冒泡法：
这是最原始，也是众所周知的最慢的算法了。他的名字的由来因为它的工作看来象是冒泡：
#include <iostream.h> void BubbleSort(int* pData,int Count) { int iTemp; for(int i=1;i<Count;i++) { for(int j=Count-1;j>=i;j--) { if(pData[j]<pData[j-1]) { iTemp = pData[j-1]; pData[j-1] = pData[j]; pData[j] = iTemp; } } } } void main() { int data[] = {10,9,8,7,6,5,4}; BubbleSort(data,7); for (int i=0;i<7;i++) cout<<data[i]<<" "; cout<<"\n"; }
倒序(最糟情况)
第一轮：10,9,8,7->10,9,7,8->10,7,9,8->7,10,9,8(交换3次)
第二轮：7,10,9,8->7,10,8,9->7,8,10,9(交换2次)
第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：6次
其他：
第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9->8,7,10,9->7,8,10,9(交换2次)
第二轮：7,8,10,9->7,8,10,9->7,8,10,9(交换0次)
第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：3次
上面我们给出了程序段，现在我们分析它：这里，影响我们算法性能的主要部分是循环和交换，显然，次数越多，性能就越差。从上面的程序我们可以看出循环的次数是固定的，
为1+2+…+n-1。写成公式就是1/2*(n-1)n。 现在注意，我们给出O方法的定义：
若存在一常量K和起点n0，使当n>=n0时，有f(n)<=Kg(n),则f(n) = O(g(n))。（呵呵，不要说没学好数学呀，对于编程数学是非常重要的！！！）
现 在我们来看1/2*(n-1)n，当K=1/2，n0=1，g(n)=nn时，1/2*(n-1)n<=1/2nn=Kg(n)。所以 f(n) =O(g(n))=O(nn)。所以我们程序循环的复杂度为O(nn)。再看交换。从程
序后面所跟的表可以看到，两种情况的循环相同，交换不同。其实 交换本身同数据源的有序程度有极大的关系，当数据处于倒序的情况时，交换次数同循环一样（每次循环判断都
会交换），复杂度为O(n*n)。当数据为正序， 将不会有交换。复杂度为O(0)。乱序时处于中间状态。正是由于这样的原因，我们通常都是通过循环次数来对比算法。
交换法：
交换法的程序最清晰简单，每次用当前的元素一一的同其后的元素比较并交换。
#include <iostream.h> void ExchangeSort(int* pData,int Count) { int iTemp; for(int i=0;i<Count-1;i++) { for(int j=i+1;j<Count;j++) { if(pData[j]<pData[i]) { iTemp = pData[i]; pData[i] = pData[j]; pData[j] = iTemp; } } } } void main() { int data[] = {10,9,8,7,6,5,4}; ExchangeSort(data,7); for (int i=0;i<7;i++) cout<<data[i]<<" "; cout<<"\n"; }
倒序(最糟情况)
第一轮：10,9,8,7->9,10,8,7->8,10,9,7->7,10,9,8(交换3次)
第二轮：7,10,9,8->7,9,10,8->7,8,10,9(交换2次)
第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：6次
其他：
第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9->7,10,8,9->7,10,8,9(交换1次)
第二轮：7,10,8,9->7,8,10,9->7,8,10,9(交换1次)
第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：3次
从运行的表格来看，交换几乎和冒泡一样糟。事实确实如此。循环次数和冒泡一样也是1/2*(n-1)n，所以算法的复杂度仍然是O(nn)。由于我们无法给出所有的情况，所以只能直
接告诉大家他们在交换上面也是一样的糟糕（在某些情况下稍好，在某些情况下稍差）。
选择法：
现在我们终于可以看到一点希望：选择法，这种方法提高了一点性能（某些情况下）这种方法类似我们人为的排序习惯：从数据中选择最小的同第一个值交换，在从省下的部分中
选择最小的与第二个交换，这样往复下去。
