数据结构--排序(1)

简介: 数据结构--排序(1)


排序概念

排序指的是通过某一特征关键字(如信息量大小,首字母等)来对一连串的数据进行重新排列的操作,实现递增或者递减的数据排序。

稳定性:假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的关键字的记录,若经过排序,这些记录的相对次序保持不变,即在原序列中,r[i]=r[j],且r[i]在r[j]之前,而在排序后的序列中,r[i]仍在r[j]之前,则称这种排序算法是稳定的;否则称为不稳定的。

在实际的应用中是非常常见的。

文件的排序

购物的商品排序

在我们常见的排序算法中,有这几种:

这些排序算法都是通过自身空间,通过不断交换来实现排序的

直接插入排序

思想:当我们拿到了一组数组时,先将第一个元素定为前序序列,让第二个元素与它对比,以升序为例,大的就放在第一个元素之后,小的就放在第一个元素之前,放完之后,两个元素将成为新的前序序列;接着就是将第三个元素与前序序列的元素比较,比较最大的元素,也就是前序序列的最后一个元素,比它大就将元素向后挪移,为插入数腾出一个元素空间;依此类推。

玩斗地主时从小排到大的就是这种思想:

#include"Sort.h"
void PrintfArray(int* a, int n)
{
  for (int i = 0; i < n; i++)
  {
    printf("%d ", a[i]);
  }
  printf("\n");
}
//直接插入排序
void InsertSort(int* a, int n)
{
  for (int i = 0; i < n - 1; i++)
  {
    int end = i;
    int tmp = a[end + 1];
    while (end >= 0)
    {
      //将数组看作是一个个数插入进去的,从第二个数开始插入
      //比较插入数和前序序列最后一个数的大小
      //不符合条件就前序序列缩短,一直比较到大于end值停下来
      if (a[end] >tmp )
      {
        a[end + 1] = a[end];
      }
      else
      {
        break;
      }
      end--;
    }
    a[end + 1] = tmp;
  }
  
}

内循环就是将新插入的数找到合适位置,让出空间,让新的数插入;

时间复杂度:O(N^2)

验证:

void TestInsertSort()
{
  int a[] = { 9,1,2,5,7,4,8,6,3,5,1,2,3,5,1,8,3 };
  InsertSort(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
  PrintfArray(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
}
int main()
{
  TestInsertSort();
  return 0;
}

希尔排序

在上面的直接插入排序中,如果插入数一直大于前序序列,会发现内循环会走的比较快;因为都排序好了,只需要比较前序序列的最后一个元素即可;

思想:希尔排序中,就是先将一组数组分成几等份,将每一份都进行排序,这样对于下次进行直接插入排序就预先做好了排序,简称预排序;接着不断缩短每一份的长度,一直做着预排序,直到每一份的长度为1时,就相当于上面的直接插入排序。

希尔排序就是对直接插入排序进行优化,通过预排序,让数组的排序比较有序,这样在再次排序时,就会省出会很多时间。

对于gap的取值,一般习惯直接对半取,但现在也有将gap取成三等份的;但实际效果都差不多;

void Swap(int* a, int* b)
{
  int tmp = *a;
  *a = *b;
  *b = tmp;
}
//希尔排序
void ShellSort(int* a, int n)
{
  int gap = n;
  while (gap > 1)
  {
  //gap=gap/2;
    gap = gap/3 + 1;
    for (int i=0; i< n - gap; i ++)
    {
      int end = i;
      int tmp = a[end + gap];
      while (end >= 0)
      {
        if (a[end] > tmp)
        {
          a[end + gap] = a[end];
          end -= gap;
        }
        else
        {
          break;
        }
      }
      a[end + gap] = tmp;
    }
    
  }
}

1.将tmp与前序序列相比大小,交换,最后将空出的位插入tmp;

2.前序序列扩大了,新增一个数;

3.在不同组中进行直插;

4.进行不断的预排序;

在这里,不是将每一组排完再进行下一组的排序,而是排一组的前序序列之后,跳掉下一组去进行排序到前序序列;gap若取3等份,要加上1,不然可能会出现达不到gap==1的情况,如为8时,gap取到2就停止了;

这里不要看着有很多层循环进行嵌套,实际上它的算法效率是远远高于直接插入排序的,以gap一直取二等份为例,1000个数据也就取10次gap,100万数据也就取20次gap,10亿才取24次gap,所以外层的循环实际次数是不大的,相对如此大的数据几乎可以忽略不计;

