【数据结构】经典排序算法—C/C++实现

简介: 【数据结构】经典排序算法—C/C++实现



1. 冒泡排序

基本原理

对存放原始数据的数组,按从前往后的方向进行多次扫描,每次扫描称为一趟。当发现相邻两个数据的次序与排序要求的大小次序不符合时,即将这两个数据进行互换。如果从小到大排序,这时,较小的数据就会逐个向前移动,好像气泡向上漂浮一样。是一种稳定的排序方法。

平均时间复杂度

O(n ^ 2)稳定

图示排序过程:

为什么每趟比较次数减少一次?

在冒泡排序的过程中,每一趟都会将未排序部分的最大元素沉底(或最小元素浮顶),因此在第一趟排序过程中,最大(或最小)的元素会被放置在合适的位置。接下来的每一趟排序中,由于最大(或最小)的元素已经在正确的位置上,因此比较时无需再考虑该元素,而是只需比较未排序部分的其他元素。结论:N个数仅需排序N-1次。

参考链接:冒泡排序视频讲解

冒泡排序C语言源程序:

#include <stdio.h>
void BubbleSort(int a[],int n);//冒泡排序
void DispArray(int a[],int n); //输出数组
int main()
{
    int a[10]={0,3,2,1,4,6,5,7,9,8};
    BubbleSort(a,10);
    DispArray(a,10);
    return 0;
}
void BubbleSort(int a[],int n)//冒泡排序
{
    for(int i=0;i<n-1;i++){
        for(int j=0;j<n-1;j++){
            if(a[j]>a[j+1]){
                int temp=a[j];
                a[j]=a[j+1];
                a[j+1]=temp;
            }
        }
    }
}
void DispArray(int a[],int n)//输出数组
{
    for(int i=0;i<n;i++){
        printf("%d ",a[i]);
    }
    printf("\n");
}

运行结果:


2. 选择排序

基本原理

首先在未排序序列中找到最小元素(或最大元素)存放到排序序列的起始位置,再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素(或最大元素)然后放到已排序序列的末尾,重复上述步骤,直到所有元素均排序完毕。

平均时间复杂度

O (n ^ 2),不稳定

图示排序过程:

选择排序和冒泡排序区别:

冒泡排序是在每轮遍历中比较相邻的元素,如果顺序不正确就交换位置,逐渐将最大(或最小)的元素冒泡到合适的位置,每轮可能需要进行多次元素交换。选择排序是在每一轮遍历中选择未排序部分的最小(或最大)元素,然后将其放到已排序部分的末尾,每轮只需进行一次元素交换。冒泡排序稳定,选择排序不稳定

参考链接:选择排序动画演示

选择排序C语言源程序:

#include <stdio.h>
void BubbleSort(int a[],int n);//冒泡排序
void DispArray(int a[],int n); //输出数组
void ChooseSort(int a[],int n);//选择排序
int main()
{
    int a[10]={0,3,2,1,4,6,5,7,9,8};
    //BubbleSort(a,10);
    ChooseSort(a,10);
    DispArray(a,10);
    return 0;
}
void BubbleSort(int a[],int n)//冒泡排序
{
    for(int i=0;i<n-1;i++){
        for(int j=0;j<n-1;j++){
            if(a[j]>a[j+1]){
                int temp=a[j];
                a[j]=a[j+1];
                a[j+1]=temp;
            }
        }
    }
}
void ChooseSort(int a[],int n)//选择排序
{
    for(int i=0;i<n-1;i++){
        int k=i;
        for(int j=i+1;j<n;j++){
            if(a[k]>a[j]){
                int temp=a[k];
                a[k]=a[j];
                a[j]=temp;
            }  
        }
    }
}
void DispArray(int a[],int n)//输出数组
{
    for(int i=0;i<n;i++){
        printf("%d ",a[i]);
    }
    printf("\n");
}

运行结果:


3. 快速排序

 基本原理

1.选定Pivot中心轴

2.将大于Pivot的数字放在Pivot的右边

3.将小于Pivot的数字放在Pivot的左边

4.分别对左右子序列重复前三步操作,直至子序列长度为1

平均时间复杂度

O ( n log n ),不稳定

图示排序过程:

