11 排序与查找
排序考察冒泡、、选择排序、插入排序可以稍微看下理解原理即可,下面的代码都在devc++上跑过,如果不理解可以看看链接的动画。
相关排序动画演示链接
11.1 冒泡排序
冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。
算法描述
- 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们两个;
- 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,这样在最后的元素应该会是最大的数;
- 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个;
- 重复步骤1~3,直到排序完成。
{ for(i=0;i<length-1;i++) { for(j=0;j<length-i;j++) { if(a[j]>a[j+1]) { temp=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=temp; }//这是从小到大排序,如果想要从大到小排序只需要是判断语句中改为小于号即可。 } } }
11.2 选择排序
选择排序(Selection-sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到所有元素均排序完毕。
算法描述
n个记录的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果。具体算法描述如下:
- 初始状态:无序区为R[1…n],有序区为空;
- 第i趟排序(i=1,2,3…n-1)开始时,当前有序区和无序区分别为R[1…i-1]和R(i…n)。该趟排序从当前无序区中-选出关键字最小的记录 R[k],将它与无序区的第1个记录R交换,使R[1…i]和R[i+1…n)分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区;
- n-1趟结束,数组有序化了。
int a[7]={8,3,6,5,2,7,4}; int i,j,length=7,minIndex,temp; for(i=0;i<length-1;i++) { minIndex=i;//存放当前最小元素的下标 for(j=i+1;j<length;j++) { if(a[minIndex]>a[j])minIndex=j; //剩余元素中最小元素的小标 } if(minIndex!=i)//如果最小元素下标改变了,即交换两个位置的值 { temp=a[i]; a[i]=a[minIndex]; a[minIndex]=temp; } }
评注:
与冒泡排序相似,都要交换,所以用一个temp临时保存值。
11.3 插入排序
插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。
算法描述
一般来说,插入排序都采用in-place在数组上实现。具体算法描述如下:
- 从第一个元素开始,该元素可以认为已经被排序;
- 取出下一个元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描;
- 如果该元素(已排序)大于新元素,将该元素移到下一位置;
- 重复步骤3,直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置;
- 将新元素插入到该位置后;
- 重复步骤2~5。
int a[7]={8,3,6,5,2,7,4}; int i,j,length=7,preIndex,current; for(i=1;i<length;i++) { preIndex=i-1; current=a[i]; while(preIndex>=0&&a[preIndex]>current) { a[preIndex+1]=a[preIndex]; preIndex--; } a[preIndex+1]=current; }
评注:
前一个元素下标preIndex,以及通过一个current变量存储当前的值是关键。
还有一个区别这里的最外层循环,需要执行length次,与上面不同因为需要对每一个元素进行判断。
11.4 二分(折半)查找
二分查找需要在有序数组中进行,所以与排序结合的可能性比较高。
在一个已按非降序排序的序列Array中,查找是否存在一个元素key,如果存在,返回该元素的索引值,否则返回-1(c语言中数组的任何元素索引都不可能为-1,利用这点,使用-1表示不存在该元素)
int binarySearch(int *a,int low,int high,int key) { int mid; while(high>low) { mid=(low+high)/2; if(a[mid]>key) // 与当前中位数进行比较,如果不匹配则抛弃不匹配的一半 { high=mid-1; } else if(a[mid]<key) { low=mid+1; } else return mid; //如果恰好中位数则直接返回 } if(high==low) //只剩最后一个元素没有比较的情况,直接与key进行比较 { if(a[low]=key) return low; else return -1; } }