编辑
哈喽大家好,我是保护小周ღ,本期为大家带来的是常见排序算法中的快速排序、归并排序,非递归算法,分享所有源代码,粘贴即可运行,保姆级讲述,包您一看就会,快来试试吧~
编辑
目录
1.1 栈是什么,数据结构“栈”又是什么,他们之间有什么区别?
一、递归的缺陷
递归的缺陷:如果栈帧深度太深(递归的次数多),栈空间不够用(大概只有几兆)可能会溢出。
一般校招可能考察的就是非递归算法,知道你会递归算法,偏偏考你非递归,您能咋办呐,多学点呗,运筹帷幄,方能立于不败之地。
递归改非递归的方法:
- 直接改循环(简单一点的递归)
- 借助数据结构的“栈”模拟递归过程(复杂一点的递归)
1.1 栈是什么,数据结构“栈”又是什么,他们之间有什么区别?
编辑
编辑
函数调用建立栈帧,栈帧中存储局部变量,参数等等。
栈区,堆区等是操作系统这门学科中对内存的划分,数据结构的“栈”,“堆”是存放、处理数据的一种结构,跟内存的栈区,堆区,没有啥关系,但是有一点,数据结构的“栈”和内存的栈区都是后进先出。
1.2 C/C++ 程序内存分配的几个区域:
1.栈区(stack):在执行函数时,函数内局部变量的存储单元都可以在栈上创建,函数执行结束时这些存储单元自动释放。栈内存分配运算内置于处理器的指令集中,效率很高,但是分配的内存容量有限,栈区主要存放运行函数而分配的局部变量,函数参数,返回数据,返回地址等。
2.堆区(heap):一般由程序员分配释放,若程序员不释放,程序结束时由OS回收。
3.数据段(静态区)(static)存放全局变量,静态变量。程序结束后由系统释放。
4.代码段:存放函数体(类成员函数和全局函数)的二进制代码
二、快排非递归算法
快速排序(Quicksort)是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法,有时候也叫做划分交换排序,是一个高效的算法,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。这是一个分治算法,而且它就在原地交换数据排序。
如果大家对快速排序的逻辑,递归算法还不熟悉的朋友可以观看博主的另一篇博客,快排递归算法分享了三种方法:挖坑法,左右指针法,前后指针法,以及两种优化方式:解决快排最坏情况的“三数取中”,避免递归次数过多的"小区间优化"。
常见排序算法之交换排序——冒泡排序、快速排序_保护小周ღ的博客-CSDN博客
2.1 算法思想
借助数据结构的“栈”模拟递归过程,原理其实跟递归差不多,只是不是由操作系统自己建立栈帧,同时堆区上的空间是够的。我们分割的区间其实是由数据结构“栈”帮我们保存起来了,出栈区间,循环执行单趟排,这就是模拟递归的原理。
编辑
用一组数据,简单的让大家了解了一下,模拟递归是个咋回事。
2.2 程序实现
首先咱们要写个栈,不要慌,博主稍后会在后面附上栈的完整代码,没办法,谁叫C语言没有自己的库嘞,C++,Java,库里都有栈。
以博主使用的编译器为例:启动 Visual Studio 2019,创建新项目——>空项目——>创建项目名称,选择保存地址,然后我们打开解决方案资源管理器,找到源文件,添加以下三个文件(文件名不定,关于栈的程序博主已经写好了)。
Stack.h ——关于程序相关函数的声明,符号声明,头文件包含等(栈)
Stack.c—— 程序相关函数的实现(栈)
QuickSort.c ——程序的逻辑(非递归快排)
编辑
QuickSort.c
#include"Stack.h"//引用一手我们自己写的头文件,不要用<>,这个是引用库里的 //挖坑法单趟排 int QuickSort(int* a, int left, int right)//升序 { int begin = left; int end = right; int pivot = begin;//记录坑位的下标 int key = a[begin];//坑值 while (begin < end) { //右边找小,放到左边 while (begin < end && a[end] >= key)//与坑值比较 { --end; } //小的放在左边的坑里,自己形成了新的坑位 a[pivot] = a[end]; pivot = end; //左边找大,放在右边 while (begin < end && a[begin] <= key) { ++begin; } //大的放在右边的坑里,自己形成了新的坑位 a[pivot] = a[begin]; pivot = begin; } a[pivot] = key; return pivot;//返回坑位 } //借助数据结构栈模拟递归过程 void QuickSortNonR(int *a,int n) { Stack com;//定义Stack结构体类型变量 STDataTYpe scope;//这个结构体类型的变量主要存储数据区间[left,right]。 //初始化栈 StackInit(&com); scope.left =0; scope.right= n - 1; //入栈(区间) StackPush(&com,scope); while (!StackEmpty(&com))//判断栈是否为空 { //记录一下左右区间,不然区间结构的值会因为输出栈顶元素而改变 int left = scope.left; int right = scope.right; scope = StackTop(&com);//输出栈顶元素 StackPop(&com);//出栈 //挖坑法单趟排 int keyIndex = QuickSort(a, scope.left, scope.right); //分割区间 //[left,keyIndex-1], keyIndex ,[keyIndex+1,right] //区间只有一个元素或区间不存在,不执行入栈scope //注意入栈顺序 if (keyIndex + 1 < right)//区间只有一个元素或区间不存在,不执行入栈 { scope.left = keyIndex + 1; scope.right = right; StackPush(&com, scope);//入栈 } if (left < keyIndex-1)//后进先出 { scope.left = left; scope.right = keyIndex - 1; StackPush(&com, scope);//入栈 } } //释放空间 StackDesTory(&com);//在堆区上开辟的空间,用完之后需要主动free释放。 } //打印 void Print(int* a, int n) { for (int i = 0; i < n; ++i) { printf("%d ", a[i]); } } int main() { int a[] = {49,38,65,97,76,13,27,49}; //挖坑法 QuickSortNonR(a,sizeof(a) / sizeof(a[0])); Print(a,sizeof(a) / sizeof(a[0])); return 0; }
编辑
三、归并非递归算法
归并排序(MERGE-SORT)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法 (Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并,得到完全有序的序 列;即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并。
如果大家对归并排序的逻辑,递归的递归算法还不了解的朋友可以观看博主的另一篇博客。
常见排序算法之归并排序——归并排序_保护小周ღ的博客-CSDN博客
3.1 算法思想
本次不使用栈模拟递归,而是用循环代替递归,首先通过循环控制gap来划分区间,然后子循环遍历每一个区间,每一个区间,执行归并操作(升序取小),主要难点是控制区间越界问题。
gap:每组数据个数,n为数组长度
(1)归并过程中右半区间可能不存在(程序会划分左右区间,右半区间的值>n-1越界),因为元素可能不是2的次方倍。
解决方法,break;中止循环,就不会执行归并操作,一个区间是不用归并的。
(2)归并过程中右半区间的值<gap(最后一个区间<gap),也会造成越界访问。
解决方法,重新划分边界值,避免越界,区间右值=n-1(n为数组长度);然后遍历区间执行归并就不会越界了。
编辑
3.2 程序实现
//动态开辟空间的函数的头文件//打印voidPrint(int*a, intn) { for (inti=0;i<n;++i) { printf("%d ",a[i]); } } //归并非递归排序voidMergeSortNonR(int*a,intn) { int*tmp= (int*)malloc(sizeof(int) *n);//动态开辟与待排序数组大小相等的一片连续的空间//gap=1是区间[0,0],[1,1],[2,2]……归并//gap=2是区间[0,1],[2,3],[4,5]……归并//gap=4是区间[0,3],[4,7],[8,11]……归并//……intgap=1;//每组数据个数while (gap<n) { for (inti=0; i<n; i+=2*gap)//可以转到下一对区间 { //[i,i+gap-1] ,[i+gap,i+2*gap-1]……//归并intbegin1=i, end1=i+gap-1; intbegin2=i+gap, end2=i+2*gap-1; //归并过程中右半区间可能不存在,因为可能不是2的整数倍if (begin2>n-1) break;//中止程序//归并过程中右半区间的值<gap,也会造成越界访问if (end2>n-1) end2=n-1;//重新划分边界值,避免越界intindex=i; while (begin1<=end1&&begin2<=end2)//有一个子序列遍历完,循环结束 { if (a[begin1] <a[begin2])//升序,取小 { tmp[index++] =a[begin1++]; } else { tmp[index++] =a[begin2++]; } } //判断子序列是否遍历完,未遍历完毕的子序列剩余元素直接给到tmp数组while (begin1<=end1) { tmp[index++] =a[begin1++]; } while (begin2<=end2) { tmp[index++] =a[begin2++]; } //拷贝回去for (intj=i; j<=end2; ++j) { a[j] =tmp[j]; } } gap*=2; } free(tmp);//释放动态开辟的空间} intmain() { inta[] = {10,6,7,1,3,9,4,2}; MergeSortNonR(a, sizeof(a) /sizeof(a[0])); //MergeSort(a,sizeof(a)/sizeof(a[0]));Print(a,sizeof(a)/sizeof(a[0])); return0; }