快速排序优势:

快速排序通常比冒泡排序和选择排序等简单排序算法要快得多,因此在实际应用中常被选为首选排序算法。在平均情况下,它的时间复杂度为O(n log n)

参考链接:快速排序视频讲解

快速排序C语言源程序:

#include <stdio.h>
void BubbleSort(int a[],int n);//冒泡排序
void DispArray(int a[],int n); //输出数组
void ChooseSort(int a[],int n);//选择排序
void FastSort(int a[],int L,int R);//快速排序
int main()
{
    int a[10]={0,3,2,1,4,6,5,7,9,8};
    //BubbleSort(a,10);
    //ChooseSort(a,10);
    FastSort(a,0,9);
    DispArray(a,10);
    return 0;
}
void BubbleSort(int a[],int n)//冒泡排序
{
    for(int i=0;i<n-1;i++){
        for(int j=0;j<n-1;j++){
            if(a[j]>a[j+1]){
                int temp=a[j];
                a[j]=a[j+1];
                a[j+1]=temp;
            }
        }
    }
}
void ChooseSort(int a[],int n)//选择排序
{
    for(int i=0;i<n-1;i++){
        int k=i;
        for(int j=i+1;j<n;j++){
            if(a[k]>a[j]){
                int temp=a[k];
                a[k]=a[j];
                a[j]=temp;
            }  
        }
    }
}
void FastSort(int a[],int L,int R)//快速排序
{
    int left=L,right=R;
    int pivot=a[left];
    while (left<right)
    {
        while (left<right && pivot<=a[right])
        {
            right--;
        }
        if(left<right){
            a[left]=a[right];
        }
        while (left<right && pivot>=a[left])
        {
            left++;
        }
        if(left<right){
            a[right]=a[left];
        }
        if(left>=right){
            a[right]=pivot;
        }
        FastSort(a,L,left-1);
        FastSort(a,left+1,R);
    }
}
void DispArray(int a[],int n)//输出数组
{
    for(int i=0;i<n;i++){
        printf("%d ",a[i]);
    }
    printf("\n");
}

运行结果:

