几种排序算法

简单实现了常见的几种内部排序算法,包括冒泡(Bubble),插入(Insert),快速排序(Quick Sort),堆排序(Heap Sort),归并(Merge),希尔排序(Shell Sort),并对这些算法的耗时在伪随机数上进行了简单的测试。
  说明:

  • 没有实现计数、基数排序等线性复杂度的算法;
  • 各算法只是对算法思想的一次简单模拟,没有过多的优化;
  • 各排序主程序接口参数均为整型数组及元素个数;
  • 程序计时使用了glibc的gettimeofday(),因此。。。;
  • 归并排序中,每次调用都申请和释放堆空间,因此比较耗时。可以采用原地归并、使用全局/静态的方法加以优化;
  • 快速排序中,对待排子序列的长度进行的了判断,对短序列进行优先排序可以减小函数的递归深度(而不是次数);
  • 希尔排序中,为了简洁,步长因子统一取做2.2(11/5)。
  下面是主程序,
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>
#include <memory.h>
#include <time.h>
#include <sys/time.h> //~ gettimeofday()
 
typedef void (*SORTFUN)(int *a, int n);
 
#define ASIZE 24*1024 //~ array size
#define SCOUNT 6 //~ number of sort method
enum {BUBBLE, INSERT, QSORT, HEAP, MERGE, SHELL};
char *fname[SCOUNT] =
    {
        "Bubble", "Insert", "Qsort",
        "Heap", "Merge", "Shell"
    };
 
SORTFUN fpointer[SCOUNT]; //~ pointers to sort functions
 
int array[SCOUNT][ASIZE]; //~ array(s) under sort.
 
long timeused[SCOUNT]; //~ time taken by every sort function
 
/*******************Generate random data*********************/
void
gen_data(void)
{
    srand(time(NULL)); //~ rand seeding
    for(int i = 0; i < ASIZE; ++i) //~ generate random array[0]
    {
        array[0][i] = rand() % ASIZE;
    }
    for(int i = 1; i < SCOUNT; ++i) //~ copy array[0] to the rest
    {
        for(int j = 0; j < ASIZE; ++j)
        {
            array[i][j] = array[i-1][j];
        }
    }
    //NOTE: using TWO loops to maximize caching
}
 
/***********************Time the time**********************/
long
timer(void) //~ Current Time by millisecond
{
    struct timeval tv;
    gettimeofday(&tv, NULL);
    return (tv.tv_sec * 1000 + tv.tv_usec / 1000);
}
int
main(int AC, char **AV) //~ Both of AC and AV are fascinating ^_^
{
    gen_data();
 
    //NOTE: to disable a function, just comment it out below.
    fpointer[BUBBLE] = bubble_sort;
    fpointer[INSERT] = insert_sort;
    fpointer[QSORT] = quick_sort;
    fpointer[HEAP] = heap_sort;
    fpointer[MERGE] = merge_sort;
    fpointer[SHELL] = shell_sort;
 
    for(int i = 0; i < SCOUNT; ++i)
    {
        long starttime = timer();
        SORTFUN fp = fpointer[i];
        if(fp)
            fp(array[i], ASIZE);
        timeused[i] = timer() - starttime;
    }
 
    //~ Header
    printf("%%Method\t\t%%Time\t\t%%Elements\n");
    printf("-----------------------------------------\n");
    //~ result
    for(int i = 0; i < SCOUNT; ++i)
    {
        printf("%s\t\t%ld\t\t%d\n", fname[i], timeused[i], ASIZE);
    }
    printf("\n");
    return 0;
}
  各种排序,

/************************Bubble Sort**************************/
void
bubble_sort(int *a, int n)
{
    for(int i = n - 1; i > 0; --i)
    {
        int issorted = 0; //~ flag, for some optimition
        for(int j = 0; j < i; ++j)
        {
            if(a[j] > a[j+1])
            {
                issorted = 1;
                int tmp = a[j];
                a[j] = a[j+1];
                a[j+1] = tmp;
            }
        }
        if(!issorted)
            break;
    }
}
 