#include <iostream.h> void SelectSort(int* pData,int Count) { int iTemp; int iPos; for(int i=0;i<Count-1;i++) { iTemp = pData[i]; iPos = i; for(int j=i+1;j<Count;j++) { if(pData[j]<iTemp) { iTemp = pData[j]; iPos = j; } } pData[iPos] = pData[i]; pData[i] = iTemp; } } void main() { int data[] = {10,9,8,7,6,5,4}; SelectSort(data,7); for (int i=0;i<7;i++) cout<<data[i]<<" "; cout<<"\n"; }
倒序(最糟情况)
第一轮：10,9,8,7->(iTemp=9)10,9,8,7->(iTemp=8)10,9,8,7->(iTemp=7)7,9,8,10(交换1次)
第二轮：7,9,8,10->7,9,8,10(iTemp=8)->(iTemp=8)7,8,9,10(交换1次)
第一轮：7,8,9,10->(iTemp=9)7,8,9,10(交换0次)
循环次数：6次
交换次数：2次
其他：
第一轮：8,10,7,9->(iTemp=8)8,10,7,9->(iTemp=7)8,10,7,9->(iTemp=7)7,10,8,9(交换1次)
第二轮：7,10,8,9->(iTemp=8)7,10,8,9->(iTemp=8)7,8,10,9(交换1次)
第一轮：7,8,10,9->(iTemp=9)7,8,9,10(交换1次)
循环次数：6次
交换次数：3次
遗 憾的是算法需要的循环次数依然是1/2*(n-1)n。所以算法复杂度为O(nn)。我们来看他的交换。由于每次外层循环只产生一次交换（只有一个最 小值）。所以f(n)<=n 所以我
们有f(n)=O(n)。所以，在数据较乱的时候，可以减少一定的交换次数。
插入法：
插入法较为复杂，它的基本工作原理是抽出牌，在前面的牌中寻找相应的位置插入，然后继续下一张
#include <iostream.h> void InsertSort(int* pData,int Count) { int iTemp; int iPos; for(int i=1;i<Count;i++) { iTemp = pData[i]; iPos = i-1; while((iPos>=0) && (iTemp<pData[iPos])) { pData[iPos+1] = pData[iPos]; iPos--; } pData[iPos+1] = iTemp; } } void main() { int data[] = {10,9,8,7,6,5,4}; InsertSort(data,7); for (int i=0;i<7;i++) cout<<data[i]<<" "; cout<<"\n"; }
倒序(最糟情况)
第一轮：10,9,8,7->9,10,8,7(交换1次)(循环1次)
第二轮：9,10,8,7->8,9,10,7(交换1次)(循环2次)
第一轮：8,9,10,7->7,8,9,10(交换1次)(循环3次)
循环次数：6次
交换次数：3次
其他：
第一轮：8,10,7,9->8,10,7,9(交换0次)(循环1次)
第二轮：8,10,7,9->7,8,10,9(交换1次)(循环2次)
第一轮：7,8,10,9->7,8,9,10(交换1次)(循环1次)
循环次数：4次
交换次数：2次
上 面结尾的行为分析事实上造成了一种假象，让我们认为这种算法是简单算法中最好的，其实不是，因为其循环次数虽然并不固定，我们仍可以使用O方法。从上面的 结果可以看
出，循环的次数f(n)<= 1/2n(n-1)<=1/2nn。所以其复杂度仍为O(n*n)（这里说明一下，其实如果不是为了展示这些简单排序的不同，交换次数仍然 可以这样推导）。现在看
交换，从外观上看，交换次数是O(n)（推导类似选择法），但我们每次要进行与内层循环相同次数的‘=’操作。正常的一次交换我们 需要三次‘=’ 而这里显然多了一些，所以
我们浪费了时间。
最终，我个人认为，在简单排序算法中，选择法是最好的。
高级排序算法：
高 级排序算法中我们将只介绍这一种，同时也是目前我所知道（我看过的资料中）的最快的。它的工作看起来仍然象一个二叉树。首先我们选择一个中间值 middle程序中我们使
用数组中间值，然后把比它小的放在左边，大的放在右边（具体的实现是从两边找，找到一对后交换）。然后对两边分别使用这个过程 （最容易的方法——递归）。
快速排序：