致读者

非知之难,行之为难;非行之难,终之斯难

目录
相关文章
|
5月前
|
存储 监控 算法
基于 C++ 哈希表算法实现局域网监控电脑屏幕的数据加速机制研究
企业网络安全与办公管理需求日益复杂的学术语境下,局域网监控电脑屏幕作为保障信息安全、规范员工操作的重要手段,已然成为网络安全领域的关键研究对象。其作用类似网络空间中的 “电子眼”,实时捕获每台电脑屏幕上的操作动态。然而,面对海量监控数据,实现高效数据存储与快速检索,已成为提升监控系统性能的核心挑战。本文聚焦于 C++ 语言中的哈希表算法,深入探究其如何成为局域网监控电脑屏幕数据处理的 “加速引擎”,并通过详尽的代码示例,展现其强大功能与应用价值。
116 2
|
6月前
|
存储 算法 C++
Windows共享文件:探秘C++实现的B树索引算法奇境
在数字化时代,Windows共享文件的高效管理至关重要。B树算法以其自平衡多路搜索特性,在文件索引与存储优化中表现出色。本文探讨B树在Windows共享文件中的应用,通过C++实现具体代码,展示其构建文件索引、优化数据存储的能力,提升文件检索效率。B树通过减少磁盘I/O操作,确保查询高效,为企业和个人提供流畅的文件共享体验。
|
7月前
|
运维 监控 算法
解读 C++ 助力的局域网监控电脑网络连接算法
本文探讨了使用C++语言实现局域网监控电脑中网络连接监控的算法。通过将局域网的拓扑结构建模为图(Graph)数据结构,每台电脑作为顶点,网络连接作为边,可高效管理与监控动态变化的网络连接。文章展示了基于深度优先搜索(DFS)的连通性检测算法,用于判断两节点间是否存在路径,助力故障排查与流量优化。C++的高效性能结合图算法,为保障网络秩序与信息安全提供了坚实基础,未来可进一步优化以应对无线网络等新挑战。
|
7月前
|
存储 算法 数据处理
公司局域网管理中的哈希表查找优化 C++ 算法探究
在数字化办公环境中,公司局域网管理至关重要。哈希表作为一种高效的数据结构,通过哈希函数将关键值(如IP地址、账号)映射到数组索引,实现快速的插入、删除与查找操作。例如,在员工登录验证和设备信息管理中,哈希表能显著提升效率,避免传统线性查找的低效问题。本文以C++为例,展示了哈希表在局域网管理中的具体应用,包括设备MAC地址与IP分配的存储与查询,并探讨了优化哈希函数和扩容策略,确保网络管理高效准确。
|
3月前
|
存储 监控 安全
企业上网监控系统中红黑树数据结构的 Python 算法实现与应用研究
企业上网监控系统需高效处理海量数据,传统数据结构存在性能瓶颈。红黑树通过自平衡机制,确保查找、插入、删除操作的时间复杂度稳定在 O(log n),适用于网络记录存储、设备信息维护及安全事件排序等场景。本文分析红黑树的理论基础、应用场景及 Python 实现,并探讨其在企业监控系统中的实践价值,提升系统性能与稳定性。
79 1
|
3月前
|
存储 监控 算法
基于跳表数据结构的企业局域网监控异常连接实时检测 C++ 算法研究
跳表(Skip List)是一种基于概率的数据结构,适用于企业局域网监控中海量连接记录的高效处理。其通过多层索引机制实现快速查找、插入和删除操作,时间复杂度为 $O(\log n)$,优于链表和平衡树。跳表在异常连接识别、黑名单管理和历史记录溯源等场景中表现出色,具备实现简单、支持范围查询等优势,是企业网络监控中动态数据管理的理想选择。
92 0
|
4月前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
基于 C++ 的局域网访问控制列表(ACL)实现及局域网限制上网软件算法研究
本文探讨局域网限制上网软件中访问控制列表(ACL)的应用,分析其通过规则匹配管理网络资源访问的核心机制。基于C++实现ACL算法原型,展示其灵活性与安全性。文中强调ACL在企业与教育场景下的重要作用,并提出性能优化及结合机器学习等未来研究方向。
110 4
|
5月前
|
监控 算法 数据处理
基于 C++ 的 KD 树算法在监控局域网屏幕中的理论剖析与工程实践研究
本文探讨了KD树在局域网屏幕监控中的应用,通过C++实现其构建与查询功能,显著提升多维数据处理效率。KD树作为一种二叉空间划分结构,适用于屏幕图像特征匹配、异常画面检测及数据压缩传输优化等场景。相比传统方法,基于KD树的方案检索效率提升2-3个数量级,但高维数据退化和动态更新等问题仍需进一步研究。未来可通过融合其他数据结构、引入深度学习及开发增量式更新算法等方式优化性能。
148 17
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于 C++ 布隆过滤器算法的局域网上网行为控制:URL 访问过滤的高效实现研究
本文探讨了一种基于布隆过滤器的局域网上网行为控制方法,旨在解决传统黑白名单机制在处理海量URL数据时存储与查询效率低的问题。通过C++实现URL访问过滤功能,实验表明该方法可将内存占用降至传统方案的八分之一,查询速度提升约40%,假阳性率可控。研究为优化企业网络管理提供了新思路,并提出结合机器学习、改进哈希函数及分布式协同等未来优化方向。
97 0
|
6月前
|
存储 监控 算法
基于 C++ 哈希表算法的局域网如何监控电脑技术解析
当代数字化办公与生活环境中,局域网的广泛应用极大地提升了信息交互的效率与便捷性。然而,出于网络安全管理、资源合理分配以及合规性要求等多方面的考量,对局域网内计算机进行有效监控成为一项至关重要的任务。实现局域网内计算机监控,涉及多种数据结构与算法的运用。本文聚焦于 C++ 编程语言中的哈希表算法,深入探讨其在局域网计算机监控场景中的应用,并通过详尽的代码示例进行阐释。
123 4

热门文章

最新文章