left,right,num;

            int middle,j;

            for( int i= 1;i < data1.Length;i++)

            {

                // 准备

                left= 0;

                right= i-1;

                num= data1[i];

                

                // 二分法查找插入位置

                while(right >= left)

                {

                    // 指向已排序好的中间位置

                    middle= ( left + right ) / 2;

                    if(num < data1[middle] )

                    // 插入的元素在右区间

                        right= middle-1; 

                    else

                    // 插入的元素在左区间

                        left= middle+1;    

                }

                // 后移排序码大于R[i]的记录

                for(j = i-1;j >= left;j-- )

                {

                    data1[j+1]= data1[j];

                }

                // 插入

                data1[left]= num;

            }

 

                    // 插入的元素在左区间

                        left= middle+1;    

                }

 

                // 后移排序码大于R[i]的记录

                for(j = i-1;j >= left;j-- )

                {

                    data1[j+1]= data1[j];

                }

                // 插入

                data1[left]= num;

            }

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