#include <iostream.h> void run(int* pData,int left,int right) { int i,j; int middle,iTemp; i = left; j = right; middle = pData[(left+right)/2]; //求中间值 do{ while((pData[i]<middle) && (i<right))//从左扫描大于中值的数 i++; while((pData[j]>middle) && (j>left))//从右扫描大于中值的数 j--; if(i<=j)//找到了一对值 { //交换 iTemp = pData[i]; pData[i] = pData[j]; pData[j] = iTemp; i++; j--; } }while(i<=j);//如果两边扫描的下标交错，就停止（完成一次） //当左边部分有值(left<j)，递归左半边 if(left<j) run(pData,left,j); //当右边部分有值(right>i)，递归右半边 if(right>i) run(pData,i,right); } void QuickSort(int* pData,int Count) { run(pData,0,Count-1); } void main() { int data[] = {10,9,8,7,6,5,4}; QuickSort(data,7); for (int i=0;i<7;i++) cout<<data[i]<<" "; cout<<"\n"; }
这里我没有给出行为的分析，因为这个很简单，我们直接来分析算法：首先我们考虑最理想的情况
（1）数组的大小是2的幂，这样分下去始终可以被2整除。假设为2的k次方，即k=log2(n)。
（2）每次我们选择的值刚好是中间值，这样，数组才可以被等分。
第一层递归，循环n次，第二层循环2*(n/2)…
所以共有n+2(n/2)+4(n/4)+…+n*(n/n) = n+n+n+…+n=k*n=log2(n)*n
所以算法复杂度为O(log2(n)*n)
其 他的情况只会比这种情况差，最差的情况是每次选择到的middle都是最小值或最大值，那么他将变成交换法（由于使用了递归，情况更糟）。但是你认为这种 情况发生的几率
有多大？？呵呵，你完全不必担心这个问题。实践证明，大多数的情况，快速排序总是最好的。如果你担心这个问题，你可以使用堆排序，这是一种 稳定的O(log2(n)*n)算法，但
是通常情况下速度要慢于快速排序（因为要重组堆）。
其他排序
双向冒泡：
通常的冒泡是单向的，而这里是双向的，也就是说还要进行反向的工作。 代码看起来复杂，仔细理一下就明白了，是一个来回震荡的方式。写这段代码的作者认为这样可以在冒泡
的基础上减少一些交换（我不这么认为，也许我错了）。反正我认为这是一段有趣的代码，值得一看。
#include <iostream.h> void Bubble2Sort(int* pData,int Count) { int iTemp; int left = 1; int right =Count -1; int t; do { //正向的部分 for(int i=right;i>=left;i--) { if(pData[i]<pData[i-1]) { iTemp = pData[i]; pData[i] = pData[i-1]; pData[i-1] = iTemp; t = i; } } left = t+1; //反向的部分 for(i=left;i<right+1;i++) { if(pData[i]<pData[i-1]) { iTemp = pData[i]; pData[i] = pData[i-1]; pData[i-1] = iTemp; t = i; } } right = t-1; }while(left<=right); } void main() { int data[] = {10,9,8,7,6,5,4}; Bubble2Sort(data,7); for (int i=0;i<7;i++) cout<<data[i]<<" "; cout<<"\n"; }
SHELL排序
这个排序非常复杂，看了程序就知道了。 首先需要一个递减的步长，这里我们使用的是9、5、3、1（最后的步长必须是1）。工作原理是首先对相隔9-1个元素的所有内容排序，然
后再使用同样的方法对相隔5-1个元素的排序，以次类推。
#include <iostream.h> void ShellSort(int* pData,int Count) { int step[4]; step[0] = 9; step[1] = 5; step[2] = 3; step[3] = 1; int i,Temp; int k,s,w; for(int i=0;i<4;i++) { k = step[i]; s = -k; for(int j=k;j<Count;j++) { iTemp = pData[j]; w = j-k;//求上step个元素的下标 if(s ==0) { s = -k; s++; pData[s] = iTemp; } while((iTemp<pData[w]) && (w>=0) && (w<=Count)) { pData[w+k] = pData[w]; w = w-k; } pData[w+k] = iTemp; } } } void main() { int data[] = {10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,-10,-1}; ShellSort(data,12); for (int i=0;i<12;i++) cout<<data[i]<<" "; cout<<"\n"; }
💕Final~
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，bye~