验证:

void TestShellSort()
{
  int a[]= { 9,1,2,5,7,4,8,6,3,5,1,2,3,5,1,8,3 }; 
  ShellSort(a, sizeof(a)/sizeof(a[0]));
  PrintfArray(a, sizeof(a) / sizeof(a[0]));
}
int main()
{
  
  TestShellSort();
  
  return 0;
}

时间复杂度:O(N^1.25) ~ O(1.6*N^1.25)

冒泡排序

思想:通过循环,不断的比较相邻的两个值,将最大的值往后放到最后一个位置,再通过一层循环,进行多躺的比较,总是将最大数往后放即可;

这样最大的数就排好了,以此类推排其他的数字;

//冒泡排序
void BubbleSort(int* a, int n)
{
  int mark = 0;
  for (int i = 0; i < n - 1; i++)
  {
    for (int j = 0; j < n -1- i; j++)
    {
      if (a[j] > a[j + 1])
      {
        Swap(&a[j], &a[j + 1]);
        mark = 0;
      }
      else
      {
        mark = 1;
      }
    }
    //表示没有进行交换,已排序好了
    if (mark == 1)
    {
      break;
    }
  }
  
}

时间复杂度:O(N^2)

堆排序

堆排序链接处

堆排序之前写过了,这里就不多解释;

void AdjustDown(int* a, int n, int parent)
{
  //左孩子
  int child = parent * 2 + 1;
  
  while (child<n)
  {
    
    //右孩子比左孩子大
    if (child + 1 < n && a[child + 1] > a[child])
    {
      child++;
    }
    if (a[child] > a[parent])
    {
      Swap(&a[child], &a[parent]);
      parent = child;
      child = parent * 2 + 1;
    }
    else
    {
      break;
    }
  }
}
//堆排序
void HeapSort(int* a, int n)
{
  
  //建堆
  for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--)
  {
    AdjustDown(a, n, i);
  }
  //交换
  int end = n - 1;
  while (end>0)
  {
    
    Swap(&a[0], &a[end]);
    AdjustDown(a, end, 0);
    end--;
  }
}

时间复杂度:O(N*logN)

选择排序

思想:在数组中找出最大值和最小值的下标,记录它,然后分别与起始与结尾位置进行交换,这样一次就能找出最大值和最小值了,接着缩短数组起始和结尾位置,然后再通过循环依次进行此步骤;

void SelectSort(int* a,int n)
{
  int begin = 0;
  int end = n - 1;
  while (begin < end)
  {
    int min = begin;
    int max = begin;
    //找出区间里的max和min
    for (int i = begin + 1; i <= end; i++)
    {
      if (a[i] < a[min])
      {
        min = i;
      }
      if (a[i] > a[max])
      {
        max = i;
      }
    }
    //将最小数放在起始位置
    Swap(&a[begin], &a[min]);
    //max位置的数一旦被改变,max也需跟随改变
    if (max == begin)
    {
      max = min;
    }
    Swap(&a[end], &a[max]);
    begin++;
    end--;
  }
}

这里需要注意的是,如果起始点就是最大数时,当最小数与起始位置交换后,那么max表示下标,max不变,仍然指着起始位置的下标,所以需要跟随max的值改变而改变;

O(N^2)

验证不同排序的运行时间

通过10000个数据来验证它们的排序运行时间;

void TestOP()
{
  srand(time(NULL));
  const int N = 100000;
  int* a1 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
  int* a2 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
  int* a3 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
  int* a4 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
  int* a5 = (int*)malloc(sizeof(int) * N);
  //赋值
  for (int i = 0; i < N; i++)
  {
    a1[i] = rand();
    a2[i] = a1[i];
    a3[i] = a2[i];
    a4[i] = a3[i];
    a5[i] = a1[i];
  }
  int begin1 = clock();
  InsertSort(a1, N);
  int end1 = clock();
  int begin2 = clock();
  ShellSort(a2, N);
  int end2 = clock();
  int begin3 = clock();
  BubbleSort(a3, N);
  int end3 = clock();
  int begin4 = clock();
  HeapSort(a4, N);
  int end4 = clock();
  int begin5 = clock();
  SelectSort(a5, N);
  int end5 = clock();
  printf("InsertSort:%d\n", end1 - begin1);
  printf("ShellSort:%d\n", end2 - begin2);
  printf("BubbleSort:%d\n", end3 - begin3);
  printf("HeapSort:%d\n", end4 - begin4);
  printf("SelectSort:%d\n", end5 - begin5);
}
int main()
{
  TestOP();
  return 0;
}

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