编辑
3.3 拓展知识
归并排序也叫外排序,可以对文件中数据进行排,假设10G的数据放到硬盘的文件中,要排序,如何排,如果操作系统将这组数据调入内存中,可能内存不够。其他的排序自然而然就用不了,假设有1G的内存可用。10G的文件切分为10个1G的文件,并且让10个1G的文件有序。每次读一个1G的文件到内存,放到一个数组,用快排对其排序,再将有序数据写回文件,再继续读下一个文件。得到10个有序的1G文件,即可用递归排序,两两一组,合成一个新的有序文件。
关于文件的读写操作,感兴趣的同学可以订阅博主的专栏C语言,里面有文件的基本操作(上)(下),同时C技能树,文件的基本操作也收录了这两篇博客。
四、总结
非递归算法与递归算法相比起来性能上来将其实并没有很大的提升,递归对于现在的CPU性能来讲也是没有问题的,主要是怕极端情况下,就数据量特别多的时候,需要建立很深的栈帧,栈空间不够,如果使用数据结构的“栈”模拟递归,就不会出现这种情况(数据结构栈是在内存的堆区上建立的,而堆是用G做单位)。
至此快速排序、归并排序的非递归算法博主已经分享完了,相信大家对这个逻辑有了一定的理解,大家可以自己动手敲敲代码,感受一下。
编辑
本期收录于博主的专栏——排序算法,适用于编程初学者,感兴趣的朋友们可以订阅,查看其它“常见排序”。排序算法_保护小周ღ的博客-CSDN博客
感谢每一个观看本篇文章的朋友,更多精彩敬请期待:保护小周ღ *★,°*:.☆( ̄▽ ̄)/$:*.°★*
文章多处存在借鉴,如有侵权请联系修改删除!编辑
五、栈(Stack)源代码
Stack.h
//数据类型typedefstructSTDataTYpe//区间{ intleft; intright; }STDataTYpe;//方便以后更改类型//栈的定义typedefstructStack{ STDataTYpe*data; inttop;//栈顶,记录有多少数据intcapacity;//记录动态数组的最大空间,增容}Stack; //初始化voidStackInit(Stack*ps); //入栈voidStackPush(Stack*ps,STDataTYpex); //出栈voidStackPop(Stack*ps); //输出栈顶STDataTYpeStackTop(Stack*ps); //输出栈数据个数intStackSize(Stack*ps); //判断栈是否为空boolStackEmpty(Stack*ps); //释放空间voidStackDesTory(Stack*ps);
Stack.c
//初始化voidStackInit(Stack*ps) { ps->data= (STDataTYpe*)malloc(sizeof(STDataTYpe)*4); if (ps->data==NULL)//判断是否申请成功 { perror("malloc"); exit(-1); } ps->capacity=4; ps->top=0; //区间初始化ps->data->left=0; ps->data->right=0; } //入栈voidStackPush(Stack*ps, STDataTYpescope) { assert(ps); //满了扩容if (ps->top==ps->capacity) { STDataTYpe*tmp= (STDataTYpe*)realloc(ps->data, ps->capacity*2*sizeof(STDataTYpe)); if (tmp==NULL) { perror("realloc"); exit(-1); } else { ps->data=tmp; ps->capacity*=2; } } //区间入栈ps->data[ps->top].right=scope.right; ps->data[ps->top].left=scope.left; ps->top++; } //出栈voidStackPop(Stack*ps) { assert(ps); //栈空,调用Pop,直接中止元素assert(ps->top>=0); ps->top--; } //输出栈顶STDataTYpeStackTop(Stack*ps) { assert(ps); //栈空,调用Top,直接中止元素assert(ps->top>=0); returnps->data[ps->top-1]; } //输出栈数据个数intStackSize(Stack*ps) { assert(ps); returnps->top; } //判断栈是否为空boolStackEmpty(Stack*ps) { assert(ps); returnps->top==0; } //释放空间voidStackDesTory(Stack*ps) { assert(ps); free(ps->data); ps->data=NULL; ps->top=ps->capacity=0; }