/************************Insert Sort**************************/
void
insert_sort(int *a, int n)
{
    for(int i = 0; i < n - 1; ++i)
    {
        int j = i + 1;
        int tmp = a[j];
        while(j > 0 && tmp < a[j-1])
        {
            a[j] = a[j-1];
            --j;
        }
        a[j] = tmp;
    }
}
 
/************************Quick Sort**************************/
int
partition(int *a, int n) //~ seperate a[], using a[0] as pivot
{
    int l = 0, r = n;
    int pivot = a[l];
    while(l < r)
    {
        while( l < r && a[--r] > pivot) ;
        a[l] = a[r];
        while(l < r && a[++l] < pivot) ;
        a[r] = a[l];
    }
    a[l] = pivot;
    return l; //~ return the final index of pivot
}
void
quick_sort(int *a, int n)
{
    if(n <= 1)
        return;
    int m = partition(a, n);
    if(m <= n / 2)
    {
        quick_sort(a, m);
        quick_sort(a + m + 1, n - m - 1);
    }
    else
    {
        quick_sort(a + m + 1, n - m - 1);
        quick_sort(a, m);
    }
}
 
/************************Quik Sort**************************/
void
sift(int *a, int i, int n) //~ sift to rebuild the heap rooted by a[i]
{
    int tmp = a[i];
    while(2*i + 1 < n)
    {
        int j = 2*i + 1;
        if(j + 1 < n && a[j+1] > a[j])
            ++j;
        if(a[j] > tmp)
        {
            a[i] = a[j];
            i = j;
        }
        else
            break;
    }
    a[i] = tmp;
}
void
heap_sort(int *a, int n)
{
    for(int i = (n-2) / 2; i >= 0; --i) //~ build heap
    {
        sift(a, i, n);
    }
    for(int i = 1; i < n; ++i) //~ rebuild the decreasing heap over and over
    {
        int tmp = a[0];
        a[0] = a[n-i];
        a[n-i] = tmp;
        sift(a, 0, n - i);
    }
}
 
/***********************Merge Sort**********************/
void
merge_sort(int *a, int n)
{
    if(n == 1)
        return;
    int *ext = (int*)malloc(sizeof(int) * n / 2);
    merge_sort(a, n / 2);
    merge_sort(a + n / 2, (n + 1) / 2);
 
    memcpy(ext, a, n / 2 * sizeof(int));
    int i = 0, j = n / 2, k = 0;
    while(i < n / 2 && j < n)
    {
        if(a[j] < ext[i])
            a[k++] = a[j++];
        else
            a[k++] = ext[i++];
    }
    while(i < n / 2)
        a[k++] = ext[i++];
    while(j < n)
        a[k++] = a[j++];
    free(ext);
}
 
/***********************Shell Sort**********************/
void
shell_sort(int * a, int n)
{
    int step = n / 2;
    while(step > 0)
    {
        for(int i = step; i < n; ++i)
        {
            int tmp = *(a + i);
            int j = i - step;
            while(j >= 0 && tmp < *(a + j))
            {
                *(a + j + step) = *(a + j);
                j -= step;
            }
            *(a + j + step) = tmp;
        }
        if(step == 2)
            step = 1;
        else
            step = step * 11 / 5; //~ integer is better
    }
}
对测试结果做一下简要的总结:
快排不是盖的,在我有限的随机测试中,它始终是最快的;
这里的归并排序由于堆内存的频繁申请与释放,相比同量级的其它算法,是最慢的;
希尔排序相当给力,尽管步长因子选择很粗糙,但在我的测试中,还是超过了堆排序。这从侧面证明了,在接近有序时插入排序是很快的。事实上,插入排序,由于其简洁性,常常做为高级排序算法的末级算法(局部算法)。


原文地址:http://www.dutor.net/index.php/2010/10/sorts-of-sort-methods/

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